IT の課題を解決するためにビジネス アナリストが依然として不可欠な理由

BA の仕事が AI によって再定義される中、関連性を維持する方法

コーディングだけでなく自然言語からプロセス図や承認基準の作成もできる AI ツールが大々的に宣伝されているため、「BA はもう必要ないのだろうか?」と疑問に思っているかもしれません。

そして答えはもちろん、「はい」です。ビジネス分析の専門家がさらに必要になるでしょう。

BA 実務家が持つ肩書きに関係なく、 効果的なビジネス分析 顧客エクスペリエンスの向上、コスト削減の推進、生産性の向上など、組織の戦略目標を達成できるよう組織の変革を支援することが重要です。ただし、それらは顧客体験の向上、コスト削減の推進、生産性の向上などと定義されています。エージェントAIによって手動分析の必要性がなくなった状況でも、ビジネス上の問題に対する優れたソリューションを生み出し、関連するITの課題に対処するために、ビジネス アナリストの役割は依然として重要です。

実際、AI が仕事に「革命を起こす」という話をよく聞きますが、現時点ではその可能性の方が高いように思えます。 混沌を解き放つ、会議をフィクション作品に変えることから、表面的には洗練されているように見えても事実上の間違いやニュアンスの欠落が多い文書の作成に至るまで。

それでも、AI テクノロジーが組織にさらに浸透するにつれて、ビジネス アナリストの仕事のやり方にパラダイム シフトが起こっても驚くべきではありません。で Agentic AI の盲点: BA による自律システム向け GRC ガイドセキュリティアナリストのアデトゥンジ・オルデレ・アデバヨ氏は、ウォーターフォールやアジャイルスプリントによる既知の機能の定義に重点を置いた従来の引き出しモデルが、複雑なタスクを独立して実行できるAIエージェントなど、創発的な動作を示すソリューションには根本的に不十分であると説明しています。

アデバヨが指摘するように、

「その包括的な 5 ページの要件文書は、システム機能の詳細を説明したものでしょうか? それは、今や AI 時代以前の遺物です。私たちが今日導入しているシステムは、単なる自動化ツールではありません。それらは、多くの場合、人間の継続的な監視なしで、リアルタイムの意思決定を行う、自律的で創発的な自己最適化マシンです。」

彼の提案する解決策は、システムが何をすべきかではなく、システムの動作境界 (システムが何をしてはならないのか) に焦点を当てるというもので、私も支持しています。

しかし、半自律システムが意図したとおりに動作するように設計されることを保証する仕様作業を超えて、BA は、ビジネス上の問題の理解不足から非現実的なプロジェクト目標や管理されていないリスクに至るまで、ソフトウェア障害のよく知られた要因の多くを防ぐために引き続き役立ちます。で IT マネージャーがソフトウェア プロジェクトを失敗する方法 (2025 年 11 月)、ロバート シャレット氏は、AI が複雑なソフトウェア プロジェクトの成功に貢献できない理由を強調しています。

「AI ソフトウェア ツールやコーディング副操縦士が大規模な IT ソフトウェア プロジェクトをすぐに成功させることを期待している人は、そんなことは忘れてください。システム エンジニアリング、プロジェクト、財務、経営管理、特に大規模なソフトウェア プロジェクトに関係する組織政治の間の無数の交差点やトレードオフを制御し管理する上で、AI がもたらすことができるものには、当面は厳しい制限があります。AI が学ぶことができる、または学ぶべき合理的な意思決定を示す IT プロジェクトはほとんどありません。ソフトウェア実務者が知っているように、IT プロジェクトはAI が追加しなくても十分な管理上の幻覚や妄想に悩まされる」

実際、民間部門および公共部門の組織がソフトウェア システムに「インテリジェントな」アルゴリズムを組み込むほど、より多くの意思決定者が次のような現実を受け入れ始めています。 Copilot は人間の開発者の完全な代替として機能することはできません。主な理由は？ AI は「複雑な問題解決と微妙なプロジェクト要件の理解に苦労しています」、まさにビジネス分析作業のスイート スポットです。

はっきり言っておきますが、AI が最終的に BA の基本要素を完全に引き継ぐことになる可能性は十分にあります。 活動。それは、機能仕様の最初のバージョンの草案作成、要件と目的の間のトレーサビリティのサポート、ドキュメント間での用語の調整、後で人によって修正されるトレーニング アウトラインの作成など、BA タスクの手動の苦痛を軽減するのにすでに役立ちます。

さらに、現在AIがサポートしているのと同じように、 放射線科医 X 線、MRI、その他の診断画像を解釈する作業の速度、精度、量を向上させることで、BA アーティファクトの品質、一貫性、および生産速度をサポートする上で AI テクノロジーの役割がますます高まることが期待できます。

それでも、IT の課題について話す場合でも、ビジネス分析のかなりの部分には、 人間 効果的な変更管理のコンポーネント。たとえば この質問 に投稿されました マネージャーのオープンスレッドに質問する 2026 年 1 月 9 日:

「同様の状況を経験した人からのアドバイスが必要です。当社は、12 月初めに使用している業界固有のソフトウェアの更新バージョンに完全に切り替えました。それは 6 か月かけて展開され、3 か月間は両方のバージョンが並行して実行されました。ソフトウェア プロバイダーが来て、現場で広範なトレーニングを行いました。社内の専門家が複数のトレーニングを行いました。私の部門のスタッフの約 20% が新しいバージョンに対応できません。他の部門のマネージャーも同様の報告をしています。問題を抱えている層は一人もいません。感染は広がっています。」私の部署の女性の一人は、そのことで（文字通り！）一日中泣いていました。他の数人はあきらめました。 […]」

返信の 1 つで、別の読者が同様の経験について次のように説明しています。

「これは、私の職場で起こったことのようなものです。彼らは5年前に当社のソフトウェアの新バージョンを公開しました（！）。古いソフトウェアは、問題点をすべて解決したら6か月以内に廃止されることになっていました（実際のガイダンスは、「新しいソフトウェアでできないことがあれば古いソフトウェアを使用し、それを修正できるようにIT部門に伝えてください」というものでした）。人々は新しいソフトウェアを「使おうとします」が、「念のため」古いプログラムにログインしたままになります。新しいソフトウェアでは「何かができませんでした」(そして、何がうまくいかなかったのかを IT 部門に決して伝えないでください)。

新しいソフトウェアを学ぶことを真っ向から拒否した抵抗者のほとんどは（色が違います！そしてメニューは左側ではなく右側にあります！イエスは泣いた！）引っ越しましたが、どういうわけかまだそれを使用している人が数人います。経営上層部の言い訳は、特定のレポートが新しいソフトウェアでは正しく機能しないということであったと思いますが、これは非常に解決可能な問題のように思えますが、私には何が分かりますか。」

熟練したビジネス分析の専門家は、これらの例を見て、何が問題だったのかを正確に知ることができます。彼らはそれを理解しています 変更の有効化 個人、チーム、組織が変化に備えて準備を整え、抵抗を最小限に抑える必要があります。また、AI チャットボットに問題の根本原因を要約するように促すこともできますが、現実の生活で人々が対話して変化の重要な必要性を特定し、潜在的なメリットを認識して伝達し、変化の成功をサポートする機運を生み出すために人間主導のその他のさまざまな措置を講じることなくして、解決策自体は生み出されません。

人間と機械の強さを示す私のお気に入りの例の 1 つは、サブレディット r/OpenAI からの次の投稿です。

まだ見ていない映画の結末を告げられてがっかりした様子を見せたとき、「ネタバレをしないように」答えを変えてほしいかどうかなど、まともな人間なら決して尋ねないだろう。それでも、「あなたが求めていたものによりよく合うように、X をやり直してほしいですか?」は多くの対話において有用なパターンであるため、パターンに依存して出力を生成する大規模な言語モデルが、コンテキスト内で問題の解決に役に立たない場合でも、これを適用することは理解できます。

AI の使用が拡大するにつれ、ビジネス アナリストにとっての本当のチャンスは、人間の労力を活用してより多くの価値を生み出す新しい方法を見つけることです。 BA が得意として訓練されたタスクを実行する準備ができた精力的な AI エージェントが揃った今、ビジネス分析の別の未来を発明する勇敢な人々にとっては大きなチャンスが到来します。つまり、組織とその従業員が現在の状態から持続可能な目標状態に移行するのを支援する BA プロセスが、単に調整されるだけでなく、再考される未来です。

著者：アドリアナ・ビール

アドリアナ ビールは、過去 20 年間、イノベーション企業が AI/ML ソリューションと意思決定科学を活用してビジネスの成果を向上させるのを支援してきました。彼女は最近、グローバル AI コンサルティング グループの主席データ サイエンティストとしての職を辞し、独立したコンサルタントとしての原点に戻りました。彼女の作品について詳しく知ることができます。 bealproject.com。