「A.I.が会社の業績を変革し、それをよりよく測定する方法」

A.I.が会社の業績を変革し、測定方法を改善する

驚くべきことに、人工知能（A.I.）はしばしばパフォーマンス、収益性、成長の要因に関する従来の前提を覆します。したがって、この技術を使用することで、企業は従来の指標だけでなく、パフォーマンスの変革を実現し、その変革を持続させることができます。A.I.はパフォーマンスの測定において重要な要素です。BCG-MIT 2023 Global Executive A.I. Survey（調査）によると、7割の回答者が成功のためにはより良いキーパフォーマンスインディケーター（KPI）が重要であると同意しています。

私たちの研究によると、A.I.のリーダー企業は、教師ありおよび教師なしの機械学習やディープラーニングなどのデータと技術を使用して、KPIを3つの方法で測定および管理しています。それらはA.I.を使って新しいKPIを作成し、A.I.を使って重要なKPIを優先し、A.I.によって設計された共有KPIを組織全体で改善しています。

A.I.を使って新しいKPIを作成する

データサイエンティストの軍団を投入しても、Googleは主要なデジタルチャネルのパフォーマンスを数年間向上させることができませんでした。Googleは膨大な量のデータを収集していましたが、クライアントのキャンペーンのパフォーマンスを改善するために測定、管理、監視するための主要なパラメーターを正確に特定することができませんでした。データ、分析、および人材が成果に結びつかないことに失望し、Googleは最終的にA.I.に頼ることにしました。Googleはアルゴリズムを開発し、可能な限りのデータを与え、A.I.にチャネルがクライアントに対してより良い結果を提供する方法を見つけるように求めました。教師なしの機械学習技術を使用して、A.I.はGoogleのエンジニアが見落としたつながり、相関関係、因果関係を特定し、新しいパフォーマンス指標の重要性をランク付けしました。エンジニアたちはA.I.から学び、重要と考えられていたいくつかの指標が実際には重要でなかったことを知りました。A.I.はまた、プラットフォームがそれまで重点を置いていなかった他のメトリックがトップのパフォーマンスドライバーの1つであることを示唆しましたので、Googleはそれらに焦点を当てるようにしました。A.I.の推奨を実施してから6か月後、キャンペーンのパフォーマンスが30ポイント改善しました。

A.I.が重要なパフォーマンス指標を特定する能力は印象的です。調査によると、34%の企業が既にA.I.を使用して新しいパフォーマンス指標を作成しており、そのうち90%がKPIの改善効果を上げていると報告しています。また、A.I.を使用して新しいKPIを作成する企業は、運営効率を向上させる可能性が2倍高いと述べています。A.I.によって設計されたKPIはパフォーマンスを予測しやすくします。これらの企業は、A.I.を使用しない企業よりも将来のパフォーマンスを予測する能力が3倍高いと述べています。

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これはテック企業だけでなく、アナログの中小企業でも同様です。例えば、南米の小売業者の1つは、需要、供給、販売、倉庫、トラックなどの時系列データからなるデータセットを作成しました。そして、教師なしのA.I.モデルを使用して、9カ国での物流を最適化するのに役立つ新しいKPIを開発しました。最初の90日間で、A.I.の推奨により小売業者の物流コストが14%減少しました。

A.I.を使ってKPIを優先する

シンガポールに本拠を置くDBS銀行も他のリーダー企業と同様に、従来の指標（例：各機能のKPI）を追跡するためにこの技術を使用し始めました。しかし、銀行は改善するのに苦労し、初期の実験は失敗に終わりました（ただし、DBSはそこから学びました）。

3年前、DBSは消費者の「旅」（例：クレジットカードや住宅ローンを提供する旅）という概念を採用し、全ての旅を追跡するためのA.I.駆動のコントロールタワーを作成しました。これにより、銀行は顧客体験、収益性、従業員体験、リスクレベルといった望ましい結果をもたらす最も重要な要素を特定し、それらの重要性を優先することができました。DBSはデータをクロスファンクショナルチームに可視化し、メンバー全員が4つのカテゴリーの結果を最適化する利益を得ることができるようにしました。これにより、銀行はA.I.のインサイトを活用して全ての決定を行う自信を持つようになりました。その結果、DBSの税引き前利益は2021年の約50億ドルから2022年には60億ドル以上に増加し、EuromoneyとGlobal Financeによって昨年世界で最も優れた銀行の1つと評価されました。

産業はより複雑化し、企業は大きくなりましたので、KPIの優先順位付けは重要になっています。組織、そのビジネス、国内の運営、チーム、従業員は複数の目標を追求する必要がありますが、多くのKPIは多くの人にとって圧倒的なものになることがあります。A.I.を使用して、各従業員のパフォーマンス目標に合わせて調整されたKPIの簡素なセットを開発することで、組織の重要な目標に向けた取り組みを支援します。

KPI自体もキーパフォーマンス指標が必要です。その有効性は、企業が定期的に従業員のパフォーマンスを評価するのと同じくらい、定期的な評価を求めます。KPIのためのこのようなキーパフォーマンス指標の開発は、企業が課題を予測し、リソースの配分を最適化し、市場のダイナミクスにより速く適応するのを支援します。例えば、シュナイダーエレクトリックは、自社のパフォーマンスと使用する指標を改善するために、パフォーマンス管理オフィスを設置しました。

共有KPIに合わせる

A.I.は、KPIの重なり合いを明らかにし、その結果生じるトレードオフと矛盾を解決するのに適しています。A.I.が生成する共有KPIは、組織の整合性の向上につながります。

たとえば、医療では、入院数の削減はコスト削減のために重要ですが、同時に主要な結果指標でもあります。従来の医療機関では、CFOはコストと補償の流れを管理し、CMOは患者の質の高い治療と退院を重視しています。A.I.を使用することで、患者データの分析、再入院の根本原因の特定、ターゲットとなる介入の提案が可能になります。この情報を利用することで、CFOとCMOは「患者再入院率」KPI（低いほどよい）を共有し、根本原因を特定し、介入を予測する際に、結果を改善しコストを削減することができます。この共有KPIは組織全体での整合性を促進し、A.I.によるパターン認識なしには実現できません。

限られた状況では、一部の企業は単一の主要KPI（例：顧客あたりの売上最大化、または繰り返しの訪問最大化）を優先するかもしれませんが、現在のほとんどの企業はビジネスエコシステムの一部であり、単一の指標の使用は実用的ではありません。重複は衝突を引き起こします。各エンティティは異なるデータセット、データフロー、ワークフローを持ち込み、それぞれの優先事項がしばしば衝突するでしょう。

異なるエコシステムのプレーヤー、ビジネスユニット、機能の目標が組織の目標に対してますます絡み合うにつれて、共有KPIの管理はその整合性を向上させます。何よりも重要なことは、役員が分散したメトリクスに追いかけるのではなく、組織がどのように価値を創造するかをより深く理解することです。チーム間のデータ共有は結果を提供するためには必要ですが、共有KPIの効果を証明するビジネスケースを開発することで、チームを結集させ、パフォーマンスを向上させることができます。

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パフォーマンス管理にA.I.を使用する企業は、既存のKPIを最適化し、新しいKPIを設計することができます。しかし、それを利用して重要なKPIを優先するためには、バランスを取る必要があります。これにより、CEOは後方を振り返って管理するのではなく、前方を見て管理することができます。したがって、A.I.はパフォーマンス計測の新たな時代と、ビジネスパフォーマンスの新たなフロンティアを開拓することが予想されます。

フランソワ・カンドロンによる他のANBLEコラムを読む。フランソワ・カンドロンはBCGのマネージングディレクター兼シニアパートナーであり、BCGヘンダーソン研究所のグローバルディレクターです。お問い合わせは[email protected]までご連絡ください。シェルビン・コダバンデはBCGのマネージングディレクター兼シニアパートナーです。マイケル・チューはBCG Xのパートナーであり、データサイエンスのアソシエイトディレクターです。ガウラフ・ジャはBCGのコンサルタントであり、BCGヘンダーソン研究所のアンバサダーです。このコラムで紹介されている一部の企業は、BCGの過去または現在のクライアントです。