＊本記事は、米国本社のブログの投稿文を翻訳したものです。
現在はリアルタイムの世界です。正しい意思決定を行うには、何が起こったかだけでなく、今何が起こっているのかをリアルタイムで把握しなければなりません。データが私たちに何を伝えているのか、それに対して何をすべきなのか、といった深いインサイトに即座にアクセスする必要があります。
これらの質問に対する答えは、継続的インテリジェンス（CI）から得られることが多くなっています。以前の記事で、私はCIを注目すべきテクノロジートレンドのトップ4に挙げました。2022年には、主要な新しいビジネスシステムの半数ほどがCIを導入するとGartnerは予測しています。
しかし、CIとは実際にはどのようなものなのでしょうか？基本的には、機械学習やAIなどのスマートなツールを使用してデータを変換し、拡張アナリティクスによる意思決定をサポートするプロセスのことで、CIは過去のデータとリアルタイムのデータの両方を組み合わせて分析します。リアルタイムデータの収集はIoTの著しい成長に後押しされており、CIは何十億ものデバイスと人間が恒久的に接続されている世界を最大限に活用できます。
データソースと同様にCIによって活用されるツールも、拡張アナリティクス、イベントストリーム処理、最適化、ビジネスルール管理、機械学習（ML）など、豊富で多様なものになるでしょう。リアルタイムで動くビジネス界では、「Set and forget（セットしてお任せ）」はもはや使い物になりません。市場は刻一刻と変化、情勢は進化しイベントが発生します。セットした予測器が機能し続けることはなく、それどころか明日には機能しなくなっているかもしれません。このような変化に対応するために、CIは自ら学習し、継続的に適応・改善していくのです。
CIは第一線の意思決定者をサポートすることを重要視していますが、誰がCIをサポートするかという問題はCIがどのように機能するかと同じくらい重要です。また、人工知能（AI）とMLを使用して「専門家」という人間の介在を回避することは、単により速くよりコスト効率の良いサポートになるというだけでなく、無意識のバイアスから生まれるリスクを軽減し人間の目には見えないパターンを識別できるというメリットもあります。
この目的のためにCIは既存のワークフローに組み込まれより良い意思決定を可能にし、日々のビジネスプロセスに不可欠なものとなるでしょう。比較のために、モバイル・マッピング・アプリがどのように動作するかを考えてみましょう。交通の流れなどのリアルタイムデータを活用して、最適なルートや到着予定時刻などの情報を常に更新してくれます。企業環境では、CIを活用した同じ原理が、多くのアプリケーションに画期的なメリットをもたらすことは想像に難くありません。機器の予知保全プログラムや複雑な物流オペレーションのよりインテリジェントなスケジューリングなどは、わかりやすい例かもしれません。
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