11月、ローマで開催されたSiGMA中央ヨーロッパにおいて、CEVRO提供によるハイレベルなパネルディスカッション「意思決定におけるAI：データ過多から戦略的洞察へ」が行われ、業界リーダーたちが一堂に会しました。モデレーターを務めたのは、AI主導の戦略に幅広く携わるブティック型プライシング・コンサルティング会社Valueshipsの共同創業者兼パートナー、クシシュトフ・シシュキェヴィチ氏です。
パネルには、Accora創業者兼CEOのマイケル・クタジャール氏、Cevro AI創業者兼CEOのハイム・ヘバー氏、SiGMA Playマネージングディレクターのメックス・エミニ氏、Cloud Officeテクニカルディレクターのチャヴダル・トレンダフィロフ氏が登壇しました。参加者は、生データの蓄積にとどまらず、実際に行動につながるインテリジェンスへと進化する方法について議論しました。
データから洞察へ
セッションは現実を突きつける指摘から始まりました。シシュキェヴィチ氏は「私たちは毎年90％も多くのデータを保有しています」と述べ、「データの山の上に座っていると感じている人はどれくらいいますか」と会場に問いかけると、ほぼ全員が手を挙げました。
ヘバー氏によれば、問題は収集そのものではなく、明確さにあります。「データを集めること自体が重要なのではありません。達成したい成果を理解している必要があります」と述べ、意思決定はダッシュボードではなく、目的意識から始まると強調しました。
トレンダフィロフ氏もこれに同調し、分断されたシステムが大きな障害になっていると指摘しました。「多くの場合、異なる場所にデータのサイロが存在し、それらが結び付けられ活用されていません」と述べ、データを副産物ではなく“プロダクト”として扱う統合的なデータ戦略の重要性を訴えました。
混沌を構造化する
財務や会計の分野では、正確性は絶対条件です。クタジャール氏は、雑然とした入力データを構造化されたインテリジェンスに変換する難しさを指摘し、「非構造化データを構造化データに変えることが最大の課題です」と述べました。また、文脈が不明確な場合には、AIはいまだに人間の専門知識を必要とすると語りました。
パーソナライズを重視するAIにおいては、文脈の重要性はさらに高まります。「適切な文脈を与えなければ、AIエージェントは正しく行動できません」とヘバー氏は説明しました。どの過去データが重要で、どれが不要かを見極めることが、有用な自動化とノイズを分ける決定的な要素となります。
重要なものを測る
これらすべてを支えるのがインフラです。トレンダフィロフ氏は、アーキテクチャ、オートメーション、ガバナンスという3つの柱を挙げ、「たとえデータがサイロ化していても、どこにあり、どう使うのかを把握しておく必要があります」と述べ、レジリエンスとスケーラビリティが戦略的優位性になると強調しました。
パフォーマンス指標については、エミニ氏が再考を促しました。「稼働率は前進させるものではなく、ただ浮かんでいられるだけです」と述べ、KPIを成長の原動力ではなく、健全性を示す指標として捉えるべきだと語りました。パネルでは、真の成功は測定可能なビジネスインパクトにあるという点で意見が一致しました。
AIが利益を生む領域
AIと収益性の関係は、特に活発な議論を呼びました。エミニ氏は、AIによる洞察がSiGMA Playにおいてブラジル市場での迅速な方向転換を可能にした事例を紹介しました。これに対しシシュキェヴィチ氏は、「AIがなければ、学ぶために200万ドルのコンサルティングプロジェクトが必要だったでしょう」と述べました。
収益面では、ヘバー氏が超パーソナライズされたプレイヤーエンゲージメントを挙げ、「個別最適化されたオファーによって、離脱を防ぎ、収益を増やしています」と説明しました。一方クタジャール氏は効率化の効果を数値で示し、手作業では1分以上かかっていた作業が、AIによって15秒未満で完了するようになったと語りました。
意思決定におけるAI
「まず課題に焦点を当て、その次にテクノロジーを考えるべきです」とトレンダフィロフ氏は助言しました。ハイパーパーソナライゼーションやAI支援型戦略は今後も拡大していくものの、特に重要な意思決定においては、人間が主導権を握り続ける必要があるという点で意見は一致しました。
AI、データ、意思決定を形作る専門家たちから、こうした洞察をさらに聞きたい方は、2026年に開催される世界各地のSiGMAイベントにぜひご参加ください。実践的なケーススタディや将来を見据えた議論を通じて、新興テクノロジーを競争優位へと変える機会が提供されます。
