生成 AI は私たちに必要な技術革命でしょうか?

アンディ・ノーラン

過去、生成 AI について多くの人が話し、使用し、さまざまなユースケースを試してきたことは驚くべきことです。しかし、これはまだ始まったばかりであり、生成 AI は非常にエキサイティングな分野だと思います。

この記事では、職場で生成 AI を使用する方法と、導入のスピードを上げ、無駄を減らし、最大限のメリットを確保する方法について説明します。あなたの従業員は生成 AI を使って多くの素晴らしい成果を上げているはずですが、あなたはそれに気づいていないかもしれません。これを実現するには、組織が正しい方向に進んでいることを保証するために、組織に何らかのガバナンスとメカニズムを追加する必要があります。

ジェネレーティブAIがすべてを変える

突然、生成 AI は作業効率を向上させるツールであり、要約レポートを生成したり、電子メールを送信したり、レポートを作成したりできることが人々に認識され始めました。データによると、回答者の 68% が、仕事の支援に生成 AI を使用しているものの、上司には伝えていないと回答しています。つまり、従業員にとって、生成 AI は競争力を向上させるツールなのです。これにより、従業員はより多くのタスクをより効率的に完了できるようになります。さらに、新しいアイデアを生み出し、独自の競争上の優位性を生み出すための創造的なツールとして使用することもできます。

より多くのリーダーや経営幹部がこれらのツールを使い始めると、何らかの方法でそれらを管理する必要があるかもしれません。たとえば、人々がこれらのツールを効果的に使用する方法と使用のリスクを理解できるように、何らかの安全策を講じる必要があります。回答者の 67% が自社で生成 AI の導入を検討していると回答しており、これはかなり高い割合です。

実際のところ、その数はおそらくもっと多いと思います。どの組織も、自社のチャンスがどこにあるのか考えていますか?生成 AI は組織のバリュー チェーンにどのような混乱をもたらすのでしょうか?企業はこれをどのように活用して従業員の生産性を向上させることができるでしょうか?

とても興奮して怖い気持ちです。

もう 1 つの傾向は、生成 AI の出現により、人工知能が組織内の機械学習チームやデータ チームに限定されなくなり、突然、組織内の全員がそれを使用しようとしていることです。では、その過程で知的財産をあまり失わないようにするにはどうすればよいでしょうか?私たちは未知のリスクに直面しているのでしょうか?

テクノロジーイノベーションタイムライン

私の意見では、歴史を振り返ることは常に役に立ちます。それは私たちが将来を予測し、何が起こるかを理解するのに役立ちます。

時間を遡ると、電気がイノベーションを推進した時代までには長い道のりがありました。人々は、電気とほうきを組み合わせて掃除機を作るなど、さまざまな物を組み合わせて新しいものを作り出します。私たちはこれらのものを毎日使います。そのため、今日に至るまで、私たちは電気そのものをイノベーションの大きな源泉だと考えています。

そして、インターネット時代に入りました。インターネットは生活のすべてではありませんが、私たちの日常生活に欠かせないものとなっています。多くの偉大な組織や個人は、自分たちのアイデアをインターネットに載せるだけで、すぐに金持ちになって大金を稼げると考えています。しかし、これは完全に真実ではありません。ドットコムには失敗した企業もありましたが、成功した企業もありました。そして、今日知られている非常に大規模な組織の多くは、その時代に築かれたのです。私たちは毎日彼らのツールを使っており、それらは私たちのビジネスやコミュニケーションの基盤となっています。

過去20年間、私は毎日インターネットを使ってきました。今、モバイルインターネットは現実のものとなりました。私は今でも、Nokia の携帯電話にあったシンプルなゲーム「Snake」を覚えています。今でもこのゲームをするのが大好きです。その後すぐに、世界中でスマートフォンが普及し始め、アプリが爆発的に増加しました。これらのアプリケーションは、携帯電話といくつかの非常に興味深いテクノロジーを組み合わせて、これまでは不可能だった新しい使用例への扉を開きます。 Facebook や Instagram などの多くのビジネスは、これらのテクノロジーを基盤として構築されています。彼らはモバイルデバイス上で繁栄し、私たちを今日の地位に導いたのです。

今はAIの時代です。どんなに平凡なものでも、そこにはすでに AI が組み込まれています。しかし、AI はさまざまな形で少なくとも 50 年前から存在しています。 AI について話すとき、通常は最先端のインテリジェントな思考を意味します。 50 年前の AI の定義は、今日の AI の定義とは大きく異なっていました。これは通常、これらのインテリジェント システムの作成を可能にする実践、方法論、またはテクニックの種類を指します。これらの方法はまだ進化しており、AIを明確に定義することは困難です。

画像ソース: https://spectrum.ieee.org/alan-turing-how-his-universal-machine-became-a-musical-instrument

1950 年、アラン・チューリングは人工知能への道のりの一部と考えられていたインテリジェント マシンの開発に取り組んでいました。そのマシンとは、アラン・トランボ (ちなみに映画にも登場します) でした。機械は考えることができるかと尋ねられたとき、彼はこう答えた。「機械は何ができるか、という質問のほうが適切だと思います」。今日、人工知能について話すとき、問題はこれらの機械が人間に取って代わることができるかどうかではなく、すぐに汎用的な知能を持つかどうかでもなく、今日人工知能で何ができるかである。

用途はいろいろあります。 ChatGPT と生成 AI を試してみて、興味深いことを実行したことがあるかもしれません。夕食に何を食べるか決めるのに役立つかもしれませんし、ペットにどんな名前を付けるかを教えてくれるかもしれません。これらはすべて便利ですが、これによってあなたが置き換えられたり、仕事が自動化されたり、失業したりするとは思わないでください。それは正しい考え方ではありません。

組織における生成AI

組織における生成 AI の使用は、生産性を変革します。これを使用してソフトウェア開発プロセスを研究し、コーディングアシスタントと連携してコードの品質を向上させ、開発速度を向上させることができます。他にも探索できる機会はたくさんあります。

ですから、これはまだ始まりに過ぎないと思います。組織では、生成 AI を使用する機会を、コンテンツ、プロセス、ビジネス モデルの 3 つのカテゴリに分類する傾向があります。

コンテンツ

生成 AI はコンテンツの作成に非常に優れています。このコンテンツには、マーケティング資料、画像、電子メール、またはパーソナライズされた顧客コミュニケーションが含まれます。顧客に関する情報がわかれば、生成 AI を通じて別の方法で顧客にアプローチできるかもしれません。したがって、生成AIは外界とのつながり方を変えます。

Adobe 製品の最新情報に詳しい方なら、画像生成機能が Photoshop やその他のツールに統合されていることをご存知でしょう。 Canvaもこれらのツールを使用しています。時間が経つにつれて、このツールを採用する企業がますます増えていくでしょう。私たちは最近、マーケティングチームがこれらのツールを使用して新しいアイデアを生み出しているいくつかの企業と話をしました。これらのツールは、コンセプトを実現し、それを専門家であるグラフィック デザイナーに引き渡すのに役立ちます。 AI をクリエイティブ ツールとして使用してコンテンツの反復とコラボレーションを行うこのプロセスは、非常に良い考え方です。

プロセス

組織は人、プロセス、製品で構成されています。しかし、人工知能と生成 AI は私たちのプロセスをどのように変えるのでしょうか?これらのプロセスを簡素化し、自動化することは可能でしょうか?私は非常に興味深いアイデアに出会いました。それは、大規模な言語モデルを使用してプロセスを自動化し、入力が必要になったときや次に何をすべきかについての提案が必要なときに人間に尋ねるというものです。これは、ChatGPT モデルの逆アプリケーションを実行する非常に優れた方法です。つまり、モデルに質問をして、モデルが次にどのようなアクションを取るべきか確信が持てないときに、人間に質問します。組織内のプロセスがどのように変化するかを考えることが重要です。

ビジネスモデル

ビジネスモデルは次の重要なステップです。生成 AI はビジネス モデルを変えることができますか?新しい機会はあるでしょうか？それとも、AI の使用によって既存のバリュー ストリームはすでに侵食されているのでしょうか?既存の分野を強化し続ける必要があるかもしれませんし、別の方向に進む必要があるかもしれません。私が今やっていることは、社会にとってまだ価値があるのだろうか？人々はまだそれを払うのでしょうか?

こうした疑問が頭に浮かんだ場合は、ビジネス モデルと生成 AI がもたらす影響について再考し始めることが重要です。

以下は私の好きな漫画家の一人による漫画です。

これは、過去 3 か月間に私が経営陣と交わした会話をそのまま再現したものです。 ChatGPT がビジネスに及ぼす可能性のある影響について議論しました。そこに書かれていることのどれだけが虚偽なのか、それが私たちの仕事を奪うことになるのか、セキュリティ上のリスクはどの程度なのか、それが私たちの評判を傷つけることになるのか、私たちにはわかりません。しかし、私たちはこれをできるだけ早くあらゆる場所で導入したいと考えています。リスクがあり、考慮すべき点がたくさんあるにもかかわらず、誰もがそれを望み、できるだけ早くそれを望んでいます。

別の観点から考えてみましょう。行動を起こすことのリスクと、行動を起こさないことのリスクの両方があります。行動を起こしてすぐにリーダーやフォロワーになることのリスクは、道がまだ完全に舗装されておらず、採用方法がまだ明確ではない可能性があることです。だから私たちは何かをする必要があります。

生成型AI導入のリスクと対策

生成 AI に対して積極的な行動を取れば、知的財産が漏洩する可能性も出てきます。これを顧客向け製品に統合すると、モデルが望ましくない動作を行う可能性があります。たとえば、ニュージーランドの食料品店が生成 AI を使用してレシピを生成した最近の例がありました。結果は少々おかしな感じがします。なぜなら、漂白剤や、現実にはどんな食品にも決して入れられないような奇妙なアイテムを含むレシピを推奨し始めるからです。それだけでなく、生成 AI には倫理的問題、法的問題、評判リスク、セキュリティリスクも伴う可能性があります。

しかし一方で、生成 AI を導入しないと混乱が生じるリスクもあります。何もしない、またはこの技術を体系的に導入しない場合は、競合他社に妨害される可能性があります。彼らは、私たちよりも優れた価値を生み出すためにこのツールを使用する方法を見つけるかもしれません。

ここでは考慮すべき点が多く、生成 AI を使用する場合、組織は動きが速すぎる場合と遅すぎる場合のリスクについて考える必要があります。

責任あるAIの準備

生成 AI の導入を決定する際には、公平性と説明可能性を考慮する必要があります。 AI、特に生成 AI の使用について話すとき、モデルが何を実行しているかを説明できることが重要です。

最近、ある保険会社と連絡を取ったのですが、AI を使用する上での最大の課題の 1 つは説明可能性だと言われました。なぜなら、場所やその他の要因に基づいて価格の予測や推奨を行う場合、価格体系に偏りがないように規制当局に説明する必要があるからです。長年にわたり、一部の AI システムが明らかに偏見を示しているのを目にしてきましたが、生成 AI も例外ではありません。

さらに、セキュリティを確保するために、これらのテクノロジーを非常に慎重に導入する必要もあります。

知的財産は非常に重要な問題です。もし従業員全員が誰にも言わずにこれらのツールを密かに使用し、その情報を入手した企業がどこなのか、そのデータをどうするつもりなのかを本当に理解せずに、組織や顧客に関する機密情報をこれらのサービスに入力していたとしたら、さらにモデルをトレーニングするためにその情報を使用する可能性があり、非常に問題になる可能性があります。

これはインターネットではよくある現象で、製品が無料の場合、あなたの情報が何らかの実際の利益を得るために使用される可能性があります。プライバシーや社会環境への影響は深刻な問題です。

AIへの過度の依存も別の問題となる可能性があります。

組織にAI機能を組み込む

生成 AI のアイデアと、それを使用して画像やテキストを生成する方法について説明しました。マーケティング担当者はコミュニケーション用のコンテンツを生成するためにこれを使用、管理者は戦略のためにこれを使用。それは明白な何かを提供するかもしれないし、あるいは新しくて予想外の何かを提供するかもしれない。したがって、AIの活用に戦略的なアプローチを取らなければ、競争力を失ってしまいます。

そのため、既存のデータや独自の価値を活用し、AI 機能を組織に組み込んで、将来的に役立つ AI システムを構築する方法を検討する必要があります。

まず、上級管理職から始めて、組織内の教育を開始する必要があります。経営陣が AI のリスクとメリットを真に理解し、投資や前進の仕方を決定で​​きるような用語を理解していることを確認する必要があります。

次はゼネラルマネージャーと副社長です。私たちは、企業が自社の製品、プロセス、業務で AI を活用する機会を特定できるように支援する必要があります。

最後のレベルは実践者です。私たちは、これらのツールの使用をサポートし、ソフトウェア開発ライフサイクル全体を通じてスマートかつ安全な方法でそれらを使用できるようにする必要があります。

全員に対する教育プロセスを経ると、多くの創造的なアイデアが出てくるでしょう。誰もが AI を活用してさまざまなことを行う方法についてより優れたアイデアを持つようになり、創造性はもはや問題ではなくなります。問題は、これらのアイデアを体系的にふるいにかけ、最も大きなプラスの影響を与えるアイデアに投資できるようにする方法です。

AI は急速に進歩しているため、AI について作成した長期戦略は、完成する前に時代遅れになってしまいます。したがって、私たちは単純かつ明確な言葉で考える必要があります。

組み合わせ可能なAI戦略

子供の頃にレゴで遊んだことを覚えていますか?私はよく子供たちとレゴで遊びます。レゴの素晴らしいところはその可塑性です。小さなブロックを一つずつ取り出しても、できることはあまりありませんが、他のブロックと組み合わせると、より強力で興味深いおもちゃを作ることができます。本当に重要なのは、これらのブロック間のインターフェースと、それらがどのように接続されるかです。

これは、私たちの AI 戦略を直接考えるための素晴らしい比喩だと思います。まず小規模な AI システムの解決を検討し、その後、適切な場合には他の AI システムと組み合わせてアップグレードを実現する必要があります。したがって、この構成可能性も考慮する必要がある重要な要素の 1 つです。

この問題を解決するためのツールは数多くあります。ただし、全員が異なるツールやアプローチを使用する断片的なアプローチを取るのではなく、意味のある方法で連携するようにしてください。

私はいくつかの構成可能なシステムを参照するのが好きです。たとえば、自動運転車では、車内の各センサーを小さなサブシステムとして考えることができます。1 つは車線を検出し、1 つは前方の車の速度と距離を検出し、もう 1 つはクルーズ コントロールなどの操作を実行します。しかし、これらの小さなシステムが適切に組み合わされてより大きなシステムが形成されると、最終的には自動運転が可能な自動車が実現するでしょう。すでにこの目標に非常に近い車がいくつかあります。これは、構成可能なシステムの優れた例です。

次の例は拡張現実です。このヘッドセットでは、非常に没入感のある体験を実現するために、さまざまなタスクを実行するための多くのセンサーが必要です。翻訳結果を現実世界に表示できるため、リアルタイムの言語翻訳に使用できます。適切に設計されていれば、構成可能なシステムの可能性は非常に大きくなります。

企業にとって最も困難な課題は、革新的な製品を発明することではなく、継続的に革新できる組織を構築することです。

私の意見では、これは生成 AI に関して私たちが現在直面している状況でもあります。私たちの戦略は、ツールをうまく使用する方法を考え出したり、問題があるからツールを採用したりすることではなく、ツールを体系的に使用することです。

基本的な提案をいくつか紹介します。

（1）イノベーションや思考がビジネス戦略と一致していることを確認する。

組織に目的がある場合、ランダムに活動を開始したり、実際には戦略目標の達成に役立たないものを構築したりするのではなく、戦略目標の達成に役立つ場所に資金を投資する必要があります。明確なビジョン、目標、計画はすべて非常に基本的な要素です。

（２）多くのアイデアが提案され、それを体系的に評価する必要があります。

したがって、組織基準を策定し、その基準に基づいてアイデアを評価する必要があります。アイデアを生み出すために使用できるテクニックは数多くあります。これらのアイデアは、コンセプトの開発、プロトタイピング、実験という段階を経る必要があります。

これらの実験の結果は、非常に有用であるかもしれないし、そうでないかもしれない。しかし、常に 3 番目のケースがあります。それは、決して止まらないコンセプト プロトタイプであり、私たちはこれを「ゾンビ プロトタイプ」と呼んでいます。それらは存在しますが、実際には実質的な目的はありません。こうしたシステムを開発し、実験を実行する際には、何かを試すのをやめて、もっと有用なものを試すべきタイミングを示す基準を確実に持つ必要があります。

今日から始めましょう

では、今日から、後悔しないことは何ができるでしょうか?

まず、AIを組織変革のプロセスとして捉え、全員がAIを理解し、組織全体に適用できるよう、幹部研修を実施します。 AIを優先する場合、認知を強化することが良い出発点になると考えており、AIとデータの運用モデルを構築する必要があります。サードパーティのツールを使用するのは素晴らしいことですが、本当に戦略的な優位性を獲得したいのであれば、独自の内部データとシステムを使用する必要があります。