Nukissiorfiitの使命は化石燃料から100%独立することであり、その目標を達成するにはさらに水力発電所インフラを追加する必要があるため、正確でより堅固な財務予測が電力会社にとって重要なニーズとなりました。

Nukissiorfiitは、2015年から別の組織の一員としてCogniTechのコンサルタントと協力していました。同社は、Nukissiorfiitが自社の積極的な目標を達成するには、AIを導入した計画および分析ソリューションの恩恵を受けることができるというコンサルタントのアドバイスを信頼しました。

2018年、CogniTechは、ストックホルムで開催された1週間にわたるIBM Analyticsカンファレンスに電力会社から5人の代表団を招待しました。Nukissiorfiitの代表団は、単一企業からの参加としては最大規模でした。その意図は、新しいデジタル・ソリューションのインスピレーションを得ること、よりデータ駆動形になること、そしてIBM® Cognos® AnalyticsとIBM Planning Analyticsの新しいバージョンやAIソリューションについて話すことでした。別のプロジェクトについて話し合っているときに、Andersen-Aagaard氏は計画プロジェクトについてもっと知りたいと思うようになりました。

Andersen-Aagaard氏は、「継続的に最新の情報を取り入れるため、伝統的な予算編成の枠を超え、18カ月以上の期間を視野に入れた上で月間ベースでダイナミックな予測を開始する必要があったのです。新しいプロセスは、毎月70人が時間を費やすような不均衡な負担につながるものであってはならないことが分かっていました。私たちが扱っていた300以上のサブ予算では、このプロセスを拡張して従来の方法を使い続けることはできないことがわかりました。」と語っています。そこで私たちは異なる考え方をする必要があり、そこで AI を活用したローリング予測が活躍します。」

CogniTechのパートナー、Kai Erik Ettrup氏は、「私たちはAIと機械学習を使用してプロセスを改善するというアイデアを提案し、Nukissiorfiitがそのアイデアに賛同してくれました。」と説明しています。Nukissiorfiitは、新しいツールには効率的な入力と検証プロセスを備えた優れたユーザー・インターフェイスが必要であると強調しました。Andersen-Aagaard氏は、「ストックホルムで受けたインスピレーションに満ちたセッションのおかげで、プラットフォームおよびCogniTechとのコラボレーションを前進させる自信が得られました。」と語っています。

CogniTechはNukissiorfiitとワークショップで出会い、同社が旧来の計画・予測ソリューションから、機械学習と選考的予測を組み込んだ定期予測に移行する方法について話し合った。

CogniTechはその後、NukissiorfiitがCognos Analyticsソリューションに移行するのを支援した。Cognos Analyticsは、発見から運用化までのアナリティクス・サイクルをサポートするAI駆動形のビジネス・インテリジェンス・プラットフォームであり、データを管理、探索、視覚化するための管理されたアプローチを提供する。そのAIアシスタントにより、ユーザーは注意が必要な場所で正確に対話することができ、注意を必要としない概要や財務データの80%を無視することができます。

CogniTechのMoeller Madsen氏は、NukissiorfiitがIBMの定期予測ソリューションに移行する主な目標の1つは、電力会社がより適切なビジネス上の意思決定を行えるようにすることであったと説明しています。

Andersen-Aagaard氏もこれに同意し、「グリーンランドには、屋外の修理をしたり、新しいインフラ・プロジェクトを開始したり、新しい発電所を開発したりできる小さなチャンスがあります。キャッシュ・フローがあるかどうかを判断するためには、100%の可視性と適切な洞察が得られることが非常に重要です。たとえば、国の南部に住む人々のプロジェクト・ポートフォリオが遅れている場合、その費用の支払いも遅れるのでしょうか？それとも北部の他のプロジェクトを進めることができるほど十分に遅れているのでしょうか？100～200個の大規模なインフラ・プロジェクトを同時に実行している場合、これを管理するのは非常に困難な計画タスクになる可能性があります。」と付け加えました。

Nukissiorfiitは、Cognos Analyticsソリューションを利用して従業員から情報を収集し、それを一連のレポートに変換し、経営陣がインフラ・プロジェクトの継続的な作業に関する計画の決定に使用します。そうでなければ、同社はすべての新しいインフラ網、新しい発電所と変電所、新しい給水所、新しい再生可能エネルギー・ソリューションの承認において、より慎重になる必要があるでしょう。

Andersen-Aagaard氏は、「最大限の信頼性を提供するためにソリューションをどのように構築できるかについて、多くの検討を行いました。当社の会計帳簿は、売上高、変動費、給与などのキャパシティ・コスト、減価償却費、金利コスト、財務コストなど、多くの領域で構成されています。これらの領域はすべて独自の特性を持っています。私たちは予算編成において、すべての要素を組み込むのは難しいという古典的なジレンマに直面していました。過去のデータに基づいて将来を予測すれば、機械はこれをより適切に処理できるようになります。」と語っています。同社はすでに、財務情報のさまざまな側面を取り上げた100件以上のレポートを作成し、管理者が対応できるようにそれを提供しています。

Andersen-Aagaard氏は、「CogniTechの助けにより、当社の技術者があまり好んでいなかった膨大な量の管理作業を削減することができました。さらに、すべての場所や分類からの数値を手動で入力するのではなく、AIからの結果を確認することもできるようになりました。彼らはこの仕事から解放されて喜んでいただけでなく、最終的な結果もはるかに良くなりました。」と語っています。

Andersen-Aagaard氏は、AIソリューションのアプローチの幅広さと深さを高く評価しています。Andersen-Aagaard氏は、「現在の最高の出来事の1つは、入力プロバイダーがマシンの入力に困惑し、なぜAIが入力プロバイダーの知識に反して特定の数値を予測するのかをコントローラーに尋ねたときです。」と付け加えました。彼は、「さらに詳しく調べると、多くの場合、AIはすべての要素と過去のデータを考慮に入れているため、正しいことがわかります。これには笑顔がこぼれます。なぜなら、私たちが作ったものが当社の品質を向上させ、その過程でお金と時間を節約できたことがはっきりとわかるからです。」と語っています。

Andersen-Aagaard氏は、同社がフロントエンドとバックエンドを開発したいと考えていたと説明します。彼は、「フロントエンドはユーザー入力と確認で、ユーザーは機械が生成した完全分解予測や半完全分解予測に関連付けます。一方、バックエンドには調整可能なパラメーターが含まれており、パラメーターが変更されることがわかっている場合は手動で調整することができます」と語っています。

Ettrup氏は、このソリューションによる外部データの使用について、「私たちは過去3年間から多くの気象データを使用してきました。次に、それを使用して通常の天候期間を分析し、顧客ごと、地域ごとの通常の年間売上高を生成します。Nukissiorfiitが一般的な空き状況、プロジェクト完了率、1キロワットあたりの石油量など、企業固有のさまざまな側面を制御できるように、多くのバックエンド・パラメーターを提供しました。」と説明しています。

CogniTechが提供する定期予測ソリューションに移行することで、Nukissiorfiitは予算予測に必要な人数を削減し、頻度の増加とAIの使用によって予測の精度を向上させました。このソリューションにより、同社は天候などの変化する変数に計画を適応させる柔軟性が向上させ、新しい野心的なプロジェクトを承認するグリーンランド政府の信頼が高まりました。

Andersen-Aagaard氏は、「私たちは70人の入力プロバイダー（予算策定のプロセスに関与する従業員）を9人にまで減らすことができました。つまり、かなりの削減になります」と語っています。

彼はさらに、「それだけではありません。"実は、この人たちが費やす時間の問題でもあります。つまり、この9人が費やす時間は以前よりも減ったと言えます。また、60人以上の人たちは、予測に情報を提供するためのツールをもう使用しておらず、予測にまったく時間を費やしていません。」と付け加えています。

Andersen-Aagaard氏は、予測に携わる人はかなり少ないものの、社内の全員がこの情報を受け取っていることにすぐに気づきました。彼は、「彼らは管理の観点からだけでなく、IBM Cognos Analyticsプラットフォームからの生産データについてもある程度の洞察を得ることができます」と語っています。

全体として、新しいPlanning AnalyticsおよびCognos Analyticsソリューションとインテリジェントな機械学習予測を組み合わせることで、Nukissiorfiitはより効率的な運用方法を採用できるようになりました。同社は、その洞察を使用してしきい値を設定し、予測が範囲外の場合に警告を受け取ることができるようになりました。また、経験や追加情報に基づいてアラートをオーバーライドすることもできます。要は、同社はよりアジャイルになり、ファイナンシャル・プランニングがより正確になるということです。

Moeller Madsen氏は、「Claus（アンデルセン・アーガード氏）は、損益とキャッシュフローが確実に管理されるようにするために、毎月予測を立てることに非常に熱心です。そして、消費の変化や、特定のプロジェクトが遅れるかどうかの変化を、よりアジャイルに対応できるようになります」と語っています。

Andersen-Aagaard氏は、「時間の節約は私たちにとって大きな要素であり、利益でもあります。入力プロバイダーが70人からわずか9人になったことで、このタスクに費やす時間が削減されました。そして、この演習を実際に実行する回数を拡大し、毎月、最新の情報に基づいた新しい予測を取得できるようになりました。従来の方法では、これを行うのにおそらく5,000～10,000時間を費やすことになるでしょう。」と語っています。

Andersen-Aagaard氏は、予測の精度がさらに向上したことも利点だと語っています。同社は現在、新しい情報が入手可能になった場合に計画を変更し、その結果がどのような結果をもたらすかを理解できる柔軟性を備えています。

Andersen-Aagaard氏は、ユーザー・エクスペリエンスが大幅に向上したと付け加えています。Andersen-Aagaard氏は、従業員は自分たちが下している決定が財務に与える影響により関心があり、自動的に提供されるレポートの出力品質も大幅に向上したと報告しています。

計画プラットフォームと機械学習が整備されているため、Nukissiorfiitは自信を持って将来を見据えています。Andersen-Aagaard氏は、「大規模な水力発電所プロジェクトのような大きなプロジェクトを行う際には、必ず私たちに企業としての信頼が必要です。グリーンランド政府は、国を代表して私たちに投資させた資金が責任を持って管理されると確信する必要があります。」と語っています。

Andersen-Aagaard氏は、将来については、同社がこのプラットフォームを工場のモノのインターネット（IoT）センサーと統合し、グリーンランドの各家庭のメーターに組み込むことを検討していると述べています。「私たちは、より頻繁にデータを取得できるように、IoTがより大きな役割を果たせるかどうかを検討しています。IoTは、はるかに低いコストで大量のデータを転送できる、費用対効果の高いプラットフォームです。」

Nukissiorfiitは、瓶詰め会社やばら積み貨物船と協力して、グリーンランドの水を他国に輸出することも検討しています。さらに、カナダなど他の北極圏諸国は、Nukissiorfiitの成功した公共料金体系を利用して自国のエネルギー価格を削減する方法に非常に興味を持っています。

Nukissiorfiit（ibm.com外部へのリンク）はグリーンランド自治政府が所有する公共事業会社です。電力、水、熱を生産し、国内17都市と53地域の消費者に供給する責任を負っています。Nukissiorfiitのエネルギー供給は72%が再生可能エネルギー源を用いています。その目標は、可能な限り再生可能エネルギー源を使用し、誰もがきれいな飲料水に確実にアクセスできるようにすることです。同社の従業員数は405名で、そのうち90名がヌークの本社に勤務しています。

IBMビジネス・パートナーであるCogniTech（ibm.com外部へのリンク）は、デンマークで唯一のアナリティクス分野のIBMゴールド・パートナーです。2019年に以前の事業を買収して設立されたこのコンサルティング組織は、主要なテクノロジー・パートナーとしてIBMに焦点を当てています。CogniTechは、データ統合からビジネス・インテリジェンス、AIや機械学習と統合された予算編成、予測、財務統合に至るまで、100社以上の顧客に統合ソリューションを提供できます。同社には40社を超える計画アナリティクスの顧客がいる。