生成AIは予測マシンにすぎないと認識せよ 適切なデータと人間の判断力が不可欠

サマリー：AIツールの普及により、マネジャーは「どのタスクをAIで遂行し、人間が何を行うべきか」「競争優位をどう保つか」という問いに直面している。生成AIの活用で成功するには、適切なデータへのアクセスと効果的なAIを見...　もっと見る極める判断力が不可欠だ。　閉じる

　AIツールはいまや、文章作成、コーディング、描画、要約やブレインストーミングを行うことができる。生成AIツールの普及は、マネジャーに次のような重大な疑問を突きつける。どのタスクをAIで遂行できるのか。依然として人間が行うべきことは何か。AIが進化し続ける中、持続可能な競争優位の源泉は何なのか。

　この新たな能力の戦略的意味合いをマネジャーが理解するためには、AIがいつ役に立ち、いつ失敗しうるのかに関する枠組みが必要だ。

　10年ほど前にAIの商業的可能性が明らかになり始めた頃、主要用途の多くは伝統的な予測問題であった。たとえば、金融業者は借り手がローンを返済するかどうかを予測するためにAIを活用し、製造業者は設備の故障を予測する予知保全にAIを用いた。

　これらの用途は、チャットGPTやジェミニといったAIツールが行うこととはかなり異なるように思える。しかし中身を見れば、生成AIツールも予測エンジンの域を出ておらず、計算統計学の発展と大量のデータによってそれを実現している。

　生成AIツールは単なる予測マシンにすぎないという事実を認識しなければ、戦略ミスを招くことになる。今日のAIはデータでつくられており、AIをいつ、どのように構築し使うべきかに関する「判断」は提供しない。たとえAIの用途が、文章作成のように単なる予測の域を超えているように見えても、データと判断力は生成AI活用の基礎を成す。したがってAI導入の成功は、適切なデータへのアクセスを持つこと、そしてどのAIが最も効果的なのかを見極めるビジネス判断力を持つことにかかっている。

　これは以前にも、コンピュータの進化において見られたことだ。コンピュータは演算マシンであり、2進数を受け取って演算を行うことで複雑なタスクを実行する。コンピューティングの進化は演算コストの低下と捉えることができる。1970年代を通してコンピュータの活用の多くは、企業会計や軍事目的での大砲の弾道計算といった、明確に定義された演算問題に深く根差していた。

　1970～90年代にかけて機械による演算の費用が下がるにつれて、ゲームや音楽、メール、写真などが演算によって解決できることが明らかになった。コダックは1990年代の最盛期、写真技術にもっぱら化学工学を活用していたが、機械演算のコストが十分に下がると、写真を演算問題として捉え直すことが可能になった。