企業がAIを導入する前に確認すべき5つのこと

※本ポストは2023年7月25日に米国で公開された“5 Questions About AI Your Business Should Ask Before Diving In”の翻訳版です。本ポストの正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語が優先されます。

生成AIの進化はすさまじく、そのスピードに圧倒されていませんか？AIを活用したビジネスについて、技術、スキル、プライバシー、データ、組織の要件など、数え切れないほどの確認するべき事項があります。本格的に始める前にまず、どこから始めればよいのか、最も適切なAIについての問いかけはどのようなものなのかを知ることは難しいかもしれません。

Salesforce の CEO であるマーク・ベニオフは次のように述べています（英語）。「多くのお客様にとって、これは初めてAIを活用するためのスタート地点です。」「彼らは予測AIや機械学習、あるいは深層学習を使用してきたかもしれません。今、彼らは次世代AIを探求し、どのように生産性を次のレベルに引き上げるかを理解しようとしています。」

これらの需要や可能性は、非常に大きいですが、リスクも同様に大きいです。しかし、ご安心ください、Salesforceがお手伝いします。

従業員の視点

• 最新の調査（英語）では、ビジネスパーソンの56%が生成AIは自分たちの役割を変えると考えています。
• 65%が生成AIによって、より戦略的な仕事に集中できるようになると考えています。
• ビジネスパーソンは生成AIによって、週5時間程度の時間が削減されると考えています。

今後の見通し

• 生成AIは世界経済に年間最大4 兆 4,000 億ドルの影響（英語）を及ぼします。
• 生成AIからの潜在的な価値の75%は、顧客関連業務、マーケティングとセールス、ソフトウェアエンジニアリング、R&Dの4つの機能に集中しています。
• 生成AIは他の自動化技術とともに、年間で生産性成長に最大3.3パーセントポイント程度の影響を与える可能性がありますが、企業はその過程で従業員をサポートする必要があります。

次に行うべき事項

• AI技術が会社のガイドラインと業界の規制や基準を満たしていることを確認しましょう
• 特定の使用事例を含む戦略的計画を作成しましょう
• AIについて次のように適切な問いかけを行いましょう

私たちのデータはどの程度優れているのか？

生成AIは、顧客関係の管理方法を大きく変える可能性がありますが、それには正確で、更新され、アクセス可能で、完全なデータであることが必要です。どうしてこれが重要なのでしょうか？あなたの企業は最新のデータに基づいて、今期は前期とは異なることを行う可能性がありますが、あなた企業のデータが古いか間違っている場合、AIはその古い、間違ったデータを元に処理を行うことになるからです。

生成AIのモデルを訓練するとき、まずは上から下までデータの優れた品質を確保する必要があります。データハウスの整理を行うために、重複、外れ値、エラー、および意思決定に悪影響を及ぼす可能性のあるものを削除します。次に、マーケティング、販売、サービス、コマースなどのデータソースをリアルタイムで更新される単一のレコードに接続し、AIが最適な推奨事項を生成できるようにします。

マッキンゼーは最近、「自社のデータを調和させ、そのデータへのアクセスを容易にする方法をまだ見つけていない企業は、生成AIの潜在的で変革的な力の大部分を解放することができないだろう」と書いています。

お客様の信頼をどのように確立するのか？

顧客データを保護し、AIを倫理的に使用するという信頼は、ビジネスと顧客が生成AIをどれだけ広く、成功裏に受け入れるかという問題の中核となります。

あなたのテクノロジーパートナーは、そのシステムとアプリの構造にAIの安全対策を組み込んでいますか？自問してみてください。

AI アルゴリズムの基礎となるコンピューター プログラムである大規模言語モデル (LLM) には、膨大な量のデータが含まれていますが、安全対策、制御、プライバシー機能が欠けています。

企業はデータを提供せずとも、AIがもたらす生産性の向上を享受することができるのです。

AIにおけるデータプライバシーを信頼するには、データマスキング、有害性検出、データのグラウンディング、データの非保持などの特別な安全対策を必要とします。これらの安全対策はデータを保護し、倫理的な使用を確保しつつ、AIの成功の可能性を高めるものです。

AIを中心に会社を再編成する必要があるのか？

Harvard Business Review で特集された調査によると、AI への取り組みは企業の文化的および組織的な大きな障壁に直面しており、企業は AI をサポートし拡張するために文化、構造、取り組み方を合わせる必要があることが分かりました。すべてのステークホルダーがその責任を共有しているか、自問してみてください。

生成 AI は非常に大きな変革をもたらすため、一部の企業は今後の進め方を決定するために部門を超えた AI タスクフォースを設立（英語）しています。専門家は、開発チームを指導し、説明可能性の基準を設定するために、AI ガバナンス委員会を設立することを提案しています。つまり、AI が「推奨を行う方法」と「理由」を決定します。

例えば、シュナイダーエレクトリックは、AIプログラムをチーフAIオフィサーの下で正式化し、それを会社のすべての隅々にスケールアップしました。それはグローバルなハブアンドスポークのAIオペレーティングモデルを実装しました。各ビジネス機能「スポーク」（マーケティング、販売、サービスなど）には、テクノロジーコンピテンシーセンター「ハブ」で新たなAIの使用法を見つけ、テクノロジーを提供し、従業員の採用を確保するAIプロダクトオーナーと変革エージェントがいます。

「すべての使用事例 – そして私たちはほぼすべての機能でAIの使用事例を持っています – には、AIハブとビジネスの両方の人々がいます」と、シュナイダーのエンタープライズAIのグローバル副社長であるMadhu Hosadurgaは述べています。

その一例として、シュナイダー エレクトリック社は、 Chief AI Officer（最高AI責任者）の下でAI プログラムを正式化し、それを社内の隅々まで拡張しました。全世界にわたるハブ（車輪における車軸部）＆スポーク（車輪における車軸とタイヤとの接続部）AI運用モデルを確立しました。「スポーク」と呼ばれる各業務機能 (マーケティング、セールス、サービスなど) には、AIプロダクトオーナーとチェンジ・エージェントがおり、「ハブ」と呼ばれるテクノロジーコンピテンシーセンターと連携して、AI の新たな活用法を見つけ、テクノロジーを提供し、従業員の採用を確保します。

シュナイダーのエンタープライズ AI 担当グローバル バイスプレジデントであるマドゥ ホサドゥルガ氏は、「ほぼすべての機能にAIのユースケースがあり、これらには、AI ハブとビジネスの両方から人材が参加しています」と述べています。

私たちは適切なスキルを持っているのか？

AIは急速に進化しているため、この質問への答えは（ほとんどの企業にとって）おそらく「いいえ」です。最新の調査（英語）では、世界のビジネスリーダーの67%が生成AIの使用を検討していますが、ほぼ同数のITリーダーが自社の従業員には生成 AI を使用するスキルがないと回答しています。

AIファーストの会社になる（以前のデジタルファーストやモバイルファーストになることと同様）には、あなたの才能を綿密に評価する必要があります。まず、達成したいことと比較して、現在の能力を判断する必要があります。そして、ギャップを特定し、AI スキルの構築に優先順位を付けます。もちろん、これらは企業の業種や特定のニーズによって異なります。 

おそらく、人材を獲得するための採用計画を策定し、生成 AI を使用できるように従業員をトレーニングする必要があるでしょう。トレーニングは、重要なスキルのオンデマンド学習の機会を提供し、従業員に新しいスキルを学習するよう奨励し、仕事の一環としてスキルアップを優先させることで実現できます。  

Salesforce の AI 担当 CEO、Clara Shihは次のように述べています（英語）。 「マネジメント変革は、人間から始まります。」「私たち全員がリスキリングし、これらの新しい機能について学ぶ必要があります。」

これから知っておくべき生成AIの用語は何か？

生成AIを理解したり、技術者と権威を持って話したりするのに、ソフトウェア エンジニアやデータ サイエンティストである必要はありません。しかし、経営者はAIについて、メリットとリスクに加え、AI が企業の、文化、使命とどのように適合するか、どのような種類のガバナンスと技術基盤が必要とされるのかを含めて、総合的に考えることができなければなりません。 

つまり、経営者は技術チームと連携できなければ、AIプログラムを成功に導くことができません。   

Salesforceは、技術的な背景に関係なく、すべてのビジネスパーソンが生成AIの力を理解するのに役立つ最も重要なAI用語のリストをまとめました。各用語は、それがあなたの顧客とあなたのチームの両方にどのように影響を与えるかに基づいて定義されており、AIの力を理解する上で重要な要素となります。

生成AIの技術（と導入）は驚異的な速さで成長しています。より多くのビジネス上の意思決定に情報を提供し、顧客との関係を変革するため、あらゆるレベルのリーダーはその可能性、ユースケース、リスクを理解する必要があります。まずは、AI について適切な質問をすることから始めましょう。