AIが戦略策定をどう変えるのか

McKinsey & Companyの「How AI is transforming strategy development（AIが戦略策定をどう変えるのか）」（February 5, 2025）という記事を読みました。
この記事は、AI（特に生成AI）が企業の戦略策定にどのように革命をもたらすかについて解説したもので、知的財産戦略と研究開発戦略に深く関連する内容ですので、ぜひご一読ください。
この記事で重要なポイントは以下の通りです。
•AIは戦略策定のあらゆる段階を強化する。
◦従来の戦略策定は、事実とデータから洞察を引き出し、選択肢を開発、実行に移すプロセスだった。
◦AIは、このプロセスを加速させ、より厳密にすることができる。
◦戦略の設計段階では、市場規模の評価や競合分析を支援し、実行段階ではリソース配分を最適化し、監視段階では市場の変化に迅速に対応できる。
•AIは戦略チームの能力を拡張する。
◦AIは、リサーチャーとして、大量のデータを迅速に収集・分析する。
◦インタプリターとして、データから有益な洞察を導き出す。
◦思考パートナーとして、偏見のない視点から戦略を評価する。
◦シミュレーターとして、様々な市場シナリオを予測し、戦略の影響を評価する。
◦コミュニケーターとして、戦略を分かりやすく伝え、関係者の理解と協力を得る。
•AI導入には独自のデータとプロセスが不可欠。
◦独自のデータエコシステムを構築し、AIが解釈できる高品質なデータを提供することが重要。
◦戦略策定プロセスを改善し、AIの洞察を効果的に活用するための組織能力を向上させる必要がある。
•知財戦略におけるAIの応用
◦AIは、有望なM&Aターゲットを特定したり、成長機会を発見したり、技術トレンドをモニタリングしたりすることができる。
◦例えば、特許データを分析することで、新たな技術トレンドや競合の動向を把握し、研究開発の方向性を定めることができる。
◦また、顧客レビューや市場データを分析することで、未充足ニーズを発見し、新たな製品・サービスを開発することができる。
•AI導入における注意点
◦AIモデルの偏りや、分析の説明可能性の欠如、誤った情報の生成といったリスクに注意する必要がある。
◦AIは既存のデータを解釈することに限定され、新たなシグナルを生み出すことはできない。
◦独自の情報は、独自の洞察を生み出す上でさらに重要になる。
 
この記事を読むことで、AIが戦略策定にもたらす可能性を理解し、業務にどのように活用できるかのヒントを得られるはずです。特に、AIを活用した知的財産戦略の構築や、研究開発の効率化に役立つ情報が満載です。
 
How AI is transforming strategy development
https://www.mckinsey.com/capabilities/strategy-and-corporate-finance/our-insights/how-ai-is-transforming-strategy-development#/
 
 
How AI is Transforming Strategy Development
 
I read the article "How AI is transforming strategy development" (February 5, 2025) by McKinsey & Company.
This article explains how AI, particularly generative AI, is revolutionizing corporate strategy development. Since it is deeply related to intellectual property strategy and R&D strategy, I highly recommend reading it.
Key Takeaways from the Article

• AI enhances all stages of strategy development.
  • Traditional strategy formulation involved deriving insights from facts and data, developing options, and executing them.
  • AI can accelerate this process and make it more rigorous.
  • In the design phase, AI supports market sizing and competitive analysis.
  • In the execution phase, AI optimizes resource allocation.
  • In the monitoring phase, AI enables rapid responses to market changes.
• AI augments the capabilities of strategy teams.
  • As a researcher, AI can quickly gather and analyze large volumes of data.
  • As an interpreter, AI extracts valuable insights from data.
  • As a thinking partner, AI evaluates strategies from an unbiased perspective.
  • As a simulator, AI predicts various market scenarios and assesses the impact of strategies.
  • As a communicator, AI effectively conveys strategies to stakeholders, ensuring understanding and cooperation.
• AI implementation requires proprietary data and optimized processes.
  • Building a proprietary data ecosystem and providing AI with high-quality interpretable data is essential.
  • Organizations need to improve their strategy development processes to effectively utilize AI-driven insights.
• Applications of AI in intellectual property strategy
  • AI can identify promising M&A targets, discover growth opportunities, and monitor technology trends.
  • For example, analyzing patent data allows companies to track emerging technological trends and competitor activities, guiding R&D decisions.
  • AI can also analyze customer reviews and market data to uncover unmet needs, leading to the development of new products and services.
• Key considerations when implementing AI
  • Be mindful of bias in AI models, lack of explainability in analyses, and the risk of generating inaccurate information.
  • AI is limited to interpreting existing data and cannot generate entirely new signals.
  • Proprietary information becomes even more critical in generating unique insights.

Reading this article will help you understand AI's potential in strategy development and provide insights on how to leverage it in your work.
It is particularly valuable for those looking to build AI-driven intellectual property strategies and enhance R&D efficiency.