AI経営

AIを経営の中枢に据え、経営革新を実現。企業活動のバリューチェーンにAIを組み込み、状況把握から意思決定・実行までの高速化とDXのパラダイムシフトを実現します。

新型コロナウイルス感染症(COVID -19)や世界情勢などの影響によりビジネス環境が大きく変化し続ける中、迅速な経営判断の重要性が増しています。AIやIoT、ビッグデータ、5Gといったデジタルテクノロジーを活用し、競争優位性を中長期的に確立するビジネス変革が求められています。

企業がこうしたデジタルトランスフォーメーション(DX)を推進するにあたっては、データマネジメントを起点としたデータ活用の巧拙が結果を左右します。AIとデータの力を最大化し、戦略的に経営の中枢に活用できる企業が勝ち残っていくのです。すでに保有しているデータ、これから入手するデータは種類も量も加速度的に増えていきます。これらを、AIを通じて迅速にビジネス価値に結びつけ、経営判断を行うことが、企業にとって重要な経営アジェンダとなるでしょう。

この経営アジェンダを確実に推進していくためには、ビジネスとテクノロジー両方の理解に加え、働く人々の変革を促すための心理的側面の理解も重要であり、その3つを統合したビジョンを描き出すことが求められます。

PwCは、経営判断の中枢のさまざまな側面でAIを活用し、ビジョン策定から、テクノロジー・ディストラプションとチェンジマネージメントを実現する「AI経営」という方法論を使い、イノベーション創出を支援します。

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DXやAI導入の推進に向けて企業が直面する課題

企業がDXやAI導入を進めるにあたり、大きく2つの課題があります。

1つは、デジタル化やデータ活用を前提としたビジョンを十分に描き切れないまま、DXを実施したり、部分的なAI化などの施策を推進したりしていることです。その結果、アドホックな分析やPoC(概念実証)を繰り返し、ある部門では成果が出るものの、その成果が関連する他部門や全社的な動きにつながらない、といった状態に陥りがちです。

2つ目は、DXやAI導入の真の意義を企業が十分に認識できていないことです。経営のデジタル化やデータ駆動型企業への変革は、経営陣を含むメンバー全員の働き方や業務プロセスが変わることを意味しています。この点を認識できていないと、デジタル化やデータを利用した効果的なビジネスプロセスの変革までに至らず、RPAなど一部の作業の代替で満足してしまうことになります。

経営においてAIが当たり前に存在している世界に

PwCの考えるAI経営では、経営においてAIが当たり前に存在している世界を目指します。

AI経営の世界では、各部門での業務プロセスにおけるデジタル化や、AIを含むデータ活用による予測・レコメンデーションなどが当然に行われており、経営陣が主要なKPIをダッシュボードでリアルタイムに把握しているため、迅速に決断することができます。

このような世界の実現に向けて、最初に実施すべきことは、企業のビジョンを描き出すことです。ここでいう「ビジョン」とは、企業がデジタル化やデータ活用を実現した後の、顧客体験や従業員の働き方を含めた世界観です。これにより、DXやデータドリブン経営において実施すべき施策が明確になっていきます。こうした世界観を描くためには、ビジネスとテクノロジーを理解したうえで、デザイン思考などのビジョンを具現化する手法を利用することが欠かせません。

AI monitor

AI経営の実現に向けて

PwCは、ビジネス変革を成功させるための独自のアプローチであるBXT(Business eXperience Technology)を全社で推進しています。このアプローチに基づき、ビジネス、ユーザーエクスペリエンス、テクノロジーのそれぞれに精通したプロフェッショナルが、各分野の専門的な視点と全体を見渡した総合的な視点を融合させたビジョンを描き、ビジネスを推進するにあたり必要な施策に落とし込むまでを一貫して支援します。

経営のビジョンを描き、AI導入に向けたロードマップを策定するBXTワークショップ(BXT works AI)

AI経営では、最初にBXTの手法を用いたワークショップを実施し、AIを当たり前に利用することを前提とした経営や部門のビジョンを描きます。そしてビジョンからの落とし込み、AIの利用を前提とした各ファンクションのマネジメント変革・プロセス変革をともなうデジタル化、データ活用の設計図までを策定します。

AI導入に向けたBXTワークショップ(BXT works AI)では、企業のデジタル化やデータドリブン経営への変革にあたって、ビジネスとテクノロジーを踏まえた企業や部門のビジョンを作成してグラフィカルに表現することが可能です。その結果、これからの方向性の共有が容易になります。また、そのビジョンのもとで実際に働く人々のジャーニーマップを作成し、働き方への具体的なイメージを描き、どのようなデータ活用を実現するか、どのような組織マネジメントを行うかなど、次の施策につなげることができます。

対象となるファンクションは、ビジネスマネジメント(財務・経理)、ピープルマネジメント(人事)、ファクトリーマネジメント(サプライチェーン)、セールスマネジメント(営業)、マーケティングマネジメント(マーケティング)など多岐にわたります。また、それらを支える全社・部門のデータ基盤構築や、セキュリティ態勢の構築などのソリューションも提供することで、「AI経営」によるイノベーション創出を支援します。

主なサービス

AIトランスフォーメーション

アナリティクスやAIを活用したビジネス変革を支援

組織によるアナリティクス機能の構築および活用を実現し、ビジネスにおける価値創造を促進します。

AI business management

AIビジネスマネジメント

経理・財務管理のAI化

  • アジャイル経営に求められるデータドリブン業績管理
    経理・財務管理にAIを導入し、データを構造化して業務KPIの業績影響度を把握、高精度の予測を実現します。経営・業務課題の対策検討フェーズにおいて、シミュレーションと最適化を踏まえてデータに基づく意思決定を支援します。
Data-driven Performance management

AIドリブンM&A

M&AのAI化

世界中のマーケットデータと企業内部のオペレーションデータを組み合わせ、M&Aのバリューアップや投資判断の最適化を支援します。

AIピープルマネジメント

人材管理のAI化

People analytics

AIリスクマネジメント

内部監査・リスクマネージメントのAI化

企業と監査法人のシステムを接続し、AIが自律的に監査手続きを進めることで企業の内部監査にかかる負担を軽減します。

AIサプライチェーンマネジメント

サプライチェーンのAI化

demand solution

AIクオリティマネジメント

品質管理のAI化

商品企画、設計開発、製造、営業・アフターセールスなど、品質とモノづくりに関わる全般の領域において、市場・製造・設計開発から集めた製品の品質データを活用したデータ駆動型のオペレーションを実現します。

AIドリブンガバナンス

ガバナンスのAI化

開発・活用するAIアプリケーション関連リスクを評価することで、従業員、サプライヤー、顧客が展開・使用しているAIアプリケーションの障害、誤動作、誤使用のリスクを最小限に抑えます。

AIドリブンプロキュアメント

調達・購買のAI化

企業の調達・購買に際して資材の使用頻度・品質管理のデータを取得することで、適切な仕入先や数量を導き出し、製品の原材料にかかるコストを最適化します。

AIドリブンファクトリー

工場管理のAI化

  • デジタルによる工場マネジメント高度化
    IoT、ビッグデータ分析、スマートセンシング、モバイルなどの技術を活用し、企業のさまざまな資産やデータの収集、業務の可視化、高度なリアルタイム分析を実現します。
factory management

AIドリブンセールス

営業・マーケティングのAI化

営業管理にAIを導入し、顧客とのデジタルなタッチポイントを構築、営業工程を改革します。顧客との会話をリアルタイムで分析し、商談戦略を立案します。
マーケティングにAIを導入することで、顧客データをオフライン・オンライン問わず収集し、多角的に分析します。ユーザーエクスペリエンスを可視化することで、マーケティングマネジメントを革新します。

AI driven sales

AIドリブンサービス

サービスのAI化

サービス提供の際の顧客の利用状況や満足度をデータとして取得・分析することで、顧客のニーズを読み取り、サービスの向上を支援します。

データトランスフォーメーション

AI活用のためのデータマネジメント

  • データ基盤の構築
    アナリティクスやAIの活用を考えるだけでなく、扱うデータの信頼性を高め、経営戦略を支えるデータ基盤を構築していく、データ中心の視点によるデータマネジメントを推進します。
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主要メンバー

桂 憲司

パートナー, PwCコンサルティング合同会社

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馬渕 邦美

マネージングディレクター, PwCコンサルティング合同会社

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藤川 琢哉

パートナー, PwCコンサルティング合同会社

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