現代ビジネスにおいて、変化のスピードはかつてないほどに加速しています。不確実性が溢れる時代に、企業が存続し発展するためには、戦略的な意思決定が不可欠です。 従来の戦略プランニングでは、「自社の現状を分析し、将来予測に基づいて最適な行動を選ぶ」というプロセスが重視されてきました。しかし、急速に変化する世界においては、過去のデータや予測だけでは未来を正確に読み取ることは困難です。
そこで重要なのは、不確実性を理解し、それに対応できる柔軟性を持つことです。 それは、将来起こり得る様々なシナリオを想定し、それぞれの兆候をいち早くキャッチすることで実現できます。
今回の記事では、そんな戦略的思考をさらに加速させるための強力なツールとして生成AIの活用に焦点を当てて解説します。 特に、複数のシナリオが同時に進行する複雑な状況においても、迅速かつ的確に変化を読み取るためのAIの可能性を探求していきます。
生成AIを活用することで、企業はより現実的で柔軟な戦略プランニングを実現し、不確実性をチャンスに変えることができるでしょう。未来シナリオの先行指標としての生成AI、それでは見ていきましょう。
プロンプト(質問)作成手順
生成AIとどのようなやり取りをしたかについて、まずは流れを説明します。
以前の記事で、生成AIを使った企業動向分析について説明をしました。ここでは、言語モデルが２３年末までのデータしか持ってないことを逆手に取って、２４年前後での企業動向の変化を分析しました。つまり、２４年以降の情報をRAGに投入し、RAGの有無で変化を見たということです。
この方法を使って、複数の企業動向の変化を分析し、その変化すべてをさらに生成AIへ投入して、業界全体の変化として認識させ、シナリオの兆候をとらえようという試みです。
化学業界の兆候
それでは実際にやってみましょう。
化学メーカー２社を例に、上記の手順で生成AIに考察させました。設定を解説すると長くなってしまうので簡単に。生成AIはすべてローカル環境で動かしています。LLMはelyza:8Bまたはgemma2:9B、RAGには２４年以降のニュースリリース数十件を投入、埋め込みbge-m3、リランクbge-reranker-v2-m3を使っています。
それではまず、２社の変化を考察させます。１社目は以下のとおりです。当初の計画が具体化している様子を示しています。
２社目は以下のとおりです。循環型ビジネスモデル、非コア事業の譲渡など経営効率化の方向性を示しています。
以上２社の結果をもとに、化学業界全体の兆候を考察させた結果が以下です。２社の共通点に着目し業界全体を考察しています。
化学業界の兆候として、具体例とともに３つの切り口があがっています。サステナビリティはともかく、パートナーシップ＋イノベーション、つまりオープンイノベーションによる新規事業創出、これが化学業界の兆候として示されています。
今回２社で試行しましたが、業界全社について実施しこれをフローにして自動化すれば、より精度が上がり、シナリオの兆候をとらえる強力なツールになると期待しています。
経営における新たな参謀
現代ビジネスは激動の時代を迎えています。急速に変化する状況において、従来のデータや予測だけで未来を捉えることは困難です。そこで、企業が成功するためには「不確実性を理解し、それに対応できる柔軟性」を持つことが不可欠となります。
この記事では、まさにそんな戦略的思考を加速させる強力なツールとして、生成AIの活用に着目しました。特に、複数のシナリオが同時に進行する複雑な状況においても、迅速かつ的確に変化を読み取るためのAIの可能性を探求しています。
生成AIを用いることで、複数の企業動向の変化を分析し、それを業界全体への影響というシナリオへと昇華させることができます。 さらに、この手法を自動化することで、経営における新たな参謀を持つことができると期待しています。