AIのビジネス応用は優等生と落ちこぼれの二極化進む
Photo by DeepMind

AIのビジネス応用は優等生と落ちこぼれの二極化進む

AI活用の必要性は広く認知されている。一部の先進的な企業はそれを比類なき財務的リターンにつなげることに成功している。一方、AI採用の前で長期的な足踏みが続く落ちこぼれグループの存在も発見されている。

吉田拓史

AI活用の必要性は広く認知されている。一部の先進的な企業はそれを比類なき財務的リターンにつなげることに成功している。一方、AI採用の前で長期的な足踏みが続く落ちこぼれグループの存在も発見されている。


ビジネスシーンでのAI、機械学習(ML)の活用は敬遠される傾向があった。BCG GAMMA、BCG Henderson Institute、MIT Sloan Management Reviewが実施した2020年の調査では、AIから大きな利益を得ている企業は10社に1社に過ぎないことが判明した。

しかし、最近はビジネスサイドでもAIの旗色はいいようだ。12月に公開されたマッキンゼー・アンド・カンパニーの報告書によると、AIの導入と投資は過去5年間で加速しており、企業はAIをより重要視するようになったと報告している。

報告書は主に以下の点を指摘している。

  • AI導入の増加。2017年、少なくとも1つのビジネス領域でAIを導入したと答えた回答者は20%でした。2022年には、その数値は50%になった。
  • 組織は以前より多くのAI機能を使用。2018年、組織は平均1.9の明確な能力(コンピュータビジョン、または自然言語生成など)を使用していたが、2022年には3.8%に増えた。
  • 投資の増加。2018年、「AIを使用している組織の回答者の40%が、デジタル予算の5%以上をAIに充てたと回答」し、2022年には52%に上昇しました。
  • 上位と下位に差がついている。AIハイパフォーマンス企業の回答者は、組織がデジタル技術予算の20%以上をAI関連技術に費やしていると回答する確率が、同業他社の約8倍も高い。

ガートナーの最近の調査では、経営者の8割が「あらゆるビジネス上の意思決定に自動化を適用できる」と考えていることが判明している。3分の1の組織が、複数のビジネスユニットにAIを適用し、平均して、54%のAIプロジェクトが試験運用から本番運用に移行している。また、人材はAI導入の大きな障壁にはなっておらず、72%のエグゼクティブが必要なAI人材がいる、または調達できると回答しているという。

Türkiye Centre for the Fourth Industrial Revolutionが世界経済フォーラムと協同して策定した報告書では、製造業企業3,000社を対象としたグローバル調査が行われ、企業の70%がAIがどのようにビジネス価値を生み出すかを理解し、59%がAI戦略を策定し、57%が自社ですでにAIを試験的に導入していると回答した。

Türkiye Centre for the Fourth Industrial Revolutionは「原理的には、AIは世界経済において13兆ドル以上の価値を引き出し、GDPを年率2%押し上げることができる。しかし、企業はAIアプリケーションが生み出す価値を活用するのに苦労している」と主張している。

DeepMindが開発した新しいAIであるAlphacodeは、コーディングにおいて驚異的な進歩を遂げた。少なくとも5,000人が参加するコンテストで、このシステムは45.7%のプログラマーを上回った。12月初旬に科学誌Scienceに投稿された論文によると、AlphaCodeは、特別に学習させた変換器ベースのニューラルネットワークを用いて数百万の多様なプログラムを生成し、それらのプログラムを最大10件までフィルタリング、クラスタリングすることで問題を解決する。

また、この数週間のうちに、SNSユーザーは、ChatGPTと呼ばれる別のチャットボットの能力に魅了されている。ChatGPTは、短いプロンプトに応じて、時折意味ありげに聞こえるエッセイを作成する。しかし、こうした最先端のAIができることはかなり限定的で、研究者たちは、人間のプログラマーに取って代わるには程遠いと述べている。

ChatGPTもAlphaCodeも「大規模言語モデル」、つまり人間が作成した既存の大量のテキストを消化することでタスクを実行するよう学習するニューラルネットワークをベースとしたシステムである。この2つのシステムは「事実上同じアーキテクチャ」を使っている。主な違いは、単に異なるデータセットで、異なるタスクのために学習している。

テスラの人工知能およびオートパイロット部門の元ディレクターのAndrej Karpathyは、2017 年11 月に書いたブログの中で、「ニューラル ネットワークは単なる新しい識別器ではない。これは、私たちがソフトウェアを開発するためのまったく新しい方法である」と書いている。これを彼はSoftware 2.0と呼んでいる。

元Google China CEOで、AI関連のスタートアップ投資を行うシノベイション・ベンチャーズ会長のカイフー・リーは最近、AIの創造的な垂直実装、つまり、例えば自動車製造や銀行向けにカスタマイズした業界特化型のビジネス向けアプリケーションは、今後数年間で企業の競争力向上とデジタル変革を推進すると主張している。

優等生と落ちこぼれに二極化か?

しかし、AI導入は、企業を2つのグループに分断している可能性が指摘されている。AIをうまく使えている企業はブーストが掛かり、そうではない企業は取り残されていく状況だ。報告書では、ここ数年はAIを採用する組織の割合が50~60%の間を推移していることが指摘されており、停滞感が目立っている

マッキンゼーのパートナーであるマイケル・チュイは、「私が驚いたことの1つは、採用が頭打ちになっていることです」と述べている。「私たちは、この技術がほとんどすべての業界と機能でビジネス価値を生み出す可能性があると見ており、採用が増え続けていると考えていました」。

報告書では、AIハイパフォーマー企業の回答者は、組織がデジタル技術予算の20%以上をAI関連技術に費やしていると回答する確率が、同業他社の約8倍も高いことが判明した。「私たちがAIハイパフォーマー企業と呼んでいる企業は、競争力の限界に挑戦しており、それ以外の企業はそれに追いつく必要があります」とチュイは述べている。

「AIから最も高い財務的リターンを得ている一連の企業は、競合他社を引き離し続けています。この結果は、これらの企業がAIに大規模な投資を行い、AI開発のスケールアップと高速化を可能にすることで知られる高度なプラクティスに取り組み、AI人材の逼迫した市場でより有利になる兆しを見せていることを示しています」と報告書は指摘している。

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