AI の未来を築くのであれば、ワークフォース プランニングも同様にインテリジェントである必要があります。OpenAI では、人工知能の最前線を行く急成長中の企業として、スプレッドシートや静的なダッシュボードといった従来のツールでは、ビジネスの意思決定のペースと複雑さに対応できなくなっていました。
オペレーション及びファイナンシャル プランニングのニーズを満たすべく、OpenAI は PwC と提携し、全社的なプランニング変革の基盤として Anaplan を選択しました。両社は協力し、拡張性を考慮した柔軟で統合された AI 対応プランニング エコシステムの基盤を確立しました。
OpenAI が Anaplan を選択した理由: 戦略的シフト
OpenAI のビジネスが週間アクティブ ユーザー数が数億規模に拡大し、手作業でのプランニング プロセスは持続不可能になりました。
Anaplan を導入する以前、OpenAI ではワークフォース プランニングに全面的にスプレッドシートを使用していました。ヘッドカウント (人員数) は Google スプレッドシートや Excel で追跡され、ポジションは場当たり的に作成され、採用計画は連携されていない文書で管理されていました。採用の意志決定には、スプレッドシートの更新、人事および採用チームとのすり合わせ、採用計画の最新バージョンの確認など、常に複数の工程を経る必要がありました。
会社が拡大してヘッドカウントが前年の 3 倍になると、すぐにこの方法では対応できなくなりました。スプレッドシートはバージョン管理機能がなく、組織変更に対応できず、会社全体の採用状況もほとんど把握できません。情報の伝達速度は遅く、意思決定は遅れ、チームが組織の状況をリアルタイムで確認することもできませんでした。
「スプレッドシートでは、会社の成長のスピードと、会社が求めるインサイトのレベルに追いつけなくなりました」と、OpenAI の戦略ファイナンス責任者であるジェレミー・スターン (Jeremy Stern) 氏は述べています。「会社と共に拡大でき、リアルタイムの可視性を提供し、チーム横断の統合的なプランニングをサポートできるプラットフォームが必要でした」
OpenAI は Anaplan でプランニング基盤のモダナイゼーションを行うことにしました。最初に対象にしたのはワークフォース プランニングです。大規模企業では、一般的にこの分野で、急速な採用とヘッドカウント データの可視性の低さのために、深刻な摩擦が生じがちです。わずか 6 週間で、OpenAI は人事および採用システムと統合したリアルタイムのワークフォース プランニング モデルを構築し、動的なポジション管理とガバナンス、会社全体の状況の把握や分析が可能になりました。
その後、PwC の支援のもとでチームは取り組みを拡大し続け、わずか 8 週間で包括的な損益計算書モデルを展開できました。
Anaplan Polaris で構築: 全社レベルの高次元プランニング
この変革を可能にした重要な要素が、大規模な高次元モデリングのために設計された次世代計算エンジン「Anaplan Polaris」です。
「Polaris によってデータの扱い方が根本的に変わりました」とスターン氏は述べています。「最大で 8 個か 9 個のディメンションと数兆個のセルを処理するモデルを構築しています。今では Polaris によるキューブを基盤としたダッシュボードが、最も頻繁に利用されるダッシュボードの一つになっていて、チーム横断で 1 日に何回もアクセスされています」
PwC も Polaris の重要性を強調しています。「Polaris は、ディメンション性やパフォーマンスを犠牲にすることなく、組織がビジネスを実態通りにモデル化することを可能にします」と PwC のマネージング ディレクター、ハンク・ウー (Hank Woo) 氏は述べています。「Polarisを活用すれば、技術的な制約に合わせてデータを再構築したり簡略化したりする必要はありません」
業務効率化の具体例
OpenAI の Anaplan 導入効果は絶大です。社内のチーム全体で、スピード、フォーキャストの精度、戦略的インサイトが向上しました。
たとえば、給与および株式報酬のフォーキャストを担当するファイナンス チームのメンバーは、数日かかっていた手作業のプロセスをわずか数時間に短縮しました。「データの準備と検証に費やす時間を大幅に削減できた、チームはそのぶん時間や注意を分析と意思決定に向けられるようになりました」とスターン氏は話しています。
さらに、ChatGPT を Anaplan のエコシステムに統合したことで、早期に成果が得られています。OpenAI は生成 AI を以下の目的で活用しています。
- カスタム GPT による文書化と学習の自動化
- 役員関係者のためのリアルタイム データの取得と Q&A
- Anaplan の出力からの直接の分析およびプレゼンテーション作成の支援
将来に向けた共同ビジョン
ワークフォース プランニングと損益計算書プランニングの運用が軌道に乗ったところで、OpenAI は以下を対象とする複数年にわたるロードマップを策定しました。
- 収益フォーキャスト
- 粗利益率モデリング
- 戦略的イニシアチブのためのコンピューティング及び設備投資プランニング
- 株式報酬管理
- 長期ファイナンシャル プランニング
OpenAI の Anaplan を活用した取り組みは、適切なプラットフォーム、パートナー、人材が、スピード感と明確なビジョンをもって連携したときに、どれほどの成果を生み出せるかを示しています。
「事業の拡大に伴い、スピーディーで拡張性があるだけでなく、インテリジェントで適応力の高いプランニング ツールが必要になりました」とスターン氏は述べています。「Anaplan と PwC の協力により、今日の複雑な状況にも、将来の予測できない変化にも対応できる基盤を構築できました」
