今後10年間で人工知能はどのように発展するでしょうか?

人工知能が台頭していることに疑いの余地はない。しかし、SF映画『バック・トゥ・ザ・フューチャー』が示すように、実際に実現するのはそれらの予測のほんの一部に過ぎません。今後数年間で人工知能がどこに向かうのかを理解するには、業界の専門家の意見を聞くことが重要です。

今日の革新的なビジネスリーダーは AI を実装し、実験している人々であり、彼らのビジネスが将来 AI からどのように価値を引き出すかについての予測を聞くことは、AI の将来を理解するための最良の選択です。

経済成長から企業の責任の増大、雇用の変化まで、AI テクノロジーは今後 10 年間で大きな変化を引き起こす可能性があります。真の価値を見つけるには、企業は常に時代を先取りしていなければなりません。

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AIはどのように経済回復をもたらすのでしょうか?

今年はビジネスにとって厳しい年であったという点では、明確な共通認識があります。世界経済の成長率は3％前後で推移し、2019年は世界的不況以来最も低い成長率となった。

世界中の経済発展には多くの要因が影響を及ぼしていますが、最も根強く感じられる課題の一つは、生産性、つまり生み出された成果の価値の横ばい化です。

AIが経済を救えるかどうかはまだ分からないが、大きな影響を与えるだろう。生産性向上の観点から、今後数年間で最も重要な進展は、組織における人工知能の運用となるでしょう。

これは、研究開発中に開発されたイノベーション、新しいアルゴリズム、テクノロジーが最終的に展開され、組織の他の部分に統合されることを意味します。

これらの展開は迅速かつ大規模に行われます。多数の従業員が AI ツールを利用できるようになり、従業員は単調で反復的な作業から解放され、組織が直面している課題や機会に関する貴重な洞察が得られます。

従業員はより適切な意思決定を行えるようになり、イノベーションに集中する時間が増え、ビジネスに戦略的価値を生み出し、生産性と利益を向上できるようになります。プライスウォーターハウスクーパースは、この成長により2030年までに世界のGDPが15兆ドル増加すると予測している。

しかし、この変化のきっかけはどこから生まれるのでしょうか? 近年、多くの企業がデータ サイエンティストやその他のイノベーターのチームを採用し、デジタル変革や AI プロジェクトのブレインストーミングを行っています。

しかし、これらの新規参入者は創造性と専門知識を持ち込んでいるものの、アイデアを実際に実現するためのビジネスコンテキストが欠けていることがよくあります。

これにより、分析の実装において「ラストマイル」の問題が生じ、調査会社 IDC によると、分析モデルが本番環境に完全に導入されていると報告している組織はわずか 35% に過ぎません。

革新的な AI プロジェクトは素晴らしいものですが、それがビジネスにどのような価値をもたらし、どこに導入すべきなのでしょうか。これは、これまでほとんどの人が答えられなかった質問です。

創造的なアイデアと実際の価値を生み出すプロジェクトの間に橋を架けることは、常に困難でした。

しかし、組織のビジネス側でより革新的なアイデアが生まれると、状況は変わります。一般従業員は、仕事のやり方を最適化し変革する AI アプリケーションを考案するよう奨励され、報酬を与えられるようになります。クラウド コンピューティングの展開とコンテナ化によってもたらされるスピードと柔軟性により、新しいテクノロジーの導入が容易になります。

周知のとおり、圧力は下向きにかかり、マネージャーが必然的にこの変革の推進力を与えることになります。

企業の幹部は AI の価値を認識しており、さらに重要なのは、競合他社がこのテクノロジーで成功していることです。そのため、操作性は加速し最高潮に達します。

規制の強化によりAI倫理の向上の機会が生まれる

人工知能が人々の最も重要な決定を担うようになるにつれ、無意識の偏見に対する懸念が高まっています。人々はその理由を理解し始めるでしょうが、それは主に、代表的でないデータセットとデータ品質の問題に帰着し、対処する必要があります。

しかし、短期的には大幅な改善が見込めないと懐疑的になるのも無理はありません。人間の意思決定には偏見が現れ、不公平な結果につながる可能性があるのに対し、AI は公平性を保つことができないと考える人もいます。

AI が規制されていないビッグデータ (つまり、適切なガバナンス制御が実施されていない状態で人間が意思決定にすでに使用してきた履歴データ) に依存している限り、この状況は続くでしょう。このような環境では、同じ不完全な洞察が同じ不均衡な結果につながります。

しかし、より楽観的な人もいます。変化は必ずしも AI がデータをどのように使用するかから生じるわけではなく、むしろ企業が保有するデータに対してどのような姿勢を持っているかから生じます。

「ゴミを入れればゴミが出てくる」という格言は、人工知能にも当てはまります。しかし、組織が改善し、注意を払い、責任を負う意欲を過小評価すべきではありません。

今後数年間で、人工知能に対してより大きな責任を負う企業が確実に増えていくでしょう。理由の一部は規制の強化です。ケンブリッジ・アナリティカのスキャンダルがデータプライバシーと悪用の深刻さを明らかにしたのと同じように、AI エラーの同様の画期的な事例が見られるかもしれません。

更新されたAI倫理ガイドラインは2020年初頭に欧州委員会に提出される予定だが、各国政府がAI技術を制限する法律を制定する中で、これは単なる楔に過ぎない。企業はこの規制監督に適応しなければ代償を払わなければならないだろう。

しかし、最大の原動力となるのは消費者の需要です。倫理的な AI を構築することには金銭的なインセンティブがないと主張する人もいるかもしれませんが、彼らは競争上の優位性における倫理がどれほど強力であるかを過小評価しています。

ビジネスは信頼の上に成り立っており、企業の AI システムがデータを安全に保管できると消費者が信じれば、データを共有する可能性が高くなります。

企業はさまざまな形で責任を問われることになるでしょう。否定的な結果を避けるために、AI 作成者は、AI ソフトウェアが非倫理的な方法でデータを使用できないようにするための制御を導入し始めます。

人々は AI システムのトレーニングにもっと注意を払い、意思決定のレビュープロセスを強化する必要があります。エンドユーザー側では、企業は意思決定者に AI によって生成された洞察に基づいた選択を検討させるようになります。

AIは雇用市場と役割責任を変える

人工知能に関する議論は必然的に自動化と失業へと移るだろう。しかし、AI が新しい役割を生み出す可能性は見落とされがちです。

技術の進歩により多くの仕事が不要になりましたが、同時に、まったく新しい産業や雇用分野も生まれました。

実際、ビジネス マネージャーの 59% は、AI によって雇用レベルが減少するのではなく増加すると考えています。

いくつかの懸念はあるものの、今後数年間に見られるのは、雇用削減ではなく雇用移転となるだろう。企業は最新の AI テクノロジーの助けを借りて新しい分野に参入し、従業員に新たな機会を提供します。

新しいキャラクターが何になるかは予測が難しいが、登場するかもしれないというヒントは見受けられる。

企業が競争を続け、モデルやアルゴリズムを革新していく中で、AI 開発スキルの需要は高まります。

同様に、企業がデータと AI システムに対してより大きな責任を負うようになると、検証とスクリーニングに重点を置いた役割がさらに増えるでしょう。

シナリオの理解に関しては、人間は依然として AI よりも優れているため、理想的には、人間が AI の決定をレビューして、それが公平かつ正確であることを確認できる必要があります。

もちろん、あらゆる技術革命には調整期間があります。ロボットによるプロセス自動化ソリューションが導入されると、低スキルで手作業の反復的な作業に依存している労働者の中には、間違いなく雇用機会の減少を経験することになるだろう。

だからこそ、早期の再訓練と教育がとても重要なのです。政府と企業はともに訓練への投資を継続し、失業者が将来の経済に参加できるように訓練する新たな方法を模索するだろう。

人工知能はビジネスに大きな変化をもたらしています。この 10 年間で変化の速度が増すにつれ、新たな洞察が発見され、仕事が反復的なタスクから移行するにつれて、人々は AI の影響を感じ始めるでしょう。しかし、会社の経営幹部ですら気付いていない変化が必然的に起こるだろう。

企業は、今後の変化に対してオープンな姿勢を保たなければなりません。最初は難しいかもしれませんが、AI をプロセスに調和的に統合することが、今後 10 年間でビジネス目標を達成するための鍵となるかもしれません。