イノベーションか停滞か: 2024 年のエンタープライズ オートメーションに関する 5 つの大胆な予測

企業には今、変革の波が押し寄せてきています。慢性的な人手不足、生産性に対する貪欲な追求、AI ソリューションの可能性によって、そのスピードは加速しています。地政学的動乱を伴う激動の時代において、企業はデジタル トランスフォーメーションをめぐる熾烈な争いを繰り広げています。この競争を生き抜くためには適応力が必要があり、成功にはイノベーションが求められます。

ハイブリッド ワークは、適応力とイノベーションの必要性を示す良い例でしょう。この新たな現実により、デジタル ソリューションに対する需要が急増し、企業のプロセスを最適化、自動化する従来の方法が変化しつつあります。また、テクノロジーとの関わり方も劇的に変化しており、生成 AI がプロセスとテクノロジーのギャップを埋める橋渡し役となってシームレスに連携した体験を創出する基盤が生まれています。

2023 年に私たちが目撃したように、AI 主導の革新的なテクノロジーへの移行が進み (ChatGPT と Midjourney が特に有名になりました)、イノベーションのスピードが落ちる兆候はありません。では、2024 年に向けてこの状況は何を意味するのでしょうか? こうしたイノベーションや、未発表の画期的なテクノロジーはどのような影響を企業に与えるのでしょうか? ここでは、今後 1 年間のエンタープライズ オートメーションの動きについて 5 つの予測をご紹介したいと思います。その中には、皆さんが驚くような予測もあるでしょう。

5 つの予測の概要:

1. オートメーションと AI によって企業価値が短期間で数十億ドル上がる。
2. 最高 AI 責任者がいなくなる。
3. 悪意ある人間が AI を利用して重要なイベントに即座に影響を及ぼす。
4. 政府機関は AI のガバナンスとセキュリティに関するガイドラインを定義できない。
5. AI に対する過剰な期待によってベイパーウェアが増加する。

予測 1: オートメーションと AI によって企業価値が短期間で数十億ドル上がる。

企業は、AI とオートメーションを活用して大きなメリットを得ようとしています。ただし、それが可能なのは、AI とオートメーションの組み合わせを単なるコスト削減のためのツールではなく、エンタープライズ アーキテクチャに欠かせない重要な柱と考えている企業に限られます。先進企業は今では表面的な取り組みをやめ、どのプロジェクトやプロセスでも最初からオートメーションを構築しています。そして驚くほどの成果を上げています。

Petrobras 社を見てみましょう。同社は、驚くべきことにわずか数年で 10 億ドルの節約を達成することが見込まれています。ただし、財政面での成果を追求しているのは Petrobras 社だけではありません。多くの企業が特定の財務目標や生産性目標を掲げて多額の投資を行っています。こうした大きな価値を得るための秘訣を紹介しましょう。

• AI を大胆に活用する: AI に対して慎重にならないことです。全面的に受け入れ、躊躇している競合他社を圧倒しましょう。
• AI を変革の不可欠要素に据える: 自動化されたすべてのプロセスに AI を組み込みます。
• AI の民主化を進める: AI を日常業務で使いこなせるように、全従業員に AI ベースのツールを提供します。
• データを新たな開拓領域と考える: データは主要な知的財産であり、防御策でもあるため、データ プライバシーを守り、所有権を明らかにします。
• 削減スピードを上げる: これはマラソンではなく短距離走です。Petrobras 社は、わずか 3 週間で 1 億 2,000 万ドルの削減に成功しました。

予測 2: 最高 AI 責任者がいなくなる。

いまだに、最高 AI 責任者の概念は注目され、人々の心を捉えて離しません。AI 戦略に特化した専任の経営幹部という概念は、進歩的な組織には欠かせない存在です。しかし、この状況は長くは続きません。最高技術責任者 (CTO) が AI 戦略の舵取り役として選ばれるのが自然な流れになると、微妙に違う役割が生まれるでしょう。これは AI の優先順位を下げることではなく、AI をより広範囲に及ぶ技術戦略や事業戦略と緊密に連携させる必要があることを認めた結果として起きることです。

2024 年は研究開発チームも、生成 AI をさらに深く追求する準備が整い、変革の可能性を探る姿勢を示すでしょう。最前線では、製品マネージャーが岐路に立たされ、AI が自分たちの役割や顧客の視点をどのように形作り、刺激を与え、変革する可能性があるかじっくり考えることになります。CTO は、ほかの経営幹部に AI の価値を教育して導き、AI を中心に据えてビジネス上の意思決定を行うという戦略的転換を図ることになります。

予測 3: 悪意ある人間が AI を利用して重要なイベントに即座に影響を及ぼす。

もちろん、2024 年に実施されるアメリカ大統領選挙もその対象です。AI が世論操作やハッキング、倫理に反する妨害行為に使われるといった AI によって引き起こされる被害のシナリオを考えると、この懸念は一層強まります。AI を使って大統領候補に関するディープフェイクを作り上げ、有権者に影響を与えるというシナリオは、すぐに思い浮かべることができます。AI が生成した非常にリアルな写真や動画は捏造か本物か見分けがつきにくく、特にこのようなコンテンツがソーシャルメディア ネットワークを通じて拡散された場合は、民主的なプロセスの完全性に重大な脅威をもたらします。

次に、悪意のある人間、不満を抱いている従業員、明らかな犯罪者が同じ戦術を使用して、貴社のビジネスにどのような影響を与えるか考えてみましょう。ディープフェイクを作るスキルは、もはや専門家だけのものではありません。今では誰もが AI によって生成された説得力のあるコンテンツを作成することができます。このため、誤った情報や世論操作が広まる可能性が高まり、重要なイベントや単純な商取引の完全性を守るうえでも課題が増大します。

こうしたシナリオを考えると、責任ある AI を実践し、強固なガバナンスの枠組みを確立し、セキュリティ対策を強化する必要に迫られていることがはっきりします。そのため、政府機関、業界団体、企業に対し、防御策を強化し、未検証のオンライン コンテンツに潜むリスクをユーザーに警告することによって、AI の責任ある利用を徹底する必要があります。

予測 4: 政府機関は AI のガバナンスとセキュリティに関するガイドラインを定義できない。

政府機関は、企業を対象にした AI 規制は避けられないことを認識しており、すでにガバナンスとセキュリティに関するガイドラインを定義する取り組みを進めています。規制の枠組みを確立することが喫緊の課題であることを認め、意欲的に取り組んでいることは称賛に値します。しかし、AI ガードレールの整備は前途多難であり、すぐに成果が現れるわけではありません。これは価値のある取り組みであり、必要な仕事ですが、時間がかかり、2024 年に飛躍的に前進することはまずありません。

この取り組みの初期段階として、現在の米国政府による AI に関する大統領令や EU の AI 規制法、およびその他の規制がすでに始動しています。ただし、これは始まりに過ぎないことを強調しておく必要があります。AI ガバナンスの整備がなぜ大変なのか、その理由をここでいくつか紹介しましょう。

• 動的で適応性に優れた AI の性質。AI は高度な技術的概念に支えられているため、規制当局が規制することはもちろん、理解することさえも大変です。
• AI が生成したコンテンツの所有権を決定する際に、さまざまな課題が生じる。画像、コード、その他の要素の些細な変更が生じた場合に法的な区別をつけることは、規制当局にとってこれまでにない取り組みです。
• 政府機関は技術、資金、リソースの制約に直面する。AI の急速な進化によって規制はすぐに古くなって効力が弱まり、イノベーションの障害となることが予想されます。

こうした課題によって規制の重要性が低下するわけではありません。それどころか、規制当局が直面する課題が浮き彫りになります。AI について効果的なガバナンスとセキュリティのガイドラインを定義する際の複雑さを解消するには、綿密に考え抜いたアプローチが必要ですが、すぐには見つからないでしょう。ですが、規制当局には他の業界をうまく統制してきた実績があります。例えば、潜在的アレルゲンを食品に記載することや、自動車に適切なシートベルトを搭載すること、航空会社のパイロットに飛行時間の制限を設けることを義務付けてきました。AI にも同じことができるはずです。ただし、数年はかかるかもしれません。

予測 5: AI に対する過剰な期待によってベイパーウェアが増加する。

AI の潜在的な影響力と投資家にとっての魅力 (AI 関連のスタートアップ企業は 2023 年、ベンチャー企業に投入された資金全体の 25% を占めた) はともに、今後市場に参入するソリューション プロバイダーが増加することを示唆します。選択肢が増えることは企業 (特にインテリジェント オートメーション) にとって素晴らしいことですが、同時に意思決定者はあらゆる巧妙なうそを見抜き、検証済みの実績のあるテクノロジーやチームと連携する必要があります。2024 年に企業が注意すべきことをいくつか紹介しましょう。

• モデルの増殖。スタートアップ企業、既存ベンダー、研究者などがさまざまなモデルをリリースすることが予想されます。それぞれのモデルは、ニッチ市場や広範な市場、重複市場や不確定な市場を対象にして最適化されます。開発側は大げさに宣伝しますが、真偽の評価は難しいため、市場に混乱が生じるでしょう。
• 増えすぎる選択肢、不十分な証拠。うまく機能しない AI やまったく使い物にならない AI が大量に出現するでしょう。技術、データ サイエンス、AI に特化したデュー デリジェンスが購入プロセスの重要な要素となるものの、時間がかかり、費用も高くつくため、不満がたまっていきます。
• 派手な見出しよりも信頼性を重視。賢明な企業は、「最高潮まで膨らんでいる期待」に多額の投資をすることはせず、実験、イノベーション、カスタマイズが可能な信頼性の高い確かなプラットフォームに投資し続けるでしょう。

成功している企業は、既成概念の枠を超えるイノベーションを実験し、そこから学ぶという健全なリスクを受け入れながら、実証済みのソリューションを重視することによって、常に最先端のテクノロジーを活用しています。その結果、最大のインパクトを今すぐ発揮でき、将来の約束が現実になったときには即座に行動を起こすことができます。派手な宣伝文句を見破ることができる企業は、すでに他社のずっと先を行っています。

オートメーション + AI の未来を創造する

AI は企業に大きな価値をもたらす準備ができていますが、誇大宣伝を見破ることができる企業しかその価値を得ることはできません。2023 年に Gartner 社が公開した『Hype Cycle for Emerging Technologies』では、生成 AI に対する期待は「最高潮まで膨らんでいる」と指摘されています。しかし、クラウドやビデオ会議、バーチャル アシスタント、インターネットなどすべての新しいテクノロジーが浮き沈みを繰り返す中で、先進的な企業はいち早く価値を認識し、こうしたイノベーションを競合他社に先駆けて有効に活用します。AI も例外ではありません。

ここで紹介した予測は、2024 年、そしてそれ以降にインテリジェント オートメーション、AI、生成 AI がどのように私たちの世界や企業を形作るかについて、私の考えを簡単にまとめたものです。これからは AI の時代です。それは周知の事実です。貴社が適応し、イノベーションを起こし、来たチャンスをつかむことができるか、それとも競合他社が先を行くのを後ろで黙って見ているかは、貴社次第です。未来を予測する最善の方法は、自ら未来を創造することです。それを忘れないでください。