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AI時代のビジネスが帯びる破壊的特性:制約なき規模の拡張性

AI革命は、時代錯誤的なサイロを破壊し、従来の経済が表現しなかった際限のない規模の拡張可能性を拡大します。結果として「勝者がすべてを取る世界」につながる可能性があります。

4 months ago

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「ビッグデータ」と「人工知能」がビジネスに革命をもたらす可能性は、起業家から既存の公開企業の経営者まで、誰もが日常的に歓迎しています。しかし、一般の人々は、これらの主張の多くに対し懐疑的な見方を強めています。

しかし、ハーバードビジネススクールの2人の教授による挑発的な著書 "Competing in the Age of AI: Strategy and Leadership When Algorithms and Networks Run the World" は、「AIの時代」は過小評価されていると主張しています。

経営学者のMarco Iansiti と Karim R. Lakhani は、産業革命後の初期の期間に大量生産と専門化から生じた利益は、2つの重要な要因によって制約されていた、と主張します。

1つが規模の制約です。従来の組織は、最終的に企業が「規模、範囲、および学習の不経済に苦しむ」ポイントを超えることで、一定のパフォーマンスを表現します。対照的に、AIの「アルゴリズム主導の運用モデル」 経済は「ほぼ無限に拡張可能」です。 実際、デジタル環境が促進するネットワーク効果および学習効果の「自己強化ループ」は、実際に規模に応じてリターンを加速できるのです。結果として生じる経済的影響は巨大であり「勝者がすべてを取る世界」につながる、と彼らは主張しています。

もう1つの制約は、産業革命の効率は垂直的専門化の利益に依存していたことです。対照的に、AI革命は、時代錯誤的なサイロを破壊する、と彼らは予測します。 AIは、ビジネスの構造を、データ中心のオペレーティング構造に移転することで、企業の中核を根本的に変えます。

その結果、「競争上の優位性は、データの調達、処理、分析、アルゴリズム開発における垂直機能から汎用機能へと移行し、従来の専門性のサイロの段階的な終焉に至る」という見解を彼らは提示します。

(はたして専門性がいとも簡単に消えるものなのか疑問です。消え去る専門性もあれば、生き残る専門性もあるでしょう。たとえば、大半の金融業界人の技能はAIに対し脆弱ですが、量子コンピュータを作るための技能は、そうではないように見えます)。

従来のビジネスが必要としたものを必要としない新興企業

Ant Financial が設立されてからわずか5年後の2019年に、サービスを利用する消費者の数は10億を超えました。アリババから独立したAnt Financialは、主要なモバイル決済プラットフォームであるAlipayの人工知能とデータを使用して、消費者融資、マネーマーケットファンド、ウェルスマネジメント、健康保険、信用格付けサービスを提供します。中には人々が二酸化炭素排出量を削減することを奨励するオンラインゲームすらあります。

同社は、米国最大の銀行の10倍以上の顧客にサービスを提供しており、従業員数は10分の1未満です。2018年の最終資金調達時の評価額は1500億ドルでした。これは、世界で最も価値のある金融サービス企業であるJPMorgan Chaseの約半分です。

従来の銀行、投資機関、保険会社とは異なり、Ant Financialはデジタル上に構築されています。 運営活動の「クリティカルパス」に労働者はいません。 AIがあらゆることを実行します。 ローンを承認するマネージャー、財務アドバイスを提供するファイナンシャルプランナー、医療費の保険適用を認可する保険員はそこにはいません。また、Ant Financialは、従来の企業を制限する運用上の制約の外側で、前例のない方法で競争し、さまざまな領域で自由な成長と影響を達成できます。

AIの時代は、この新しい種類の企業の出現によって先導されています。 Ant Financialのコホートには、Google、Facebook、Alibaba、Tencentなどの大手企業や多くの小規模で急速に成長している企業が含まれます。これらの会社のいずれかのサービスを使用するたびに、Ant Financialが引き起こしたことと同じことが起こります。労働者、マネージャー、プロセスエンジニア、スーパーバイザー、またはカスタマーサービス担当者が運営する従来のビジネスプロセスに依存するのではなく、得られる価値はアルゴリズムによって提供される、ということです。

MicrosoftのCEO、Satya Nadellaは、AIを会社の新しい「ランタイム」呼んでいます。確かに、マネージャーとエンジニアは、アルゴリズムとアルゴリズムを機能させるソフトウェアとAIを設計しますが、その後、システムはオートメーションまたは企業外のプロバイダーのエコシステムを活用することで、独自の価値を提供します。AIはAmazonで価格を設定し、Spotifyで曲を推奨し、Indigoのマーケットプレイスで買い手と売り手を照合し、借り手にAnt Financialのローンの資格を与えます。

”AI企業”の異常なスケーラビリティ

少なくとも産業革命以来、規模の概念はビジネスの中心でした。経営学の世界では、規模、範囲、学習は、企業の業績の重要な要因と見なされるようになりました。そして、それらは、長い間、労働と管理に頼って製品とサービスを顧客に提供する慎重に定義されたビジネスプロセスによって築かれ、つい最近までは、それが従来のITシステムによって強化されるものでした。

AI駆動のプロセスは、従来のプロセスよりもはるかに迅速にスケールアップでき、他のデジタル化されたビジネスと簡単に接続できるため、より広い範囲を可能にし、学習と改善のための信じられないほど強力な機会を作成できます。 洗練された顧客行動モデルを作成し、それに応じてサービスを調整します。

従来の運用モデルでは、スケールは必然的に減少するリターンに達するポイントに達します。 しかし、スケールに見合った収益がこれまでにないレベルまで上昇し続ける可能性があるAI駆動モデルでは、必ずしもこれを見るとは限りません。ここで、AIを活用した企業が従来の企業と同じような(またはより良い)価値提案とはるかにスケーラブルな運用モデルを提供することで、従来の企業と競合する場合に何が起こるのでしょうか。

Takushi Yoshida

Published 4 months ago