ダボス会議2024：AIの導入と関連リスクの管理について語る5人の経営者

• 人工知能（AI）の運用化には課題が伴うものの、従来の技術とは異なり、AIは設計の中で自らの問題の一部をトラブルシューティングする能力を備えています。

• 重要分野におけるAIへの信頼と確信の課題を軽減するため、効果的なAI導入にはAIガバナンス体制の中心に人を置く必要があります。

• AIと自動化を活用し、企業を新たな領域へと導くには、統合された情報技術（IT）と運用技術（OT）に関する新たなプレイブックが必要になります。

人工知能（AI）は、職務の再編や一部のポジションの代替といった重大な影響を伴うものの、多くの新たな職種を生み出すことを、新たに発表された『Future of Growth Report 2024』で概説しています。

イノベーションによる成長の観点からは、より重要な問いが提起されます。すなわち、急成長するこれらの職種の一部で必要な人材をどこで見つけ、人材の不足が経済発展と成長の制約となる事態をいかに避けるか、という問題です。

一方で、世界のAI市場の指数関数的な成長は、標準とフレームワークの確立の必要性も浮き彫りにしています。それらは、特に商業企業において、責任あるAIの実践と調達を確保するものです。

企業はその可能性を活用しながら、これらの課題にどのように対処しているのでしょうか。ここでは、4人のリーダーが自社がこの分野をどのように模索しているかについての知見を共有します。

「イノベーションは急成長している」

Jeff Schumacher、NAX Group CEO

AIは、破壊的技術の長い系譜における次のフロンティアであり、企業に価値を創出し、複雑な課題を解決する大きな潜在力をもたらします。その一例が、Scope 3排出量の削減です。しかし、AIの可能性を真に実現するには、企業はAIを導入するだけでなく、運用化もしなければなりません。

このプロセスは、AIモデルを観測可能な行動と結び付け、その後システムにフィードバックされるデータを活用してフィードバックループを完結させることを含みます。重要な要素は、これらのステップを自動化し、継続的な改善とイノベーションを推進する迅速で自己学習型の反復を可能にすることにあります。

しかし、この目標を追求するにあたり、既存のリーダーは経験に根ざした制約に直面することが多く、バックログや技術的負債に埋もれた技術部門に妨げられています。これは、重要システムが旧式の技術に依存している。これらの課題は、内部から変革を試みることがいかに非現実的であるかを浮き彫りにしています。時間がかかりすぎ、コストも高く、リスクも大きすぎるのです。

こうした障壁と、大規模な構造的課題に立ち向かう必要性が高まっていることを認識し、企業はソフトウェアやサービス企業との戦略的パートナーシップを強化しています。このような協業は、産業慣行の変化する状況を象徴するものであり、企業が、かつては乗り越えられないと思われていた課題に対する革新的な解決策を生み出すための触媒となっています。

「AIへの信頼の鍵は人にある」

Carmine Di Sibio、EY グローバル会長兼CEO

企業によるAI導入に対する最大の脅威は、意欲の欠如ではなく、自信の欠如です。最近のEY調査では、CEOの70%が、生成AIを巡る不確実性によって、戦略を迅速に策定し実行することが難しくなっていると明らかにしました。

リーダーの懸念には、もっともな理由があります。例えばAIチャットボットは、誤った出力を生成したり、「幻覚（ハルシネーション）」を3%の割合で起こしたりし、その事例は27%でピークに達しています。企業はまた、データプライバシー、誤情報、知的財産についても懸念を抱いています。医療、金融サービス、物流など、生成AIが生活の向上に大きな可能性を持つ分野において、こうしたリスクは容認できないものです。実際、ほとんどの企業にとってもそうです。

新しい技術はどれも、その全体的な価値が実現される前に、過熱期を経るものです。しかし、その過渡期を乗り切るのは混乱を伴うこともあります。では、組織はどのようにして自信を持ってAIを活用できるのでしょうか。重要な第一歩は、人が主導するガバナンスの仕組みを導入することです。例えば、EYのAI原則は、説明責任、セキュリティ、透明性、持続可能性といった重要な考慮事項を網羅しています。また、人による入力を用いてモデルを「微調整」し、出力を解釈することも意味します。言い換えれば、AIの価値を引き出すためには、人を中心に据えなければなりません。

結局のところ、インターネットから携帯電話に至るまで、私たちが依存するようになった技術も、かつてはパフォーマンスを最適化し、このゲームチェンジャーとなる技術への信頼を育むための、AIを活用した変革戦略だったのです。

「AIへの熱意を適切に引き出す」

Lisa Heneghan、KPMG International 最高デジタル責任者

AIは間違いなく、現代における「インターネット」の瞬間です。AIが議論され、受け入れられ、改善されるスピードは、最も熱心な支持者さえも驚かせるでしょう。KPMGのCEO Outlook調査では、上級幹部の70%が、生成AIが最優先の投資分野であり、今後3年から5年以内に成果をもたらすと回答しました。経済の不確実性にもかかわらず、CEOたちがAIを自社のために機能させることに注力し、決意を固めていることは明らかです。

企業のリーダーにとって、現在の危険は、「取り残されることへの恐れ」が、長期的な利益を損ないかねない、あるいは新たな倫理的課題やサイバーセキュリティ上の課題を生み出しかねない判断を駆り立てることです。これは、好機を逃すかもしれない後発導入企業と、裏目に出かねない衝動的な行動に出るリスクを抱える先行導入企業との間の、繊細なバランスです。

企業は今日から投資を始めるべきです。ビジネスケースの理解は、コスト削減ではなく、経験とスキルを推進することに基づくべきであり、それが機会の特定に役立ちます。基盤を整え、急速に進化するAI環境に適応できるほど俊敏な、適切なテックプラットフォームを構築することに注力してください。変化をリードする機会を傍観して逃すよりも、今テストして学ぶ方が良いのです。市場投入のスピードは、完璧さよりも重要です。

「安全性を最優先にしてAIを機能させる」

John Markus Lervik博士、Cognite 最高戦略・開発責任者兼共同創業者

産業企業は、AI革命のジレンマに直面しています。エネルギーや製造業における重要資産の運用では、ハルシネーションは選択肢にならない中で、AIを活用して競争力のためのイノベーションをどのように進めればよいのでしょうか。

産業界の労働力の高齢化、データリテラシーの低さ、人材獲得の難しさ、危険な作業環境、ますます複雑化する最適化ニーズ、そして持続可能性は、いずれもAIロボティクスを含むAIベースのソリューションを必要としています。社会のあらゆる分野で破壊的な生成AIのイノベーションが起きる中、産業企業の経営層は、AI戦略と投資を最優先事項として強く推し進めています。しかし、安全性が最優先される産業において、生成AIをどのように機能させればよいのでしょうか。

答えは驚くほど単純です。生成AIの大規模言語モデルと産業ナレッジグラフを組み合わせることです。「ナレッジグラフ」が大規模言語モデルと同様にあなたにとって新しいものであるなら、それはデジタルトランスフォーメーションの文脈では、デジタルツインを支えるデータモデルとしてより一般的に知られているからです。その観点から見ると、大規模言語モデルが産業向けに生成AIを機能させるためには、デジタルツインが必要なのです。

デジタルツインは、現実世界の資産とそのすべてのプロセスについて、決定論的で、リアルタイムかつガバナンスが効き、アクセスが管理されたデジタル表現を提供します。一方、大規模言語モデルは、誰もがデジタルツインにアクセスして洞察や分析を得られる自然言語の対話型インターフェースを提供します。まさにウィンウィンの関係です。

「企業はAI主導のOT自動化に取り組まなければならない」

Anant Maheshwari、Honeywell グローバル高成長地域 社長兼CEO

AIは産業全体で急速に新たな機会を生み出していますが、ほとんどの企業は依然として、AIをどのように活用すれば損益を好転させられるかを模索している段階です。運用技術（OT）の自動化全体でAIを加速させることは、ひとつの機会です。OTは数十年にわたり制御の自動化を活用してきており、まさにこの領域こそAIが論理的な飛躍的進歩となりうるのです。

この目標を達成するには、組織は、重要な自動化の推進要因としてOTのための、統合されたソフトウェアとハードウェアの新たなプレイブックを採用する必要があります。さらに、組み込み制御システムを基盤として、ITとOTの寄せ集めのシステムを共通の戦略と一貫した実行のもとで統合するために、適切なテクノロジーパートナーが必要です。これを適切に行えば、そのリターンは大きなものになるでしょう。

こうした自動化の一例は、ある不動産企業において、国際的な建物ポートフォリオ全体のエネルギー原単位を削減したことに見られます。同社は、Scope 3排出量の削減に向けたデータ主導の道筋を求めるテナントから、より高い収益を達成しました。また別の例として、あるグローバルエネルギー企業は、自社のOT資産全体にAI対応の制御を導入することで、ダウンタイムとそれに伴うコストを大幅に削減し、処理量による収益を増やしました。

これらの「先行企業」は、AIを活用して損益を好転させ、株主へのリターンを高めています。しかし、AIの進化のスピードは明らかであり、取り残されないために、企業は今すぐAI主導のOT自動化に取り組まなければなりません。