AIの不透明感をマネジメントするための4つの戦略
Illustration by Dakarai Akil; katleho Seisa/Getty Images
サマリー:生成AIの導入には明確なメリットが見込まれる一方で、不透明性や予測不能性と向き合う必要がある。たとえば、AIチャットボットの開発を検討する経営者は、競合他社の動向や技術進化の速度、必要なデータの準備状況な... もっと見るど、多くの不確実性に直面する。この状況下では、恐怖や過度な楽観に陥ることなく、分析と実験を組み合わせた柔軟な戦略が重要となる。 閉じる

AIの不透明感をどのように認識すべきか

 生成AIはビジネスの世界を変えようとしており、経営者たちに扱い慣れないレベルの不透明感をもたらしている。何がわからないのかもわからない状況だ。経営者は、急変する環境で時間と戦いながら、本質的に予測不可能な結果を予測するという二重の試練に直面している。

 このような環境では、AIにおびえたり、ブームが去るのを待ったり、あるいはAIの可能性を誇張したりする罠に陥りやすい。だが、もっと思慮深い対処法がある。

 ある消費財メーカーの経営者が、AIチャットボットの開発に投資すべきか検討しているとしよう。一見したところ、メリットは明白に感じられる。顧客満足度は上昇し、コストは下がり、24時間365日のサービスが可能になるのだから。だが、こうしたメリットを実現する道のりは、不透明性に満ちている。たとえば、この経営者は、よその会社が同様の技術を開発しているかや、AIの進歩のスピード、チャットボットが有意義なやり取りに必要な背景情報を十分把握できるかどうかなどについて、わからないかもしれない。

 こうした不透明感は、性質がさまざまであるだけでなく、必要とする戦略も異なる。厳格な分析が必要な時もあれば、より敏捷で実験的なアプローチが必要な場合もあるだろう。経営者にとって、AIに関する透明性を高めるための第一歩は、こうした不透明感を認識し理解することだ。

AIの不透明感の種別

 AIを取り巻く不透明感は、さまざまな形を取るが、あらゆる経営者が考慮すべき不透明感は3つに集約できる。状況と影響と対応の不透明感だ。

状況の不透明感は、市場の動向や変化を予測するのに十分な情報がない時に生じる。この種の不透明感を抱いている経営者は、AIの能力と将来の発展を理解するのに困難を感じる。AIが急速な進化を遂げるなか、現在何ができて、何がまだまだ無理なことなのか見分けるのは難しい。AIに関する決定的に重要な問い(たとえば、AIのスケール化に限界はあるのか、AIがつくり話をする問題は修正できるのか、AIは真に論理的な思考をできるのか、など)について、専門家の見解が大きく割れていることも、この不透明感に拍車をかけている。

影響の不透明感とは、AIがビジネスに与える影響を経営者が予測することの難しさを意味する。AIはあなたの業界を破壊するのか。それとも単なるツールにすぎないのか。この不透明感は、現在のテストが非現実的なベンチマークに基づいているためにいちだんと悪化している。開発者でさえ、今後の改良(コンテキストウィンドウが増えるモデルなど)が業績や従業員のダイナミクスにどのような影響を与えるかわからない。

対応の不透明感とは、経営者がAIを取り巻く多くの不透明感に対処する方法を決定したり、その対処法の影響を見極めたりするうえでの困難をいう。思い切って早期導入すべきか、それとも様子見に徹するほうが賢明なのか。自動化とコスト削減に重点を置くべきか、それとも人間の能力を増強することに重点を置くべきか。こうした不透明性は、どのようなモデルやアプローチを取るかという選択にも及ぶ。独自のモデルを開発するか、既存のモデルを微調整するか、それとも検索拡張生成(RAG)などの手法を組み込むか。