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AIを巡る過剰な期待と興奮は、いつかは現実によって壊されるはずのもので、それがこの夏だったのだ。90年代後半から2000年代初頭にかけてのドットコム・ブームとその崩壊の際に、同様のことが起こったのを覚えているだろう。また、最近では暗号通貨でも同様のことがあった。

今年前半の6か月間で200%近く上昇したAIの人気株、NVIDIAの株価は7月と8月に20%下落した。これは、ガートナーが最新ハイプサイクルチャートで汎用AIを「幻滅期」と位置づけたことと一致している。これまでAIに強気の見方を示していたゴールドマン・サックスでさえ、この技術への投資の多くにプラスのROIが得られるのかどうかについて懸念を示している。しかし、こうした懸念や予測は、AIを巡る非現実的な期待を考慮すれば、避けられない。新興技術の現段階では、現実的かつ懐疑的な見方が健全であるが、AIが袋小路に陥ったと考えるのは賢明ではない。

否定論者に注意

ノーベル物理学賞受賞者であるニールス・ボーアが「未来の予測は非常に難しい」と述べたように、未来を予測することは一般的に愚かな試みである。これは、ウェブが普及し始めた1990年代初頭には特に当てはまる。インターネットのパイオニアでありイーサネットの標準規格の共同発明者でもあるロバート・メトカーフでさえ、1995年にインターネットの将来を12ヶ月と予測した際には、インターネットの将来性に疑問を抱いていた。その2年後、1997年のWWWカンファレンスで、彼は文字通り、自身の予測を印刷した紙を水で薄めて飲み干した。

しかし、新しいテクノロジーには、その進化の正確な形が不明瞭であっても、その潜在的なメリットが明らかになる時点が訪れる。現在、私たちはAI、急速に発展するLLM、そしてその生成能力が企業に徐々に浸透しつつある段階にある。今後、さらに困難な局面にぶつかることもあるだろうが、すでに十分な導入と使用事例があり、企業や公共部門における幅広いデジタル変革の可能性が見えてきている。

ビジネスリーダーたちは何を語っているのだろうか?

今年初め、コンサルティング会社BCGが1,400人の経営幹部を対象に実施した調査では、半数以上がAIおよびジェネレーティブAIが今年コスト削減をもたらすだろうと予想している。大半はまだ実装の試験段階にあるが、約4分の1は主に業務、顧客サービス、ITにおける生産性向上により、10%を超える削減を見込んでいる。また、AIへの投資が思うように進んでいないことに懸念を抱いている企業は多いが、その半数は、AI技術そのものに問題があるのではなく、投資の優先順位が不明確であることや、必要なスキルや一貫した戦略が欠如していることが原因であると指摘している。

最新のダボス会議で、エコノミスト、政策立案者、ビジネスリーダーらが集まった席で、米国KPMGのCEOポール・ノップ氏は、「生成AIは、パイロット版や実験段階から実用化、産業化へと移行する段階にある」と述べた。この主張は、すでに顧客によるAIツールの使用から生産性の向上を実感しているSalesforce AIのCEOが、同じイベントで支持した。

最前線からの報告

金融サービス企業Klarnaは、同社のKlarna AIアシスタントを導入した最初の月に、スタッフの90%がAIを日常的に使用し、顧客サービスチャットの3分の2を処理したと公表した。これは、700人のフルタイムエージェントに相当する業務量である。コスト削減効果以外にも、Klarna AIは問題解決の精度がより高く、再問い合わせ件数を25%削減し、最終利益を4000万ドル増加させた、と同社は主張している。

しかし、多くのAIの導入や統合は革新的なものではなく、既存の製品やサービスに段階的な改善や価値を追加するものである。例えば、グラフィックおよびプレゼンテーションソフトウェアのプロバイダーであるCanvaは、GoogleのVertex AIを統合し、ビデオ編集サービスを合理化している。Canvaのユーザーは、数多くの面倒な編集ステップを省略して、数分や数時間ではなく数秒で動画を作成することができる。また、グローバルマーケティングサービス大手のWPPは、AnthropicのClaude AIサービスを社内マーケティングシステムであるWPP Openに統合した。これは、代理店ネットワーク全体で114,000人のスタッフが使用しており、キャンペーンのアイデア創出、コンテンツ生成、複雑なクライアントの指示書の解釈に役立てられている。

AIは進化している

ユースケースが現れ、企業が何が機能し、どこにボトルネックがあるかを学び始めると、AIの導入が着実に増加することが予想される。オープンソースの小規模モデルの増加により、カスタマイズもより身近なものになりつつある。AIリポジトリのHugging Faceは現在、Apache 2.0ライセンスで利用可能な約135,000のモデルをリストアップしている。このライセンスでは、商業的な再利用や再目的化が許可されている。このモデル共有プラットフォームやその他のモデル共有プラットフォームは、開発者が特定のユースケースや業界向けにモデルを適応させ、カスタマイズするための活気のあるリソースの基盤を提供している。

オープンモデルの爆発的な増加に伴い、RAG(Retrieval Augmented Generation)やナレッジグラフの利用が拡大しているほか、OpenAIやAnthropicなどの大手ベンダーによるAPIも登場しており、企業はより安全にデータリソースを活用できる道が開けている。IDCが最近発表した、ビジネスデータの90%は非構造化データであるという主張は、企業がAIを活用してこれらの未開拓資産を活用する絶好の機会である。これを安全かつ効率的に行うには、特にミッションクリティカルなビジネスプロセスが関わる場合には時間がかかるが、今後2、3年のうちに大きな進展が期待できる。

AIに関しては、確かに現在、冷ややかな空気が漂っているが、今から準備を整えておけば、AIが本格的に普及した際に成功を収めることができるだろう。