人工知能(AI)のハイプ・サイクルが生み出す熱狂に染まるのは簡単です。しかし産業界や企業のリーダーがそれに取り憑かれてしまうと、一部の経営層がその意思決定の頼りとする、しかも重大な意思決定を委ねてしまうようなAIの既成概念が形成されます。ビジネスで実際にAIが何をできるのかを見極め、データに基づき思慮深く判断するのではなく、まだ実現する環境さえ整っていない可能性に基づいて意思決定を行ってしまうのです。
企業だけでなく社会全体が、急速にAIを取り入れるようになった現在、それをいかに正しく活用するかが問われ始めています。新型コロナウイルスの流行が始まった時点で、AIに対する組織的な取り組みのレベルを維持または強化したいと考える企業の割合は84%でした。また約3分の1の企業が、コロナ禍の直接的な結果として、AIへの投資を拡大させました。
AIを積極的に導入した革新的な企業にとって、AIはまったく新しいビジネスモデルを構築するための有効な手段である。しかし、ほとんどの企業では、そうした大規模なトランスフォーメーションのためにまだAIを活用できていない。
AIの秘密
AIの既成概念を現実から切り離すため、IBM Institute for Business Value(IBV)は、MIT-IBM Watson AI Labと連携して、世界中で実施されている35を超える人工知能(AI)実装による深層学習プロジェクトに携わる方々にインタビューし、業界のビジネスおよびテクノロジーの専門家10人以上に、AI の目標、課題、教訓についてお話を伺いました。
AIが生み出すビジネス価値とは
AIの導入件数は増加し続けていますが、ほとんどの組織はまだAIを用いた大規模なトランスフォーメーションに着手していません。実際、多くの企業はいまだに個別のビジネス課題に取り組んでいます。2022年末までにAIのパイロット導入から本格導入にシフトするのは、大企業の4社に1社のみと推定されています。
AIに関する意思決定を、現実ではなく既成概念に基づいて行っている企業は今も存在します。「AIショートカットは機能しない」や「深層学習でなければAIではない」などの既成概念は、必ずしも正しいものではありません。AIの強みは多くのバリエーションがあることであり、利用しようとするAIがその使用目的に合っているかどうかが重要なのです。
本コンテンツでは、人工知能(AI)に関する特に一般的な5つの既成概念が事実ではないことを説明し、ビジネス・リーダーやチームに向けて、企業が実際にAIをどのように活用しているかをデータとケース・スタディーを交えて明らかにしていきます。
AIに関する一般的な5つの既成概念
トランスフォーメーションの実現は、認識ではなく現実をもとに
AIによる財務的、経済的、社会的影響を通じた変革的な価値は、より伝統を重んじる企業の経営陣がイノベーションの機会を思慮深く戦略的かつ具体的に把握することで初めて実現されます。出発点として重視すべきは、認識をAIの新たな現実から切り離すことです。
AIの現実と既成概念について、より詳しく知りたい方は以下のレポートをお読みください。消費財メーカーが、若手の食品科学者の経験を補うためにAIを活用し、20年の専門知識を持つ上級科学者と同等のパフォーマンスを発揮した事例を掲載しています。他にはAIを活用してマラリア対策を実施した事例、さらには保険会社がAIを活用して保険の支払額を40%削減した事例も紹介しています。こうした事例以外にも、さまざまな情報を掲載しています。
著者について
Brian Goehring, Global Research Lead, AI, IBM Institute for Business ValueMartin Fleming, PhD, Chief Revenue Scientist, Varicent
Nicholas Borge, Researcher, FutureTech, MIT Computer Science and AI Lab
Subhro Das, PhD, Research Staff Member, MIT-IBM Watson AI Lab
Neil Thompson, PhD, Director, FutureTech, MIT Computer Science and AI Lab
発行日 2024年1月22日