李開復：「AI+」から「+AI」へ、テクノロジーが中国経済を変革

人工知能カンファレンスでAI業界の変化について語る李開復氏

2020年世界人工知能会議において、Sinovation Venturesの創設者兼CEOであるKai-Fu Lee氏が「「AI+」から「+AI」へ：テクノロジーによる中国経済の再構築」と題する講演を行った。

李開復氏は、過去数年間でAIは技術主導からビジネス主導へと大きな変化を遂げてきたと指摘した。 AIの産業化と商業化が加速しています。これにはいくつかの理由があります。ソフトウェアツールの進歩、ハードウェアの加速、クラウドなどの技術の進歩、AI関連の人材の育成が相まって、AI起業は「AI+」時代から「+AI」時代へと押し進められています。

いわゆる「AI+」とは、AIを中核とし、科学者やエンジニアを中核としてビジネスチャンスを探ることです。従来のアプリケーションに価値を生み出すには、「+AI」が従来の企業と協力するか、従来の企業が AI のアプリケーションを独占する必要があります。あと5年で、AIは次の段階、つまりあらゆるところにAIが存在する段階に入ると思います。

PwCの予測によると、人工知能は2030年までに世界に1兆元の価値をもたらし、この価値は主に伝統的な企業に反映されるだろう。

李開復氏は、「AI+」は今後も価値を持ち続けるだろうが、「+AI」は規模がさらに大きくなり、社会経済にさらに大きな貢献をするだろうと考えている。

彼の意見では、伝統的な企業が「+AI」で価値を生み出す方法は4つある。簡単に言えば、1 つ目は AI を使用してコストを節約することであり、2 つ目は AI を使用してリンクを単純に置き換えることです。 3つ目は、AIを活用して企業のいくつかの重要なプロセスを変革することです。そして4つ目は、AIを活用して業界全体を再構築することです。

業界全体の発展の観点から見ると、過去 10 ～ 20 年間でフロントエンドのイノベーションから莫大な価値が生まれ、多くの業界がインターネットに接続してアプリを使用できるようになり、多くの価値が創造され、大量のデータが生成されていることがわかります。今後 10 年間で、製造業、医療、教育などのより伝統的な産業が、現在の効率性を改善し、AI を活用して自らを強化し、先ほど述べた 4 つの方法を使用して新しい価値を創造する必要があることがわかります。

「伝統的な産業がAIを有効活用したいのであれば、データセンター、5G、IoT、ビッグデータ、AIはすべて非常に重要であり、これらのつながりを組み合わせる必要があります。 +AIは新しいインフラストラクチャの下でデータ、IT、クラウドコンピューティングをワンステップで実現できると私は深く信じています。これは中国経済の再構築と強化に重要な役割を果たすでしょう」と李開復氏は結論付けました。 （この記事はTitanium Media Appで最初に公開されました）

李開復氏の演説の内容は以下のとおりです。

皆さんこんにちは。私はSinovation VenturesのKai-Fu Leeです。世界人工知能会議に参加できてとても嬉しく思っています。今年のテーマは「AI+から+AIへ、テクノロジーで中国経済を再構築する」です。

インターネット時代には、インターネットの将来はどうなるのかが皆の間で大きな議論になっていたことを私たちはまだ覚えているかもしれません。従来の企業に付加価値を与えるのはインターネット企業でしょうか、それともインターネットに付加価値を与えるのは従来の企業でしょうか?

ジャック・マーと王健林の論争は誰もが覚えているでしょう。もちろん、今振り返ってみると、2012年から今日までインターネットが優勢だったことは間違いありませんが、最終的には両者は統合されるため、「AI+」と「+AI」も最終的には当然統合されるでしょう。しかし、そのプロセスはインターネットと同じでしょうか?

AI はここ数年で、テクノロジー主導からビジネス主導へと特に大きな変革を遂げてきたことがわかります。最近の Transformer テクノロジーや BIRD テクノロジーなどの非常に高度なテクノロジーでさえ、ディープラーニングが 30 年かけて達成したのと同じ道程を達成するのにわずか 2 年しかかかりませんでした。 Google の論文発表から幅広いアプリケーションの登場まで、わずか 2 年です。

そのため、最先端の技術であっても、産業化・商品化のスピードはますます速くなっています。なぜそんなに速いのですか？これにはいくつかの重要な理由があります。

まず、ソフトウェア ツールが改善され、次にハードウェア アクセラレーションによって使いやすくなりました。 3つ目は、クラウドなどの技術が充実し、人材がどんどん育成されていることです。AI人材の多さとこれら4つの重要な理由により、AI起業は「AI+」から「+AI」の時代へと真に前進しました。

初期の AI 企業を振り返ると、いわゆる「AI+」スタートアップは、優秀な科学者を中核とするテクノロジーベースのスタートアップでした。 AIを理解する人が少ないため、このようなタイプの企業は非常に少ないです。そのため、これらのAIの天才たちは資本支援を受け、「AI+」企業の第一陣となりました。

それで、4、5年前、「AI+」は多くの良い成果を上げましたが、AIを理解する人が増え、ツールがますます普及し、より伝統的な企業がAIをどのように統合すべきかを考え始めました。こうして、私たちは正式に「+AI」の時代に入ったのです。

では、「AI+」と「+AI」の違いは何でしょうか?

「AI+」は、AIを核に、科学者やエンジニアを核にビジネスチャンスを探るものです。従来のアプリケーションに価値を生み出すには、「+AI」が従来の企業と協力するか、従来の企業が AI のアプリケーションを独占する必要があります。今後 5 年間で、AI は次の段階に入り、あらゆる場所に AI が普及し、AI の応用がますますシンプルになると思います。従来の企業でもエンジニアを雇用し、ITの現状のように、よりシンプルかつ現実的な方法でAIを自社に導入することも可能です。

より具体的に言えば、次のような例が挙げられます。

初期の「AI+」企業は音声と視覚チップに重点を置いていました。「+AI」企業については、WeRideと広州タクシー会社の提携、Innovation Flagshipと宝鋼の提携、Zhuiyi Technologyと中国光発銀行の提携など、いくつかの良い例が見られます。これらのAI企業は存在しますが、AI企業は伝統的な企業がビジネス指標を達成できるように支援するために存在しています。これが「AI+」と「+AI」の違いです。

PwCの予測によれば、人工知能は2030年までに世界に1兆人民元の価値をもたらし、この価値は主に伝統的な企業に反映されるだろう。

次の段階において、従来の企業にとって AI がなぜそれほど重要なのでしょうか?実際、重要な理由がいくつかあります。まず、従来の産業は規模が非常に大きいということです。銀行や自動車製造会社を想像してみてください。その規模は非常に大きいです。AI によって効率が 3% または 5% 向上すれば、生み出される価値は莫大なものになります。

2つ目に、伝統的な企業の敷居は実は非常に高いです。ハイテク業界で働いている私たちは、ハイテクの敷居が一番高いと思っているかもしれませんが、先ほども述べたように、AIはどんどん簡単になっており、AIの敷居は下がっています。そうすると、伝統的な企業の敷居は非常に高いのです。簡単に言えば、AI企業が銀行になるのは非常に難しいですが、銀行がAIを取り入れるのは比較的簡単です。

第三に、伝統産業は産業チェーンの中で重要な役割を果たしており、上流と下流のつながりによって伝統産業は必要な機能を形成できるようになります。

最後に、人工知能は非常に強力であるにもかかわらず、その人気はまだ限られていることもわかりました。直接使用できる人工知能プラットフォームは存在しません。従来のエンタープライズ企業には、ある程度のカスタマイズがあります。たとえば、収集してクリーンアップする必要がある独自のデータがあります。たとえば、製造会社では、センサーを追加する必要がある場合もあります。これらはすべてカスタマイズされた要件であるため、従来の企業が一連の製品をそのまま使用できるわけではありません。

インターネットと AI にはもう一つ大きな違いがあります。インターネットはすべてのユーザーに届き、巨大なプラットフォームを形成します。一方、AI は既存のプラットフォームを強化する優れたテクノロジーです。では、AI は最終的にプラットフォームを持つようになるのでしょうか?私はそこまで楽観的ではありません。AI自体が世界にもたらす価値はインターネットと同じくらい大きいのですが、インターネットと同じくらい大きなプラットフォームを作り出すとは思えません。

これらの理由から、「AI+」は今後も価値を持ち続けるものの、「+AI」は規模がはるかに大きく、社会経済にさらに大きな貢献をすることがわかります。

では、どのような従来型企業が AI の導入を検討する必要があるのでしょうか?実際、AI はあらゆる企業にとって価値がありますが、従来の業界では多くの固定された習慣が存在することが多く、すべての企業が今日 AI に飛び込むのに適しているわけではありません。

ここで 3 つの提案があります。1 つ目は、企業は依然として成長志向である必要があり、コストを拡大または削減する必要があり、そのようなビジネス ニーズがあるということです。

2つ目は、データ化自体が十分に優れている必要があることです。十分なデータ、十分に構造化されたデータ、ビジネス指標に関連するデータがあり、AIデータを統合することで、真のビジネス価値を生み出すことができます。

3 つ目は、伝統的な企業は、硬直的で古く、変化しにくい場合があることです。したがって、AI の導入に適した企業には、非常に先見の明のある CEO がいて、十分な企業文化を持ち、自ら変革する意欲を持っている必要があります。

そのような企業が今日 AI を導入する場合、AI で価値を生み出す方法は 4 つあります。

簡単に言えば、1 つ目は AI を使用してコストを節約することであり、2 つ目は AI を使用してリンクを単純に置き換えることです。 3つ目は、AIを活用して企業のいくつかの重要なプロセスを変革することです。そして4つ目は、AIを活用して業界全体を再構築することです。

もちろん、最初の 2 つまたは 3 つの例はより一般的であり、遠くからでも確認できます。これらは、AI と組み合わせたより古典的な伝統的な企業です。ここでは、単一のリンクでコストを節約する 4 つの事例を見ることができます。これらはすべて、イノベーションの旗印から生まれたものです。

1 つ目のケースは、AI ビジョンを使用して品質検査を実行し、製造した衣服に色やサイズの問題がないか確認することです。次に、AI を使用して、各製品を展示するのに十分なスペースがあるかどうか、在庫がどれだけ残っているかを確認し、小売店が AI インテリジェンスを強化できるようにします。 3 番目のケースでは、AI を使用して一部の製造プロセスを検出できることを示しています。ここにモーターがあり、内部に欠陥がないことがわかります。最後に、溶融鉄のプロセスをチェックし、インテリジェントな方法を使用してプロセスがスムーズに進み、問題がないかどうかを確認します。

もう1つの例として、2つ目の方法である単一リンクの最適化の強化が挙げられます。たとえば、ローン金融業界では、AIを使用して単一リンクを置き換えることができますか？たとえば、ローンを組むときに、AIを使用して人にお金を貸すかどうかを判断し、トレーニングに大量のデータを使用します。

私たちは、Sinovation Ventures の人工知能アカデミーと工学アカデミーでも同様の実験を実施しました。非常に大規模な融資会社では、融資審査員として人間に代わって AI を使用することで、債務不履行率が約 14% 削減され、莫大なコストが節約されました。

次に、より複雑なプロセスベースのエンパワーメントは、スマートオペレーションの領域にあります。 AI を活用して店舗が各商品の各店舗での販売数を予測できるようになれば、予測精度が向上し、在庫切れの可能性を減らして売上を拡大できるだけでなく、在庫管理もよりスマートになります。

このプロセスが完了すると、AIを使用して、物流、倉庫、さらには製造全体を1つずつ接続できるようになります。徐々に、各製品をどれだけ生産する必要があるか、どれだけ保管するか、どこに保管するか、いつ売り切れるか、いつ補充する必要があるか、さらにはモール内のどこに置くかまでをスマートに把握できるようになり、最終的な売上を最適化できるようになります。

最後に、業界全体のルールを再構築する可能性についてお話ししたいと思います。

実際、ヘルスケアには大きなチャンスがあります。ここで、より詳しくお話ししたいいくつかの例を挙げます。

AI を使って医薬品を作るという私たちの投資の 1 つは、化学的手法を使って最も適した小分子を見つけ、AI を使ってさまざまな医薬品の配列を解析し、どの薬とどの病気が最大の経済的価値を生み出し、より多くの人々の健康回復を助け、臨床試験に合格する確率が高くなるかを調べることです。この過程で、すべてがうまくいけば、従来の4～5倍の速さで新薬を発明することができ、医療業界の再構築に成功するだろうということが分かりました。

Sinovation Venturesは、人工知能分野で40件以上の投資を行ってきました。最近では、 AI企業がますます多く導入され、従来の企業と連携し、AIを活用して従来の産業を強化し、価値を創造する必要があることもわかりました。

現在、中国は非常に重要な局面を迎えており、特に伝統的な産業ではコストを削減し、効率を高める必要があります。私たちはいくつかの大きな問題に直面しています。第一に、世界の主要な製造国として、私たちの人件費はますます高くなり、生産性と効率性は不十分です。

実際に小売と生産のつながりをいくつか見てみると、効率性を改善する必要があるさまざまな側面があることがわかります。例えば、工場の生産性という点では、Taobao や Pinduoduo は多くの消費者を呼び込んでいますが、その背景には効率が欠けているものが多くあります。さらに、700 万を超える個人商店など、効率化が必要なオフライン ビジネスも数多くあります。

最後に、教育業界、医療業界など、効率を向上させる必要がある業界は多くあり、人工知能を活用して効率を向上させることができます。したがって、業界全体の発展の観点から見ると、過去 10 ～ 20 年間でフロントエンドのイノベーションから大きな価値が生まれ、多くの業界がインターネットにアクセスできるようになり、アプリの使用がより便利になり、多くの価値が生み出され、多くのデータが生成されていることがわかります。

今後10年間で、製造業、医療、教育など、より伝統的な産業が次のアップグレード段階に直面することになります。これらの産業は、的を絞った変更を行い、現段階で効率性を向上させ、AIを使用してエンパワーメントを強化し、先ほど述べた4つの方法を使用して新しい価値を生み出す必要があります。これは、全体的な経済の改善にとって最大の機会であり、投資家である私たちにとっても最適な投資方向です。

AI の追加について私たちが特に楽観的である理由は、他に 2 つの大きな要因があります。第一の要因は、今日の流行病は世界にとって大きな災害であるが、実際には私たちの使用習慣を変え、より多くのオフラインビジネスがオンラインに移行し、非デジタルビジネスがデジタル化されるようになったことです。より多くのデータを生成すれば、より優れたAIを作ることができます。

そのため、医療、オフィス、教育などの業界では、データ駆動型のルートを採用する企業がますます増えています。これらの「+AI」業界も、今回の流行によりAIの導入を加速させると考えています。

最後のポイントは、もちろん新しいインフラストラクチャです。業界固有の AI で優れた成果を上げ、従来の企業に AI を導入してもらうためには、まずコンピューティング、通信、データのあらゆる側面で優れた基盤を構築する必要があります。過去と同じように、インフラが整備されておらず、道路や都市建設が行われていなかったら、自動車製造の価値を実現することはできません。

今日、さまざまな伝統的な産業が AI をうまく活用するには、データセンター、5G、IoT、ビッグデータ、AI がすべて非常に重要であり、これらのリンクが組み合わされます。したがって、私は「+AI」が新しいインフラの下でデータ化、IT化、クラウド化を一気に実現し、中国経済の再建と向上に重要な役割を果たすと深く信じています。