人工知能（AI）は今や私たちの生活のあらゆる場面に浸透しています。家庭、スマートフォン、自動車はもちろん、業務を支えるソフトウェアシステムにも組み込まれつつあります。データを扱う経営管理部門や、企業業績管理（CPM）のようなデータ依存型プロセスにとって、AIほど相性の良い技術はないでしょう。
AIは経営管理の効率性向上、データ発見、予測分析の改善を可能にします。しかし、企業の具体的なプロセスにはどのような効果をもたらすのでしょうか。
このセルフアセスメントは、AIがCPMプロセスをどのように強化できるかを明確にするために作成されました。
テスト1: 自動化ギャップ分析の実施
自動化ギャップ分析は、AIが人的リソースを補完可能なCPM領域の特定を目的としています。AIは経営管理部門の専門性を代替するものではなく、高度な自動化を通じて組織を支援し、戦略的俯瞰や定性分析など人的判断が最も価値を発揮する業務への集中を可能にします。
本分析の目的は、AIによる反復業務の自動化可能性を基準として、現状と目標状態のギャップを定量的に把握することです。
組織への確認項目：
• 現在手作業で実施しているCPMタスクの範囲
• 自動化済みながら依然として工数を要するCPMタスクの内容
• 当該領域がパフォーマンス向上に与える影響度
• プロセス改善の実現可能性
経営管理部門の50%が、今後3年間でデータ処理能力のギャップを解消したいと考えています。（FSN調査）
テスト2: 手作業による時間ロスの定量化
CPMの各タスクに実際どの程度の時間を費やしているでしょうか？その時間配分を以下の分野で分析してみましょう：
データ管理： データ入力、収集、検証、異常検知
データ発見： ドリルダウン、情報収集、KPIレポートの更新
分析： ビジネスドライバーの理解、シナリオシミュレーション、経営陣への提言準備
データの収集、検証、管理は経営管理において不可欠な業務である一方、多くの組織で過度な工数を要しているのが現状です。AIは、既存データのパターン学習により反復的なデータ処理を自動化するため、こうしたデータ管理業務に最適な技術といえます。特にデータマッピングや異常検知などの手作業プロセスは、機械学習による自動化で飛躍的な効率向上が見込まれます。
組織への課題設定：
以下のタスクにどの程度の時間を費やしているかを追跡してもらいましょう：
• データ収集と入力
• リコンサイル管理
• 計算業務
• レポート更新
• 分析およびデータ探索
• 説明とコメント作成
• 情報開示
AIによって加速可能なタスクを見極めることが重要です。例えば、CCH TagetikのAIは、異常検知などのデータ検証タスク、マッピングなどのデータ収集タスク、ビジネスドライバー分析などのデータ探索タスクを自動化します。
