AIGCのビジネス：アクセンチュアが30億ドルを投資した理由

国際的なテクノロジーコンサルティンググループであるアクセンチュアは、間違いなくAIGCによって深刻な影響を受けている。同社は今後数年間で、データとAIの専門家の数を4万人から8万人に増やし、能力強化のために30億ドルを投資する計画だ。

これらすべては、顧客へのサービス向上、自社の業務改善、顧客へのサービス提供方法の変更という 3 つの方法で AI を活用する能力を向上させることを目的としています。

今回はアクセンチュアのポール・ドーハティ氏にインタビューし、著書『Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI』が出版された5年前から現在までに起きた大きな変化について伺いました。また、ChatGPT のような生成ツールの登場が、進行中の AI 主導の企業変革にどのような影響を与えるかについても議論しました。

AIGC: ゲームチェンジャー

ドーハティ氏は感慨深げにこう語った。「これまでのキャリアで、テクノロジーに衝撃を受けたことが 4 回ありました。1 回目は、Apple の初期のコンピューター Lisa で、グラフィカルユーザーインターフェイス (GUI) を備えたパーソナルコンピューターの概念を普及させました。2 回目は、初めてオンラインになったときです。3 回目は、スマートフォンの登場です。4 回目は約 18 か月前で、大規模言語モデル (LLM) の進歩を実感し始めたときです。」

同氏はさらに、「こうした進歩のペースは信じられないほど速く、言語を理解してコンテンツを生成するだけでなく、診断、評価、予測も可能になっています。ビジネスへの影響という点では、まさにゲームチェンジャーです」と付け加えた。

その機能と勢いは間違いなく素晴らしいものですが、ドーハティ氏は、企業がそれをどのように、どこに適用するかをまだ模索していることに気づいています。その理由は、ユースケースを特定するのに問題があるからではなく、実装できるユースケースがたくさんあるからです。むしろ、障害となるのは、どのユースケースがビジネス目標の達成に役立つ可能性があり、どの投資を優先すべきかを理解することにあります。

この見解は、アクセンチュアの最近の調査データによって裏付けられており、経営幹部の 98% が AIGC が自社の将来の戦略にとって重要であると考えていることが示されています。

アクセンチュアのAI活用方法

潜在的なアプリケーションは、作成、自動化、アドバイス、保護、エンコードの 5 つのカテゴリに分類されます。

アクセンチュアのデジタルメディア事業の Song は、創造性と AIGC の活用を示す代表的な例です。ソン氏は、利用可能な数多くの新しいツールについて学ぶことで、コンテンツの「作成」におけるイノベーションに参加してきました。同社は、ライフサイエンス企業向けのマーケティングやプロモーションから規制文書の起草に至るまで、さまざまなクライアントのユースケースに携わっています。また、同社は銀行顧客がGPT-3.5を使用してバックオフィスプロセスを「自動化」し、顧客サービス業務に「提案」機能を実装するのを支援しています。

さらに、エネルギー会社向けに作成された労働者安全ソリューションでは、「保護」機能が実証されました。これには、施設内で何が起こっているかに関するリアルタイム情報をまとめて、安全性を向上させることが含まれます。

「エンコーディング」とは、大規模言語モデル (LLM) の優れた機能を活用してコンピュータコードを生成し、ソフトウェア開発者の効率と生産性を向上させることを指します。

ドーハティ氏は、アクセンチュアは100社以上の顧客に対しAIGCプロジェクトの実施を支援してきたと語った。

投資能力

アクセンチュアは、AI とデータ機能に 30 億ドルを投資すると発表したが、そのすべてが AIGC に渡るわけではない。

「私が話したすべての理由から、AIGC は明らかにゲームチェンジャーですが、一般的に、データと AI はどちらも企業にとって大きなチャンスをもたらします」と Daugherty 氏は言います。「AI だけではなく、データ、そしてデータ基盤、最新のデータプラットフォーム、クラウドベースのプラットフォームをどのように組み合わせてチャンスを生むかが重要です。」

アクセンチュアは、データおよび AI チームの規模を 2 倍に拡大するだけでなく、拡大するエンタープライズ AI の機会をクライアントが活用できるように設計された AI ナビゲーターというツールも開発しました。ビジネスではどのようなモデルを使用する必要があり、どのように使用するのでしょうか? 既存の API を使用するのが最善でしょうか? データの微調整やカスタマイズは必要ですか? プロンプトエンジニアリングはどのように使用されますか? これらはすべて、AI Navigator が答えられる質問です。

責任あるAI

アルゴリズムによる偏見が社会的不平等を引き起こす可能性があることは誰もが知っていますが、ほとんどの人が理解できない不透明な「ブラックボックス」マシンによる決定は、さらに大きな害を引き起こす可能性があります。

さらに、顔認識などのコンピュータービジョンアプリケーションはプライバシーを侵害する可能性があります。

これらの質問（およびその他多くの質問）は、責任ある AI を追求することの重要性を思い起こさせます。

ドーハティ氏は、少なくとも彼の知る限り、アクセンチュアは責任ある AI に関する正式なコンプライアンスプログラムを確立した最初の組織であると述べました。

同氏は、「AIGCにとって、これはさらに重要です。私たちは多くの利害関係者、規制当局、政府、そして顧客と協力して、責任あるAI機能を構築しています」と述べました。

この「責任ある AI フレームワーク」により、AI プロジェクトを取り巻く偏見、公平性、プライバシー、安全性に関するあらゆる問題が考慮され、解決されることが保証されます。

最も重要なのは、AI関連作業のリスクレベルを評価するための「診断ツール」です。

「『高リスク』に分類される特定の種類の AI がありますが、組織がこれらの AI を高リスクと見なされる可能性のある領域で使用していることをご存知ですか? ほとんどの組織は現時点ではそれを念頭に置いていないと思います」と Daugherty 氏は説明します。

答えの一部は、組織内の AI に関連するすべてのアプリケーションに対して、しっかりとしたチェックリストを用意することにあります。これは、AI の責任ある使用を確保するために何をしなければならないかについて関係者が独自の理解を深めるにつれて、誰もが個別にリスク評価を実施し、結果を監視できることを意味します。