企業の暗黙知を形式知に。経営層の意思決定をAIで支援する

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AIの役割の1つは、人間には不可能だったことを可能にすること。人間の能力を拡張するケースでの活用が多い。では、企業経営の意思決定ではどう活用できるのだろうか。

KPMGコンサルティングでは、経営とAIという文脈でクライアント企業の経営課題に寄り添ったAI活用のソリューションを提供している。長年コンサルティング業務に携わり、AI領域のディレクションも行う、KPMGコンサルティング株式会社 ディレクターの山本直人氏に、経営課題に対してAIでどのようなアプローチを取っているのかを聞いた。

暗黙知を形式知化する。見えない経営課題を自然言語処理で浮き彫りに

――コンサルティング企業ならではのAIに関する取り組みについて教えてください

――山本
「私たちは、経営の意思決定を高度化する、という点にAIを活用することで企業の競争力を強化するという活動を行っております。現状、企業の意思決定が暗黙知ベースで行われ、結果打ち手の精度に欠けているという状況にあると考えます。私はコンサルティング活動のなかで、クライアントと数々の深い対話を行いますが、そのなかで識別される試行錯誤の過程で生み出されるデータこそ価値あるデータであると考えます。

たとえば、担当者の報告書メールなど。企業の基幹システムではなく個人のラップトップや共有サーバーに残っている自然言語情報には多くの知見が含まれております」

とりわけCXOやビジネス部門のリーダーなどの意思決定者からすると、現場から上がってくるのは良い結果の報告だけであったりなど、バイアスがかかった限定された情報のみの場合が多い。

現場の担当者が作成する報告書(日報など)をリアルタイムにすべて読みこみ、現場でどのようなことが起こっているのか、課題は何なのか、その課題はどのようなビジネスインパクトを帯びているのか、関連する事柄は何なのか、という点を包括的に把握するのは、人間の認識能力の観点でも不可能であろう。

そこで、AIの自然言語処理を用いて、社内に溢れている見えにくかった情報を可視化するのが、KPMGが取るアプローチのひとつである。このことを山本氏はこのように表現する。

――山本
「KPMGのアプローチは暗黙知を形式知にすること。

たとえば、我々の取組みの一例を紹介すると、自然言語処理で、クライアントの内部の情報をできるだけ吸い上げます。さらに外部の情報、公開論文や特許情報、クライアントの属する業界の公開情報など、意思決定の外的要因になりうる情報を取得し、内部の要素と関連付けます。

そして、重要トピックをグラフ構造で関連ある情報まで含めて体系的に可視化し網羅的な視点を提供したり、ダッシュボードといった形式で現場の状況を見える化するのがKPMGの基本的な取り組みです。必要なデータを正しく瞬時に取り出すことがポイントで、そこがAIで支援していることと言えます」

このように、人間の情報処理能力では処理しきれなかったデータ/情報をAIに学習させ、人間が把握しやすいように情報を再構築することで意思決定者を支援できる。
――たとえばどのような業界でどんなデータを扱うのですか?

――山本
「弊社では製造業のクライアントが多いです。

製造業はとくに設計図に至るまでの数々の報告書に知見が大量に隠れています。

たとえば、技術報告書と品質報告書では、両者で語られることは異なっています。両方を網羅していなければ、検査漏れや故障などのリスクが伴います。

そのため相互の関係性をAIの自然言語処理で形式知として示すことで、社内の弱い部分を浮き彫りにすることができます」

コンサルティングのなかでAIは新しい技術要素だが、実際にAIがコンサルティングと絡むとどのようなシナジーが生まれているのか。

経営コンサルティングにおけるAIのポジション。戦略を練るために活用し、意思決定を支援する

――経営のコンサルティングにおいて、AIの立ち位置を教えてください

――山本
「王道のコンサルティング活動としてBPRが挙げられますが、業務フローやデータ流れ図などを分析し、業務の重複を見つけて業務フローを正規化する、といったことを行います。しかしAIを業務の中に適合することができると既存の業務フローは根底から変化します。

経営コンサルタントとして業務の本質を見極め、そこにAIを組み込むことにより、従来のBPRでは得られないような大きな効果を生み出す、というところがポイントと考えます」

AIは人間のできない部分、諦めていた部分を補い、拡張する手段となっている。そのため今後はAIが介在することが前提となり、AIに支援された経営が企業を成長に導く未来が約束されそうだ。

こうした動きに伴って、KPMGコンサルティング株式会社はAIの正しい認識をクライアントに届けるため、社内に蓄積された大量のAI活用事例を用いてコンサルタントを教育しているそうだ。これからはAIで目指せる世界観を正しくクライアントに伝達することが求められるという。

また、コンサルティングのなかでAI込みの世界観を作っていくためには、コンサルタントが経営のゴールを示すだけではなく、プロトタイプを泥臭く回し、ゴールまでの正しい道のりを示す必要があると山本氏は言う。

ゴールを示すだけではなく、ロードマップを敷くためにどれだけ小さく回すのか

――KPMGコンサルティング株式会社が提供するAIサービスの特徴は何ですか?

――山本
「KPMGのAIソリューションは、各社にカスタムメイドで提供していることが特徴です。

コンサルタントとして、AIでたどり着ける未来をクライアントに示した上で、プロトタイプを繰り返す。どれだけ小さく回すかが重要です。それを地に足をつけたかたちで計画し、各社個別でAIのポテンシャルを最大化していきます」

――山本
「そういう意味では、これからのコンサルティング会社に求められるのは、

  • AIをきちんと作る技術力
  • 外的環境変化を読み取り、クライアントの競争力強化のAIソリューション提案力(コンサル的能力)
  • 提案したAIソリューションを実現してく技術力
  • なんです」

    AIの支援により意思決定者の情報力は格段に上がり、起こりうるリスクも未然に防げる。クライアント毎の経営における課題を鑑み、これまでリーチできなかった情報に到達できた世界観をどれだけ想像できるかが重要だ。

    しかし、ここで山本氏は、AIはあくまで技術領域の1つであり、経営の未来を描くうえでAIは本質ではないと言う。

    部署規模 → 全社規模 → 業界規模へ。新たな技術でエコシステムをデザインしていく

    ――山本さん個人としては、これからのコンサルティングの世界観をどのように描いていますか?

    ――山本
    「私としては、個社で止まっているデータを業界全体に展開していくこと。社会実証のようなかたちで、今はブラックボックスになりがちなクライアントのデータを横断的に活用し各産業を盛り上げたいです。

    まずは部署で止まってしまいがちなデータを社内全体で活用できるように広げていくことが先決です。

    また、各社でデータ活用の度合いはさまざまなので、ゆくゆくはそれらを業界全体として平準化して底上げしていきたいと思っています」

    部署規模から、全社規模へ。社内規模から業界規模へ。 さらに、山本氏は需要に対しAI人材が圧倒的に少ない現状において、ナレッジをPlatform化することで効果的なナレッジ享受の仕組みを作りたい、という抱負を語る。

    ――山本
    「いまはたまたまAIに取り組んでいるのですが、AIは1つの技術要素にすぎないです。

    これからはAIを含めた、IoTやブロックチェーンなどポテンシャルの高い技術に精通すること。それらが組み込まれたエコシステムをトータルデザインすることが、次のステップです」

    新たな技術革新で取り組みの内容は徐々に変化するかもしれない。しかし、KPMGコンサルティングの根底にある本質的なアプローチはこれからも変わらないようだ。