人工知能(AI)は、世界中の産業を再形成する大きな影響力を持つテクノロジーとして、その存在を確立しつつあります。企業幹部の実に97%がAIを組織の発展に不可欠なものとして認識していると回答する(コンサルティング大手のオリバー・ワイマンによる最近の調査)など、その変革の速さが浮き彫りになっています[1]。さらに、そのうちの70%の組織では、既に生成AIソリューションを取り入れているか、導入を終えています。世界のGDPは2030年までに、AIによって20兆ドルほど押し上げられる勢いであり、ビジネスのあり方に激震が走っています。
AI技術にビジネスの生産性を向上させる可能性があることは明白である一方、ビジネスリーダーは企業の成長目標と倫理的配慮のバランスという難しい課題に直面しています。
事業運営におけるAIの変革力
AIは企業が機能する仕組みに革命を起こし、以前は想像もできなかったような効率性と能力を現実のものにしています。たとえば、機械学習(ML)アルゴリズムによって、企業は顧客体験の「ハイパー・パーソナライゼーション」(顧客の行動データをリアルタイムで収集し、顧客ニーズに合わせて製品やサービスなどをカスタマイズすること)が可能になり、リアルタイムのデータ分析や予測モデリングを活用して市場動向を正確に予測し、競争優位性を獲得することができます。
また、自然言語処理(NLP)は顧客との対話を強化できるテクノロジーです。NLPは、チャットボットやバーチャルアシスタント、高度なセンチメント分析などさまざまな形で、対顧客業務の効率性向上や消費者行動に関する有益な洞察を企業にもたらします。
最近では、GPT-4、DALL-E、敵対的生成ネットワーク(GAN)などのモデルを活用した生成AIが、コンテンツクリエーションやプロダクトデザイン、そして複雑な問題の解決アプローチに大きな変革をもたらし、迅速なプロトタイピングが可能になったことで、革新的なアイデアの市場投入までの時間が短縮しました。
戦略的AIリーダーシップの実践
経営コンサルタントは、AI分野への大規模な投資を通じて戦略的AIリーダーシップのスタンダードを確立し、支援を必要とする企業を導いています。例えば、オリバー・ワイマンのクオーシエント部門は、データサイエンス、機械学習エンジニアリング、AI主導の戦略コンサルティングの専門家300人以上で構成する学際的組織を配置することで、グローバルなAIケイパビリティを活用し、最先端のAIソリューションをクライアント業務に統合しています。2023年にはアクセンチュアがデータ&AI事業に30億ドルを投資することを発表しました。その目的は、AI人材を2倍の8万人に増やし、診断・予測・生成AIの能力を拡大するとともに、責任あるAIの実践に重点を置きながら、クラウドとデータのエコシステムを活用することです。
AIと生産性の責任あるスチュワードシップ
AIが生産性に与える影響は明らかで、特に製造、金融、ヘルスケアなどの分野では、業務プロセスを最適化し、意思決定を顕著に向上させることができます。しかし、AIの急速な導入は雇用の懸念につながります。人間の役割を代替するのではなく補完する労働力としてのAIの役割を確立するために、ビジネスリーダーはリスキリングと労働力の移行に関する積極的な戦略を策定しなければなりません。
ビジネスリーダーはまた、包括的なAIガバナンスの枠組みを通じて、アルゴリズムの透明性、機械学習モデルの公平性、そして説明責任といった原則を重視し、AIシステムが企業の価値観や社会規範に沿うよう開発・導入されるよう尽力する必要があります。しかし、この責任あるスチュワードシップは単なる倫理的義務にとどまりません。消費者やステークホルダーがこれらの原則に則った事業活動を求める機運が高まっていることから、企業にとってはもはや必須事項なのです。
そして私たちは自国のサウジアラビアで、その模範になろうとしています。サウジアラビア政府の「VISION 2030」は、倫理的スチュワードシップを軸に、経済の多様化に向けた主要な推進力としてAIを盛り込んでいます。私たちは、近隣諸国とのパートナーシップの重要性を尊重し、責任ある利用に軸足を置きながら、イノベーションのためにAIを活用するというコミットメントを表明するUAEの「National AI Strategy 2031」を歓迎します。
Call to Action:学び続ける文化を築け
ビジネスリーダーにとってAIは一過性の投資ではなく、時間をかけて変化する長い道のりです。そのため、急速に進化するAIの世界で優位に立ち続けるためには、ビジネスリーダーは特に機械学習エンジニアリング、データサイエンス、AI倫理などの分野で、継続的に学習し、スキル開発を行う文化を醸成する必要があります。
AIイノベーター、AI研究を専門とする一流の学術機関、政策立案者との戦略的パートナーシップは、イノベーションを促進し、AIモデル開発のベストプラクティスを共有し、新たなAI規制へのコンプライアンスを担保するうえで極めて重要です。このような連携によって知識の共有とベストプラクティスの開発が円滑に進み、企業がAIの統合という複雑な課題を乗り切るための手助けとなります。
究極的にビジネスリーダーは、AIのスチュワードとしての役割を受け入れなければなりません。つまり、戦略的意思決定、倫理的責任、生産性向上に焦点を当てたAI導入を通じて組織を導くことにより、業界全体の模範を示す必要があります。AI統合を成功させるには、先見性のあるリーダーシップ、倫理的なスチュワードシップ、そして学習への揺るぎないコミットメントが一体となった取り組みが欠かせません。
ビジネスの未来は日々生まれています。そこからつむがれるストーリーが、イノベーション、責任、そして繁栄の共有を物語るかどうかは、ビジネスリーダーの手にかかっています。
[1] 2024 Performance Transformation Global Executive Survey (chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://www.oliverwyman.de/content/dam/oliver-wyman/v2/publications/2024/may/Oliver_Wyman_Performance_Transformation%20Survey%202024_Digital.pdf)