自動意思決定でスタートアップをより早く成長させましょう

スタートアップの創設者であれば、次のように数え切れないほどの疑問や決断に日々直面します。

「今四半期の ROI が最も高いのはどのマーケティングチャネルか?」
「次の資金調達ラウンドでは、適切な投資家を優先しているか?」 
「これは私の主任開発者を現在のスプリントから引き離すほど緊急か?」
「この機能は次のリリースで実装すべきか、それとも技術的負債に焦点を当てるべきか?」

そこで、自動意思決定 (ADM) が大きな利点として役立ちます。現代の創業者は AI と機械学習を活用し、日常的でありながら重要な意思決定を行うことで、真の成長を促進する大局的な取り組みに集中できるようになります。基本的なルールベースのオートメーションは何年も前から存在していますが、最近の AI の進歩により、より微妙で影響の大きい意思決定のオートメーションが可能になりました。

単純な意思決定であっても、時間と精神的余裕が必要です。スタートアップのリーダーにとって、この 2 つのリソースは希少です。こうした下位レベルの選択をオートメーションすることで、特に規模が拡大するにつれて、生産性と効率性が大幅に向上します。AI の学習機能と推論機能により、自動化できる意思決定の種類が飛躍的に広がり、チームはスタートアップの勢いを加速させる複雑な問題やイノベーションに集中できるようになります。

既存のワークフローを中断することなく、今すぐ ADM を導入する方法を含め、自動意思決定がスタートアップの迅速な動作、ボトルネックの軽減、戦略的成長への注力にどのように役立つかを見てみましょう。

自動意思決定プロセスとは

ライブデモのリクエストを提供する SaaS スタートアップを考えてみましょう。その営業チームは、収益性を高めるためにリードに優先順位を付ける必要があります。自動意思決定により、同社は人口統計情報、エンゲージメント履歴、購入意向などの定義済みの基準を使用してリードスコアリングを実施しています。これにより、チームに優先順位を付けることでチームの時間を節約でき、製品に本当に興味があり、購入意欲が高い人にデモを提供することで収益を増やすことができます。

自動意思決定は、ビジネスルールを含む一連の制約に基づいて行われています。これらの制約が、意思決定ツールによるデータ解釈を導きます。基本的な意思決定ツールは if/then ロジックに基づいている場合があります。たとえば、特定のデータ条件に応じて限られた選択肢の中から決定を行うといったものです。一方、自動意思決定 (ADM) ソリューションの多くは、アルゴリズム、機械学習、AI を使用して、通常は人間の介入を必要とする複雑な意思決定を自動化しています。

ADM を適切に実装すれば、即座に意思決定を行い、その後のアクションや意思決定のきっかけとなるため、生産性と効率性を向上させることができます。スタートアップは、成長と収益性の向上に向けた競争の中で、このテクノロジーを活用して業務や戦略的監督を迅速に進めることができます。

スタートアップに自動意思決定を実装する方法

ADM を徐々に導入して、スタートアップで最も必要とされる分野にこれらのツールを絞り込むことができます。ユーザーが慣れ親しみ、テクノロジーの使用が最適化されるにつれて、自動意思決定の役割をより幅広いタスクとプロセスに広げ、この投資から得られる生産性と効率性を高めることができます。

実装方法の概要は次のとおりです。

1. オートメーションに適したタスクを特定する

明確に定義されたルールと限られた批判的思考に依存するタスクに焦点を当てます。ビジネスへの影響と実装のしやすさに基づいて優先順位を付けます。これにより、最も単純で影響の大きいオートメーションに最初に取り組むことができます。オートメーションに適したタスクの例としては、次のようなものがあります。

• コンテキストデータ分析: 入力された情報を既知のパターンと照合したり、異常値を検出したり、送信された値を検証したりするなど、単純なフィールド入力にとどまらない高度なチェックを実装します。

• コンプライアンス監視: 規制要件をフレームワークとして使用して、例外に自動的にフラグを付けたり、問題を人的レビューに回したりします。

• 時間のかかるプロセス: フィンテック環境でのローン申請のレビューなど、手動による介入を待っている間に停止するワークフローの待ち時間を最小限に抑えます。

2. 最適な自動意思決定ツールを選択する

ADM は、ワークロードの性質と意思決定の複雑さに応じて、ビジネスルール、アルゴリズム、AI モデルを利用します。しかし、こうした意思決定の管理方法や人間による監督の役割は、ツールごとに異なります。

これらの意思決定ツールのほとんどは、次の 4 つのカテゴリのいずれかに分類されます。そのため、オートメーションのニーズと目標に最適なツールを選択する必要があります。

• ヒューマンインザループ: この基本的な意思決定ツールは、意思決定に関するガイダンスを提供したり、より大きな意思決定プロセスの一部を自動化したりすることで、人間の意思決定者を支援します。

• 例外発生時のヒューマンインザループ: このタイプのツールは、確立されたルールや制約を適用できない例外を除き、日常的な決定をすべて自動化します。これらの例外は脇に置いておき、最終決定は人間が処理できるようにします。

• ヒューマンオンザループ: このタイプのツールは意思決定を完全に自動化しますが、意思決定をレビューし、必要に応じて意思決定パラメータを調整する任務は人間が担います。

• ヒューマンアウトオブザループ: このモデルは意思決定を完全に自動化し、意思決定の制約を変更するには人間の介入のみが必要です。

3. 自動ワークフローを設計および実装する

選択する自動意思決定ツールには、意思決定ワークフローの作成に役立つテンプレートと設計ツールが必要です。このフェーズで最も考慮すべきことは、ワークフローが包括的であることと、大規模な自動意思決定ワークフローに関わるすべての細かな意思決定を考慮に入れることです。

4. トレーニングとサポートを提供する

こうした意思決定システムを使用する人間のユーザーや管理者は、テクノロジーの使用方法や、その運用を支援する上での役割について、適切なトレーニングを受ける必要があります。このテクノロジーが適切に実装されるためには、インザループの意思決定からループ外の監視まで、トレーニング、継続的なサポートが必要となります。

5. パフォーマンスを監視して反復する

精度、時間の節約、リソースの使用率など、意思決定のパフォーマンスを評価して、追加の変更やアップグレードがテクノロジーが会社により多くの価値をもたらすのに役立つかどうかを判断します。

考えられるイテレーションとしては、マイクロディシジョンの管理を洗練させたり、ワークフローにおける人間のユーザーやマネージャーの役割を変更したり、意思決定システムの利用を拡大してより幅広いタスクにわたってより多くの価値を生み出すことに焦点を当てるべきです。

スタートアップにおける自動意思決定の例

すでに学んだように、ADM は急速な成長を目指す初期段階の企業の進歩を妨げる制約を取り除くことができます。通常は時間とリソースを浪費するタスクを自動化することで、スタートアップは生産性や顧客体験を犠牲にすることなく、より効率的に事業を拡大できます。以下に、ADM がどのように成長を加速し、効率を維持し、チームがより少ないリソースでより多くのことを行えるように支援できるかを示す 3 つの重要なユースケースを紹介します。

AI 主導型分析はどのように財務上の意思決定を変革できるか

自動意思決定では、運用経費、予測される成長、さまざまなプロセス変更の費用対効果など、さまざまなデータポイントや未知の変数を考慮に入れることができます。これにより、スタートアップリーダーは、利益率の向上、投資収益率の向上、全体的な財務状態の改善に向けて組織を導くことができます。

技術スタックに ADM を追加すべきか

技術チームはしばしば、新しい技術スタックの採用か、すでに生産されているものを安定化または強化するか、という競合する優先事項を両立させています。ADM は、リスクやプロジェクトの ROI を定量化し、各オプションのリソース負荷を評価するのに役立ちます。次のような場合に ADM がどのように役立つかを示します。

• リスク加重スコアリング: ADM プラットフォームは、課題追跡システム、開発速度指標、および新技術のコスト見積もりから情報を収集できます。次に、潜在的なスプリント結果ごとにスコアを割り当てます。

• シナリオプランニング: 新しいサービスの採用が他のスプリントや予算にどのように影響するかを予測し、イノベーションと安定性のバランスを取る情報に基づいた意思決定を行えるようにします。

このユーザーフィードバックをスプリントで優先すべきか、それとも現在の計画に固執すべきか

成長を続けるスタートアップにとってのもう1つの課題は、ユーザーからのフィードバックと長期的なロードマップとのバランスを取ることです。ADM は、フィードバックの量、ユーザーの感情、機能の使用状況を分析し、次の開発サイクルに含めるべきタスクを提案することで支援できます。次のような場合に ADM がどのように役立つかを示します。

• 感情分析のオートメーション: ツールを使うと、ユーザーレビュー、サポートチケット、ソーシャルメディアでのメンションをスクレイピングして、機能の需要や不満の度合いを把握できます。

• 優先バックログ: ADM は、新しいフィードバックを継続的に確認することで、重大なバグ修正であれ、ユーザーから要求された機能であれ、最も影響の大きい更新をバックログに自動的に強調表示します。

意思決定のオートメーションでスタートアップの成長を加速

あくまでも目標は、人間の判断に取って代わるものではなく、それを強化することであることを忘れないでください。日常的な意思決定を自動化することで、スタートアップの成長を促進する革新的な思考と戦略的計画のための余地が生まれます。

始める準備はできましたか?まず、来週に向けてチームの決定事項を記録し、それぞれにどれくらいの時間がかかり、どれだけの繰り返しになるかを書き留めておきましょう。この簡単な監査を行うことで、影響の大きいオートメーションの最も重要な機会が明らかになり、より効率的でスケーラブルな業務を構築するのに役立ちます。

ADM がスタートアップにどのように役立つかを知りたいですか?他の創業者がどのようにワークフローを自動化したかについては、実用的なテンプレートとケーススタディをご覧ください。スタートアップの成長を加速し、持続させるために、導入ガイド、既成のテンプレート、その他のリソースをご覧ください。詳細はこちらをご覧ください。