AIとノールグラフを活用した企業の意思決定

現在のビジネス環境は、以前よりも競争が激しく複雑であると言える：顧客の期待は最高レベルに達しており、企業はそれらのニーズを満たす（または超える）必要があり、同時に消費者にさらに多くの価値を提供する新しい製品や体験を創造しなければならない。同時に、多くの組織はリソースに制約を受けており、予算の制約に直面し、サプライチェーンの遅延などの恒久的なビジネス上の課題に対処している。

企業とその成功は、毎日行われる決定の総和によって定義される。これらの決定（良いものや悪いもの）には累積的な影響があり、見かけ上よりも関係していることが多い。企業は、この厳しい環境で競争力を維持するために、迅速に決定を下す能力が必要であり、多くの企業はそのためにAIを活用したソリューションに頼っている。この機敏性は、運用の効率性を維持し、リソースを割り当て、リスクを管理し、継続的なイノベーションを支援するために重要である。同時に、AIの採用の増加は、人間の意思決定の課題をさらに強調している。

問題が発生するのは、企業が決定を下す際に（AIを使用してかどうかは関係なく）、その決定が他のビジネス面にどのような影響を与えるかを十分に理解していないときである。速度は意思決定において重要な要素ではあるが、コンテキストを持つことは、より重要であり、しかし、それは容易なことではない。このことから、企業はどのようにして迅速で情報に基づいた決定を下すことができるのかという疑問が生じる。

すべてはデータから始まる。企業は、データが企業の成功における重要な役割を果たしていることを認識しているが、多くの企業はまだ、効果的な意思決定を通じてデータをビジネス価値に変換することに苦労している。これは、良い意思決定にはコンテキストが必要であり、不幸にも、データには理解と完全なコンテキストが付随していないためである。したがって、コンテキストのない共有データに基づいて決定を下すことは、不正確で不完全である。

以下では、この分野で企業が価値を実現することを妨げている要因と、企業がより良い、より迅速なビジネス上の決定を下すためにどのように進むことができるかを探る。

全体像を把握する

元シーメンスのCEO Heinrich von Piererは有名に、「シーメンスがシーメンスが知っていることを知っていたら、シーメンスの数字はより良くなっていた」と述べており、企業が集団的な知識とノウハウを活用する能力の重要性を強調している。知識は力であり、良い決定を下すには、ビジネスのすべての側面、さまざまな側面がどのように連携して相互に影響するかについて包括的な理解が必要である。しかし、多くのシステム、応用、人々、プロセスから利用可能な膨大な量のデータがあるため、この理解を得ることは難しい。

この共有知識の欠如は、多くの場合、望ましくない状況につながる：企業は決定を遅く下し、機会を逃す；決定はシロに基づいて下され、ビジネス結果が悪くなる；または、決定は繰り返しできない不正確な方法で下される。

一部の場合、企業がAIをさまざまなユースケースに無批判に適用し、自動的にビジネス上の問題を解決することを期待することで、これらの課題がさらに悪化する可能性がある。これは、AIを活用したチャットボットやエージェントが、健全な決定を下すために必要なコンテキストや可視性を持たずに孤立して構築された場合に起こり得ることである。

企業における迅速で情報に基づいたビジネス上の決定を可能にする

企業の目標が顧客満足度の向上、収益の増加、またはコストの削減であるかに関係なく、企業がこれらの結果を達成するための単一の要因はない。代わりに、良い意思決定の累積的な影響が肯定的なビジネス結果をもたらすことになる。

すべては、企業が集団的な知識を捉えることができるアプローチ可能でスケーラブルなプラットフォームを活用することから始まる。このプラットフォームにより、人間とAIシステムの両方が知識を基に理由を付けて、より良い決定を下すことができる。ノールグラフは、企業がデータ内のコンテキストを発見するための基礎的なツールとして、ますます重要性を増している。

これは現実ではどう見えるのか？例えば、夏に向けてどれだけのTシャツを注文するかを知りたい小売業者を考えてみよう。最適な決定を下すには、多数の複雑な要因を考慮する必要がある：コスト、タイミング、過去の需要、予測需要、サプライチェーンの余裕、市場や広告が需要に与える影響、実店舗の物理的なスペース制限など。これらの要素とそれらの関係については、ノールグラフが提供する共有コンテキストを使用して推論することができる。

この共有コンテキストにより、人間とAIが複雑な決定を共同で解決することができる。ノールグラフは、これらの要素を迅速に分析し、実質的に、さまざまなソースからのデータをビジネス全体に関連する概念や論理に変換する。さらに、ノールグラフがこの情報を捉えるためにデータをさまざまなシステム間で移動させる必要がないため、企業は決定を著しく迅速に下すことができる。

現在の激しい競争環境において、企業は不十分な情報に基づいたビジネス上の決定を下す余裕がない。ノールグラフは、より良い、より情報に基づいたビジネス上の決定を下すために、ジェネレーティブAIの力を解放するための重要な欠けている要素である。