優れた BA は、要件を書く前に「組織が今どこにいて、どこへ向かい、AI がその旅路で何を担うか」を理解します。Strategy Analysis は、そのための実践ツールセットです。
1. なぜ AI 時代に Strategy Analysis がより重要なのか
多くの組織は「他社がやっているから」という理由で AI を導入します。BA が問うべきは次です。この AI 機能は何の課題を、誰のために、何で測って解決するのか？
この 3 つに明確な答えがないと、AI プロジェクトは 3 か月で失速します。
2. AI イニシアティブ向け SWOT
SWOT は全社戦略だけのものではありません。BA は AI 機能の実現可能性分析に使えます。
例：カスタマーサポート向け AI チャットボット
| ポジティブ | ネガティブ | |
|---|---|---|
| 内部要因（Internal） | Strengths: 豊富なチケット履歴データ、ML エンジニア在籍、経営支援あり | Weaknesses: ナレッジベース未標準化、ground truth ラベル不足、サポートチームの AI 運用経験不足 |
| 外部要因（External） | Opportunities: 24/7 サポート期待、競合に AI 未導入 | Threats: AI 開示規制、hallucination によるブランド毀損リスク |
BA による SWOT 活用:
- Strengths -> 既存データ/能力に基づいて優先順位付け
- Weaknesses -> Assumption Log に登録し go-live 前に解消
- Opportunities -> ステークホルダー投資判断の根拠にする
- Threats -> Risk Register に入れ mitigation 設計
3. AI 文脈での PESTLE
PESTLE は AI 施策に影響する外部環境を分析します。
| 要因 | BA が問うべきこと | 影響例 |
|---|---|---|
| Political | 国・業界の AI 政策は？ | 金融・医療での AI 規制 |
| Economic | 期待 ROI は？ 予算と効果は釣り合うか？ | X FTE 削減 = 年間 Y 億円 |
| Social | ユーザーは AI を信頼するか？ | 失職不安 -> 導入抵抗 |
| Technology | 現行インフラで十分か？ | GPU、cloud、data pipeline が必要 |
| Legal | GDPR・PCI・HIPAA の影響は？ | PII を学習に使えない |
| Environmental | 学習時のカーボン負荷は？ | ESG 報告要件 |
4. Impact Mapping：Goal から Feature へ
Impact Mapping が答える問いは 「なぜこの機能を作るのか」 です。
Goal (Business Outcome)
└── Who (Actors)
└── Impact (Behavior Change)
└── Deliverable (Feature / Requirement)
実例
Goal: 請求処理時間を 50% 短縮
├── Claims Adjuster
│ ├── Impact: 定型ケースの手動レビューを削減
│ └── Deliverable: 5M 未満かつ score > 0.92 の請求を AI 自動承認
├── Customer
│ ├── Impact: より早く結果を受け取れる
│ └── Deliverable: メール/アプリでリアルタイム進捗通知
└── Compliance Officer
├── Impact: AI 判断の監査証跡を完全化
└── Deliverable: 理由付きで出力可能な decision log
Impact Mapping により scope creep を防げます。すべての機能は Goal と Impact にトレース可能であるべきです。
5. Value Stream Mapping：AI を注入すべき場所を見つける
Value Stream Mapping（VSM）は、入力から出力までの価値創出フローを時間付きで可視化します。
VSM から AI 機会を読む
| 兆候 | 意味 | AI 解決策 |
|---|---|---|
| Wait Time が高い | 手作業ボトルネック | 当該ステップを AI 自動化 |
| Error Rate が高い | 判断のばらつき | AI で出力標準化 |
| 連携人数が多い | コミュニケーション負荷 | AI で自動ルーティング/割当 |
| 反復データが多い | パターン予測可能 | 手動参照を AI 予測に置換 |
6. AIプロジェクトの Strategy Analysis 実務フロー
1. PESTLE Scan (1-2日)
-> 法規制制約を特定
-> AI 機能のハード境界になる
2. SWOT with AI lens (半日ワークショップ)
-> data maturity と technical readiness に集中
-> Output: Go/No-go シグナル、前提条件リスト
3. Value Stream Mapping (1日)
-> AI 注入ポイントを特定（全工程に入れない）
-> 優先順位: impact x feasibility
4. Impact Mapping (半日)
-> 機能一覧を business goal と整合
-> Output: 優先度付き feature backlog
まとめ
Strategy Analysis は「とりあえずの分析」ではありません。要件に意味を持たせる土台です。この工程を丁寧に行う BA は、組織が「課題違い・対象違い・タイミング違い」の AI 機能を作ることを防ぎます。
次のステップ: 戦略コンテキストが整ったら BA Planning & Monitoring で実行計画を設計しましょう。