AIは生産性を低下させるでしょうか?今のところは出演はありません!

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▲ イラスト出典：エドモン・デ・ハロ

2016年、ロンドンに拠点を置くアルファベットの子会社、ディープマインド・テクノロジーズが業界に衝撃を与えた。同社は、自社が開発したAIアプリケーションがGoogleのデータセンターの冷却コストを40%削減するのに成功したというレポートを発表した。さらに重要なことに、DeepMind は同年、英国ナショナル グリッドと協力し、ディープラーニング テクノロジーを通じて電力供給を最適化し、エネルギーを節約する取り組みを開始しました。

では、AI テクノロジーは本当にエネルギー利用を大幅に最適化できるのでしょうか?

>>>このAIの波は予想ほど楽観的ではない

過去 3 年間、データ センターへの AI の適用に関する関連文献を探してきましたが、大きな進歩は見つかりませんでした。さらに重要なのは、DeepMindと英国ナショナル・グリッドとの交渉が最終的に失敗したことだ。財務運営状況から判断すると、状況はさらに楽観的ではないようです。関連データによると、2018年の同社の収益は1億2,500万米ドル、損失は5億7,100万米ドルに上り、2017年の3億6,600万米ドルを大幅に上回った。この点に関して、昨年4月、別の内部情報筋は、DeepMindの2016年の発表自体が誇大宣伝だったと指摘した。経済学者たちはこうコメントした。「ディープマインドはアルファベット内での発言力を高めるためにPR資金を生み出そうとしているだけだ。」

最近、多くのコンサルティング会社は、AI技術の普及により経済生産量が大幅に増加すると述べています。アクセンチュアは、2035年までにAI技術によって先進国12カ国の経済成長率が2倍になり、労働生産性が3分の1増加すると予測している。 PwCは、2030年までにAIが世界経済にさらに15.7兆ドル貢献するだろうと述べ、マッキンゼーは同時期に13兆ドルを予測した。

その他の予測は、小売、エネルギー、教育、製造などの特定の分野に焦点を当てています。 McKinsey Global Institute の 2017 年の記事「人工知能: 新たなデジタルフロンティア?」 》レポートでは、AI技術がこれら4つの主要産業に与える影響を具体的に評価し、2018年のレポートで大きな影響を受ける可能性のある他の産業をさらにリストアップしました。同研究所は、AI技術は「9つの事業分野、19の業界にわたって年間3.5兆ドルから5.8兆ドルの価値を生み出す可能性がある。これは、AI主導の分析全体での年間利益9.5兆ドルから15.4兆ドルの40％に相当する」と結論付けている。

マッキンゼーの言うことが真実なら、企業は AI 技術の開発と導入に注意を払う必要がある。しかし、上記の予測は本当に信頼できるのでしょうか?

マッキンゼーが行う見積りのほとんどは、さまざまなスタートアップ企業から提供される基本情報に基づいています。たとえば、DeepMind と Nest Labs の成功に基づき、同社は AI のおかげで英国およびその他の地域のエネルギー効率が 10% 向上すると予測しています。 Nest Labsは2018年にGoogleのハードウェア部門に統合されました。わずか1年前まで、同社はまだ家庭用スマートサーモスタットやその他のスマート製品を生産しており、年間収益は7億2,600万ドル、損失は最大6億2,100万ドルでした。この観点から見ると、Nest や他の類似企業は、短期間で世界経済にこれほど大きな貢献をすることはできない、あるいは難しいと思われる。

したがって、この AI の波は想像したほど楽観的ではないかもしれません。

Nest Labs での調査では、スマート メーターがエネルギー効率を大幅に向上させることができるという証拠を集めようとしました。 2016 年に英国政府が 2020 年までに全国的なスマートメーターの普及を目指す取り組みを開始したことがわかりました。米国エネルギー省は2010年以降、全国に1,500万台以上のスマートメーターを設置するために約45億ドルを投資してきました。しかし奇妙なことに、こうした努力はエネルギー効率に明らかな影響を及ぼしていない。英国政府は最近、スマートメーターが各世帯に年間節約できる電気代を26ポンドから11ポンドに引き下げた。さらに、英国会計検査院も、これに応じてスマートメーター自体とその設置にかかるコストが実際に上昇していると警告した。明らかに、これはスマートサーモスタット、スマート家電、スマートメーターの開発に取り組んでいるスタートアップにとって良いニュースではありません。

では、他のビジネス分野に注力する AI スタートアップは、経済にさらに大きなプラスの影響を与えることができるのでしょうか?テクノロジー業界分析会社CBインサイツは、2018年の米国国内ベンチャーキャピタル投資総額は1150億ドルで、そのうち93億ドルがAIスタートアップ企業に投入されたと報告した。全体の8%に過ぎないとはいえ、93億ドルというのはかなりの額であり、米国にはAIの方向に進もうと懸命に努力しているスタートアップ企業がまだまだ多いことが伺える（もちろん、資金調達の観点から、事業計画の中でAIの役割を誇張している企業もある）。

>>>米国のAIスタートアップ40社の分析

さらに調査を進めるため、私はAI業界で活動し、評価額が10億ドル以上、または株式による資金調達額が7000万ドル以上の米国のスタートアップ企業40社を追跡しました。上場企業に買収された2社を除き、残りは非上場企業です。これらの企業の名前と主な製品は、Crunchbase、Fortune、Datamation が編集および公開した主要スタートアップ企業のリストから引用されています。これを踏まえて、各企業に関連する最新ニュース（一部倒産報道も含む）も多数収集しました。

私は、これら 40 のスタートアップを、実際に提供している製品やサービスの種類に基づいて分類しました。

このうち 17 社は、サイバーセキュリティ (CrowdStrike など) を含む、いわゆる基本的なコンピュータ ハードウェアとソフトウェア (Wave Computing や OpenAI など) に重点を置いています。これらの企業は主に、コンピューティング環境自体をサポートするツールを提供しています。

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▲ イラスト出典：エドモン・デ・ハロ

さらに 8 社は、さまざまなタスクを自動化するソフトウェア製品の開発を専門としています。たとえば、Automation Anywhere、UiPath、WorkFusion などのロボット プロセス自動化ソフトウェアは、専門家やその他のホワイトカラー労働者の実際の生産性を向上させることができます。 Brain Corp. のソフトウェアは手動デバイスをインテリジェントロボットに変換します。 Algolia、Conversica、Xant は主に、販売およびマーケティング プロセスを改善するためのソフトウェアを提供しています。 ZipRecruiter は特に人材市場をターゲットにしています。

このリストに掲載されている他のスタートアップ企業は、幅広い業界にわたります。そのうち 3 社はヘルスケア関連 (Flatiron Health、Freenome、Tempus Labs)、3 社はフィンテック関連 (Avant、Upstart、ZestFinance)、2 社は農業または合成生物学 (Indigo および Zymergen)、3 社は輸送関連 (Nauto、Nuro、Zoox) です。さらに、地理空間分析（Orbital Insight）、ヒューマン・コンピュータ・インタラクション・モード（Afiniti）、写真/ビデオ認識（Vicarious）、音楽認識（SoundHound）の分野では、それぞれ 1 社ずつあります。

では、これらのスタートアップ企業は近い将来、業界全体の生産性を大幅に向上させることができるのでしょうか?私の意見では、自動化ソリューションを使用してオフィスのホワイトカラー業務を置き換えるソフトウェアは、おそらくすべての AI 製品とサービスの中で最も有望な方向性です。歴史的に、会計士向けの Excel やエンジニアや建築家向けのコンピュータ支援設計 (CAD) など、ホワイトカラー労働者の日常業務のためのツールは何度も改良されてきました。これらの分野では、新しい AI ベースのツールが生産性レベルに大きな影響を与えると期待されています。たとえば、現在、多くの人がジェネレーティブ デザインに大きな期待を寄せています。ジェネレーティブ デザインとは、人間の従業員が制約を入力すると、システムが自動的にそれに合った設計ソリューションを出力するものです。

しかし、このリストにあるホワイトカラー労働者向けの自動化ツールを提供する 8 つのスタートアップ企業を見ると、これらの企業が行っていることはどれも業界の生産性向上にはつながらないことがわかります。そのうち 3 社は販売とマーケティングに重点を置いていますが、これは依然としてゼロサムゲームに近い状況です。つまり、最も強力なソフトウェア ソリューションを提供する企業が競合他社から顧客を奪い取りますが、プロセス全体で生産性が向上することはほとんどありません。人事ソフトウェアを開発しているスタートアップ企業もありますが、営業やマーケティングよりも生産性が向上する可能性がありますが、それでも真のロボットによるプロセス自動化という私たちの理想には及びません。

すると、生産性の向上とコスト削減の可能性を秘めたスタートアップ企業はわずか 4 社だけになります。残念ながら、エンジニアや建築家に実用的な生成ソフトウェア ソリューションを提供できる企業はまだありません。私の考えでは、この状況の原因は 2 つしかありません。つまり、このようなソフトウェアはスタートアップ企業では作成不可能であり、Autodesk などの業界大手でしか実現できないか、現在の AI 技術の開発レベルでは、この分野で実用的なツール ソリューションを提供するにはまだ不十分であるかのどちらかです。

私は以下の17社を、基礎コンピューティングハードウェアおよびソフトウェアビジネスをターゲットとするスタートアップ企業と分類していますが、残念ながら、その生産促進効果も概念レベルに留まっています。高度な AI ツール (特に機械学習ツール) の開発には、基本的なハードウェアとソフトウェアが必須の前提条件であることは間違いありませんが、その起動と開発の速度は比較的遅いです。私の意見では、この状況は、AI 技術がまだ初期段階にあることを側面から証明しています。 OpenAI などの業界の主要プレーヤーを見ると、10 億ドルという巨額の投資 (および幅広い注目) を受けているにもかかわらず、「全人類に利益をもたらす」という彼らの使命はまだやや曖昧であり、特定の問題に対する具体的な解決策は何年も現れない可能性があることがわかります。 OpenAIの研究成果に基づく他の製品やサービスのリリース日も当然それに応じて延期されることになる。

サイバーセキュリティに注力するスタートアップ企業は 7 社あり、セキュリティ問題がますます深刻化し、インターネット上でのビジネスにかかるコストが大幅に増加していることが浮き彫りになっています。 AI 技術がネットワーク セキュリティの問題を本当に解決できれば、インターネット全体の信頼性と実用性はより高いレベルに引き上げられるでしょう。しかし、全体的に見ると、インターネット企業の運営コストは今後も高いままであり、AI技術の追加によってこれらの企業の全体的な生産性が大幅に向上する可能性は低いと思います。

より優れたソフトウェア ツールを通じて収益を生み出す方法がなければ、AI テクノロジーによるいわゆる大きな経済的利益はどこに現れるのでしょうか?多くの友人はヘルスケアが良い方向だと考えるかもしれません。しかし、たとえこれが真実だとしても、リストに載っているスタートアップは 3 社だけであり、まだ不十分であるように思われます。これは多くの起業家がIBM Watsonを恐れているからかもしれません。結局のところ、これほど有名なAIソリューションは医療分野では失敗しています。

もちろん、AI を活用したヘルスケアのスタートアップ企業は、ワトソンの失敗によって生じた市場の空白を十分埋めることができると信じている人もたくさんいます。ロバート・ワクター氏はこれに反対し、ヘルスケアへのコンピューターの応用は他の分野よりもはるかに難しいと指摘する。 2015 年の書籍「デジタル ドクター: 医療のコンピューター時代の幕開けにおける希望、誇大宣伝、そして危害」では、医療業界がコンピューターやソフトウェアのアプリケーションで長い間遅れをとってきた多くの実際的な理由について説明しています。その時までに、AIとデジタル技術の組み合わせがこの不利な状況を変えることができるかどうかはまだわかりません。

同様に重要なのは、巨額の資金を調達したにもかかわらず、これらの AI スタートアップはいくつかの重要な応用方向性を見逃しているように見えることです。まず、米国の消費者支出の第1位の分野である不動産には、実際の問題の解決に取り組むスタートアップ企業が存在しない。 2番目に大きな消費産業である運輸業は、わずか3つの新興企業から注目を集めている。 1社はドライバーの注意が現在どこに向いているかを特定できる製品の開発に取り組んでおり、別の企業は自動配達サービスを提供することを計画しており、自動運転車を開発しているスタートアップは1社のみです。この分野では、フォード、ゼネラルモーターズ、メルセデスベンツの幹部らが最近、自動運転車の短期的な開発見通しについて悲観的な見方を示し、350億ドルの研究費にもかかわらず、実行可能な解決策が生まれるまではまだ遠いと指摘した。

確かに、これら 40 社の経営状況と、今後 10 年間における各社の製品/サービスの影響についての私の判断は非常に主観的です。これらの企業の世界経済への貢献度をより客観的に測定したい場合、最も良い方法は収益性を見ることかもしれません。

非上場スタートアップの財務実績は一般的に低い。このリストにある企業のうち上場に成功したのは 2 社のみであり、スタートアップが利益を生み始めるまでには一般的に何年もかかる (Amazon でも 7 年かかった)。したがって、この点に関する結果は予測可能です。しかし、テクノロジー分野におけるいくつかの広範なトレンドを分析することで、AI スタートアップの健全性について予備的な評価を行うことができます。

誕生からIPOまでの期間が長くなってきているのは理解できますが、IPO後に利益を上げることに成功したスタートアップテクノロジー企業の割合は、1980年の76％から2018年の17％に低下し、利益サイクルも1998年の平均2.8年から2016年の7.7年に増加しています。さらに重要なのは、株式公開を成功させるために多大な努力を払ったスタートアップ企業の中には、その後大きな損失を被った企業もあったことです。たとえば、大手ライドシェアリング会社はまだ利益を上げておらず、米国（UberとLyft）、中国、インド、シンガポールも例外ではなく、2018年の損失総額は50億ドルに達しました。さらに、米国、中国、インドのシェア自転車や電気自動車、シェアオフィス、食品配達、P2P融資、健康保険・分析などの関連消費者サービススタートアップのほとんども大きな損失を被っています。

調査対象となったAIスタートアップ40社のうち、大半は短期的には非公開のままとなる可能性が高い。しかし、たとえ今後数年以内に株式を公開できたとしても、他のテクノロジー企業の過去の業績の軌跡から判断すると、次の期間に利益を上げることはできないだろう。もっと具体的に言うと、これらのスタートアップの収益サイクルは、従来のテクノロジー企業よりも長くなる可能性があると思います。

>>>混乱はまだ来ていない

これまで述べたすべての理由から、このリストに載っている AI スタートアップ企業が今後 10 年間で米国経済に大きな後押しを与えることができるとは信じがたい。残念なことに、テクノロジー・レビューやサイエンティフィック・アメリカンなど、楽観的なことで知られる出版物も同様の見解を表明している。 AIコミュニティ自体も、「AIの妄想」や「AIにはリダイレクトが必要：信頼できる人工知能の構築」などの本を出版し、新興技術を取り巻く現在の誇大宣伝や無分別な誇大宣伝に対する懸念を表明しています。

急速な生産性向上の最も有望な分野は、ホワイトカラー労働者向けのロボットによるプロセス自動化であり、これは何十年にもわたって続いている傾向の継続です。しかし、コンピュータ支援設計、コンピュータ支援エンジニアリング、スプレッドシート、ワードプロセッシングの過去の進歩が示しているように、これらの改善は主に段階的に実現されるでしょう。

数十年にわたり、これらのソフトウェアは素晴らしい価値を提供し、エンジニア、会計士、弁護士、建築家、ジャーナリスト、その他の実務者の生産性を大幅に向上させ、多くの専門家 (特にエンジニア) がさまざまな方法で世界経済に顕著な貢献をすることを可能にしました。

機械学習やその他の形態の AI の継続的な進歩により、現在の進歩の勢いが継続することは間違いありません。しかし、多くの人が強調しているように、現在の AI テクノロジーは、よりマクロなレベルでは、企業、従業員、あるいは経済システム全体に破壊的な影響を及ぼす可能性は低いでしょう。