人工知能は急速に当たり前のものとなりつつある。数年のうちに、すべての主要企業がほぼ同等の予測能力にアクセスできるようになるだろう。予測がコモディティ化すれば、それはもはや差別化要因ではなくなる。

次の競争の最前線は、何が起こるかを予測することではなく、何千もの相互に関連する選択肢、競合する優先事項、限られたリソースの中で、企業がそれに対して何をすべきかを決定することにある。これが意思決定ギャップであり、今後10年間で企業価値の大きな部分が創出されるか、あるいは失われるかはここにかかっている。

いかなるシステムも解決するように設計されていなかった問題

任意の四半期の最後の数週間を考えてみよう。買掛金（AP）チームは流動性を守るために支払いを留保する。売掛金（AR）チームは売掛金目標を達成するために回収を加速させる。営業チームは、どの案件を前倒しするか、どのAR係争をエスカレーションするか、どの顧客に譲歩を提供するかを決定する。各部門は局所的には合理的な選択を行っているが、集合的には、企業全体として意図的に選択することのない結果を生み出している。

AIは、どの案件がクローズしそうかを特定し、リスクのある売掛金をフラグし、譲歩がクローズ確率を向上させるかどうかを推定することができる。しかし、予測だけでは最終的に重要な問いには答えられない。企業は実際に何をすべきか？

値引きは収益を守る一方でマージンを侵食する可能性がある。AR係争を早く解決することは、資金を確保するが、財務上の脆弱性を示唆する可能性がある。契約を前倒しすることは、短期的な収益を確保するが、戦略的に重要な関係に緊張をもたらす可能性がある。これらの意思決定は、部門ごとに孤立して行うことはできない。経営陣の関与、法務のキャパシティ、商業的なリソースはすべて有限である。営業の意思決定は、財務、キャッシュフロー、納品、リスクエクスポージャー、長期的な顧客価値に波及する。

真の課題は、これらすべての次元において同時に、最も強い企業成果を生み出す協調的な行動のポートフォリオを特定することである。これは本質的に予測の問題ではない。意思決定空間の問題である。

現実の企業の意思決定は本質的に複雑である。複数の割引水準、支払条件、納品上の制約、資金目標、マージン閾値、そして保護すべき顧客関係が含まれる。これらの意思決定を扱いやすくするため、企業は計算が始まる前にそれらを単純化する。シナリオを減らし、相互作用を除外し、複雑なトレードオフを固定ルールに変換し、営業、財務、オペレーションを個別に最適化する。計算は容易になるが、ビジネス上の問題は現実味を欠くようになる。

新たなエンタープライズカテゴリー

このギャップを埋めるため、新たなエンタープライズ技術カテゴリーが台頭している。エンタープライズ・デシジョン・コンピューティングである。

エンタープライズ・デシジョン・コンピューティングは、ビジネス上の意思決定——可能なアクション、目的、制約、不確実性、相互依存関係、経済的結果——を、全体として解決・最適化可能な計算可能なエンタープライズオブジェクトに変換する。

ERP（Enterprise Resource Planning）システムはプロセスを実行する。ビジネスインテリジェンスは過去を説明する。AIは結果を予測する。しかし、これらのいずれも、単独でも集合的にも、企業の目標、制約、不確実性、部門間の相互依存関係を踏まえて、企業がとるべき協調的なアクションの組み合わせを提示することはない。

これは、明確に定義された最適化問題に数学的モデリングを適用する、20世紀半ばに起源を持つオペレーションズ・リサーチのリブランディングではない。むしろ、意思決定そのものを継続的に表現し、ガバナンスし、測定し、改善するエンタープライズ層であり、数学的最適化、シミュレーション、AI、人間の判断を、意思決定とその価値の共通の表現を軸に統合するものである。

エンタープライズ・デシジョン・コンピューティングは、量子コンピューティングの進展にかかわらず、今日すでに意義を持つ。線形計画法、整数混合最適化、モンテカルロ・シミュレーションといった古典的最適化手法は、すでに多くの大企業のサプライチェーン計画、財務モデリング、収益管理に組み込まれている。しかし、ほとんどの企業は、これらの手法がすでに扱える意思決定モデリングの豊かさのごく一部しか活用していない。先進者優位性は今すでに利用可能である。

量子がその地位を確立する場所

量子コンピューティングとエンタープライズ・オペレーションの交差点で長年過ごしてきた者の視点から見ると、現在の量子に関する議論は奇妙なほど的外れであるように見える。そのほとんどは、量子ビットの品質、エラー訂正、フォールトトレランスへの道といったハードウェアのマイルストーンに焦点を当てている。これらの進歩は重要だが、間違った問いに答えている。

重要な問いは、量子ハードウェアがいつ完成するかではなく、完成した後、量子に実際に何を計算させるかである。現在の量子コンピューターはまだ実験段階であり、いかなるエンタープライズユースケースについても商業的優位性をまだ実証していない。

その答えは、段階的な意思決定の拡張にある。まず、収益、クローズ確率、利用可能な営業リソースを考慮する古典的モデルから始める。次に、マージンと支払条件というレイヤーを追加する。次に、キャッシュフロー・タイミング、AR係争のステータス、納品制約を加える。さらに、ポートフォリオ全体の相互作用と長期的な顧客価値を追加する。追加される各レイヤーは、意思決定をより現実的にするが、同時に計算上の要求も高くなる。

これらのレイヤーのほとんどは今日すでに古典的に解決可能であり、測定可能な価値を生み出している。しかし、ある閾値において、レイヤーは相互接続が密すぎ、制約が多すぎ、古典的メソッドでは回答を空洞化させるような単純化を強いずには処理できないほど豊かになりすぎる。そのような高度に相互に関連した問題のクラスに対して、量子メソッドは最終的に、解答を現実的なものにする相互作用を取り除くことなく、より豊かなモデルの評価を可能にするかもしれない。

まさにその点において、量子はその地位を確立する。既存のシステムの全面的な置き換えとしてではなく、別の価値ある次元を除外するのではなく含めることを可能にする能力として。競争優位性は量子から生じるのではない。意思決定モデルから生じる。量子が商業規模に達したときの役割は、その豊かさをさらに拡張することである。創出することではない。

すべてのCスイートが直面する意思決定

意思決定の負債は、財務上の負債と同じように複利で膨らむ。静かに、そして限界に達するまで。ある企業が回避した信用格下げは、将来のリスクではなかった。それは現在のリスクであり、それを検出するように設計されたシステムがなかっただけに見えなかったのだ。

CEOと取締役会は今、具体的な行動をとることができる。営業、AP、AR、または財務部門が現在孤立して最適化を行っている、高頻度かつ高い利害関係のある領域を一つ特定する。ベースラインモデルを実行する。協調的な回答とサイロ化された回答を比較測定する。必要な投資は控えめである。競合他社がそのデータを持っている時に自社が持たないことのコストは、控えめではない。

次の競争の最前線は、最も多くのデータや最も強力なAIを持つ企業によって決まるのではない。それは、稼働するビジネスの完全な複雑さを保持し、いかなる単一部門も単独では発見できなかった協調的なアクションを特定できる、最も能力の高い意思決定アーキテクチャを構築する企業によって決まる。そのアーキテクチャは今日構築可能である。すべてのCスイートにとっての問いは、それを構築するかどうかではなく、最初に構築するかどうかである。

真のボトルネック

実際には、エンタープライズ量子イニシアチブにおいて同じ初期ボトルネックが繰り返し現れる。それは、量子プロセッサへのアクセスであることはまれである。それは、プロセッサが改善することを意図された意思決定の、正確で企業全体にわたる表現の欠如である。

量子レディーな企業とは、追加の計算上の豊かさがどこで価値を生み出すかを理解するのに十分なほど、自身の最も重大な意思決定を深く理解している企業である。量子から最大の価値を引き出す組織は、最初に技術にアクセスする組織ではない。今日の単純化された意思決定がどこで価値を取りこぼしているか、そして量子がどこで欠落している次元を追加できるかを正確に理解している企業である。

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