2024年のAI: ビジネスリーダーの対応とチャットボットの改善

Language I/O のプロダクト担当副社長である Chris Jacob が、進化する AI の状況、リーダーの経験的アプローチの予測、データの復活、チャットボットの変革について説明します。

2023 年は GenAI にとって記念すべき年になりそうです。生産性の向上から文章コンテンツの作成まで、あらゆる用途でこれらの洗練されたツールが持つ可能性に大きな期待が寄せられています。 2024 年は、大規模言語モデルの技術的機能を超えて、それがビジネスの収益にどのような影響を与えるかを検討する、AI のテスト、測定、導入の年になります。

多くの企業が AI による利益の創出に期待を寄せており、調査会社 Forrester の 2023 年 9 月の AI 調査では、企業の 62% が今後 1 年間で GenAI 戦略を実験 (29%) または拡大 (33%) する予定であることが明らかになっています。私は AI に関する 3 つの予測を概説します。リーダーたちが AI の影響にどう対応するか、なぜデータが再び主役になるのか、そしてチャットボット テクノロジーの改善によってより人間的な体験がどのように提供されるかです。

リーダーたちはAIについてより経験的になる

AI は私たちの生活や仕事の仕方を急速に変えつつあり、リーダーたちは誇大宣伝を超えてデータに基づいた意思決定を行う必要性を認識しています。 2024 年には、経営幹部の意思決定者は AI ツールのメリットを最も効果的に測定する方法を検討し、これらの評価に使用する指標を特定した後、GenAI ツールの ROI をさらに深く掘り下げて、企業への貢献を評価することになります。

リーダーたちが AI 製品によって生成されたデータを収集し活用する方法を模索するにつれて、既存のテクノロジーの強化が増加し、これらのツールへのさらなる投資が促進されると予想されます。マッキンゼーの調査によると、こうした進展の結果、40% の組織が新たな窓を開き、すでに AI への全体的な投資を増やす計画を立てています。

これらの企業は、人間が実行するタスクを自動化することでプロセスを改善し、労力と時間を節約し、エラーを減らすという AI の価値を認識しています。パーソナライズされたコンテンツや推奨事項を提供することで顧客体験を向上させる AI の機能を活用する企業も増えています。これらの AI ツールを最も効果的に活用するために、より多くのリーダーが、テクノロジーのデモや概念実証を見るだけでなく、それらを既存のエンタープライズ システムに深く統合するという重要なステップを踏むことになります。

AIは脇役となり、データは再び主役となる

GenAI の使用は過去 1 年間で急増しており、回答者の 79% が GenAI に何らかの形で触れたことがあり、22% が職場で頻繁に使用していると回答しています。これらの数字は、クリエイティブ AI が企業にとって必須の要素となりつつあり、単に「あれば便利」というレベルではなく、競争力を維持するためにますます必要になるだろうことを示唆しています。

ただし、リーダーは AI の実装に関しては慎重に進める必要があります。GenAI の出力は必ずしも正確ではないためです (たとえば、一部のテストでは、ChatGPT が何かをでっち上げる可能性が 3% ～ 27% あることが示されています)。また、安全ガイドラインや堅牢なデータセットなしで GenAI を使用してトレーニング データのギャップを埋めると、誤解を招く情報を提供するなど、ビジネスにリスクをもたらす可能性があります。

こうしたリスクがあるにもかかわらず、AI を導入している企業のうち、職場での GenAI の使用方法に関するポリシーを整備しているのはわずか 21% です。こうした安全対策には、強制的な事実確認、機密情報や専有情報を AI に入力することの禁止、倫理的なコンテンツ作成のベスト プラクティスなどが含まれます。

しかし、テクノロジーが進歩するにつれ、リスクを過度に懸念し、AI の力を活用することを躊躇する企業は取り残され、競争上の優位性を失うことになります。

「ゴミを入れればゴミが出る」という格言を覚えていますか? これは LLM と GenAI にも当てはまります。どちらもデータに依存して出力を提供するため、トレーニング データによって生成される出力が可能な限り正確でクリーンかつ信頼できるものとなるよう、データ品質に新たな重点が置かれることが期待されます。堅牢なデータ セットと確実な調整プロセスにより、企業は不正確な出力の落とし穴を回避できます。

AIチャットボットは荷物をまとめて不気味の谷から脱出する

テクノロジーと人間性がなかなか融合しない不気味の谷を訪れてみましょう。この中間の空間は魅力的であると同時に不快でもあり、現在 AI が存在している場所です。 LLM は人間の真似をするのがかなり上手ですが、つまずいたときは、人間が言うだろうと考えたことを真似しているだけであることが明白です。それは、ほとんど生きているようでいて、人間とほぼ人間の間の空間に生きており、一部の生身の人間にとっては非常に不快なものである可能性があります。

カスタマー サービス ボットのような重要な消費者との接点では、エラーが許される余地はわずかであり、このやや不快なシリコン バレーの不気味な体験は、スムーズな取引をすぐに台無しにする可能性があります。ただし、チャットボットのコミュニケーション能力が実際の人間とほとんど区別がつかないほどに完成されるにつれて、この不気味の谷のギャップは今後数年間で狭まるでしょう。ただし、この完成度は、思っているほど明白ではないかもしれません。

AI の効率性を「完璧な」人間の対応と比較することはできますが、完璧な対応とは何でしょうか? 3 人の優秀な翻訳者が同じ記事を翻訳した場合、ニュアンスや言い回しが異なる 3 つの優れた翻訳が必ず生まれます。3 つとも「完璧な」翻訳かもしれませんが、完全に一致することはありません。同様の AI 出力が見られるようになるのはそう遠くないはずです。それは完璧な出力ではないかもしれませんが、人間が受け入れ可能な応答と同じコンテキストと情報を提供する完璧な出力になるでしょう。 2024 年には、チャットボットの顧客とのコミュニケーション能力を定義し、測定することが鍵となります。

AI はチャットボットと顧客とのコミュニケーションを改善しますが、コミュニケーションはパズルの一部にすぎません。顧客はチャットボットとのやり取りから結果を期待しています。ガートナーが最近実施した、カスタマー サービス インタラクションで最後にチャットボットを使用した顧客に関する調査によると、チャットボットを再度使用すると回答したのはわずか 25% でした。この数字から、チャットボットの現在の機能は多くのユーザーの要件に完全には応えていないと結論付けることができます。

AI は、従業員の生活をより楽に、より効率的にし、顧客エクスペリエンスを向上させるのに役立ちますが、企業が独自のデータを安全にプロセスに統合して、顧客と企業の両方に成果をもたらすには、労力が必要です。リスクは大きいですが、AI を責任を持って使用することで、チームのプロセスと生産性が向上し、ビジネス、エンド ユーザー、そして収益にメリットがもたらされます。

2024年はAIにとって試練の年になると思います。 ROI が測定され、その結果によって AI の企業の運命が決まります。このテクノロジーの継続的な改善と開発により、最終的には広範な採用と、私たちが想像し始めたばかりの多数のビジネスユースケースにつながると期待しています。