AI時代のビジネスチャンスと落とし穴、投資家はどう乗り切るか
投資家にとってAIは素晴らしいチャンスである一方、課題やリスクに対する懸念も高まっています。 Image: Getty Images/iStockphoto
- 投資家は、急成長する生成AI市場の課題とリスクに取り組んでいます。
- 先進的な投資家はすでに、投資機会の発掘や資産運用にAIを活用しています。
- 投資家は、責任あるAIがテクノロジーの価値を引き出し、リスクを軽減するために不可欠であると考えています。
生成AI（人工知能）が投資の世界を変革しています。斬新な投資機会を生み出し、投資プロセスそのものを強化することで、この新たなテクノロジーはすでに資産運用会社に価値創造のための強力な新しいツールをもたらしています。今後も、まだ何十億もの投資が行われると見込まれ、その勢いはすぐに衰えることはないでしょう。すべてのAIシステムの経済的可能性を合計すると、世界経済に年間25.6兆億ドル以上をもたらす可能性があると言われています。
しかし、この盛り上がりの一方で、生成AIに関連する課題やリスクに対する懸念も高まっています。投資家は、このテクノロジーをどのように活用しようとしているのでしょうか。投資チャンスはどこにあるのでしょうか。また、事業における責任あるAIの採用にどのような対策を講じているのでしょうか。
私たちは、こうした課題の捉え方について多くのパートナーに話を聞きました。その議論から得られた主な洞察は、次のとおりです。
生成AIは社内業務に導入されつつあるが、そのスピードは様々
私たちのパートナーは、幅広いユースケースで生成AIを使用しています。効率化の向上や認識された領域内の情報統合から、OpenAIのツールを用いた金融モデルの開発、大規模言語モデル（LLM）は計算ができないという概念に挑戦した債券価格を予測に至るまで、それは多岐にわたります。
生成AI導入の成熟度やユースケースの拡張度合いに関しても、パートナー間で大きな違いがあります。
- 生成AIの先駆者たちは、有意にスケールアップ済み
優れた投資家は、ユースケースに優先順位を付け、スケールさせるための体系的なガバナンスとフレームワークを持っています。一方、水平的なプラットフォーム（例えば、企業向けChatGPTなど）のみを展開し、パイロット試験や実験段階にとどまっている他の組織は、取り残される危険性があります。 - 一元的なガバナンスが重要
生成AIのパイロット試験と大規模展開が一元的に管理されている場合がほとんどです。実験がより柔軟で分散化されている場合にも、パイロット試験は中央で策定されたガイドラインの範囲内で事業部門によって推進されています。金融機関の規模が大きければ大きいほど、すべてのユースケースとパイロット試験について中央で厳格な審査と管理を行う場合が多いようです。 - データハイジーンが、独自データの価値を引き出す鍵
構造化されていない機密データに生成AIを適用できれば、大きなチャンスになると考えられています。しかし、そのためにはまずデータにマルウェアなどが入らないよう衛生的に保つという意味での「データハイジーン」に関する多くの課題を克服しなければなりません（例えば、生成AIモデルに取り込むデータと取り込まないデータの特定など）。
優れた投資家は現在、データ駆動型の投資ソーシング（投資家データの上にAIモデルを構築し、インサイトを特定し、投資機会を優先順位付けするなど）や資産管理（投資先企業のウェブサイトをスクレイピングして、商品提供の方向性を追跡するなど）にAIを活用しています。また、次に取り上げるように、ポートフォリオ全体のAI化にも取り組んでいます。
ポートフォリオのAI化：新たな機会への拡大
パートナーによると、AI投資の焦点は次のように進化しているようです。
- 最も注目されているのはアプリケーション層
CPPインベストメンツでは、以下のフレームワークを使用して、技術スタック全体における潜在的な投資機会を判断しています。まだAIの初期段階であることを考えると、勝者を選ぶのは難しいでしょう。しかし、当社のパートナーは、アプリケーション層（すなわち、カスタマー・サービスのチャットボットなど、AIテクノロジーの適用ユースケース）には強気で、長期的にはAI技術スタックのこの部分に最も大きな価値が生まれると考えています。
- より専門的なAIアプリケーションにも注目
2020年から2023年にかけて、投資家の関心は、AIの基礎技術や研究からより広範な実用アプリケーションへと移行しました。実際、私たちのパートナーは、高度に専門化されたAIソリューションとChatGPTによって強化され、伝統的な産業に破壊的変革をもたらす「ホリスティック（全体論的）な」企業向けアプリケーションの両方に注目しています。重要な点は、これらのアプリケーションが技術的スキルの低いユーザーでも利用できることです。このシフトは、AI分野が成熟し、汎用的なテクノロジーから、具体的なビジネス価値を提供する特定分野に特化したAIの進歩に移行していることを反映しています。 - AIは価値創造の機会そのもの
AIがもたらす価値創造の機会は、AIがより強力かつ安価に導入できるようになるにつれて拡大する一方です。投資が増加し、コストが低下するにつれて、様々なAIモデルによる新しいアプリケーションやAIエージェントの登場が予想されます。これらは、生成AIが消費者や企業のすべてに広く普及する道を開くと考えられます。ポートフォリオ全体にAIを導入することが、投資家にとっての価値創造とスチュワードシップの機会になることは広く認識されています。いずれかの時点で、すべての企業がAI企業と見なされるようになるでしょう。
責任あるAIは極めて重要
ディスカッションでは、投資家がAIのリスクと、安全で信頼できる倫理的な方法（すなわち、責任あるAI）で開発、評価、展開することの重要性を深く理解していることが明らかになりました。これは、妥当性と信頼性、安全性、公平性、セキュリティとレジリエンス、アカウンタビリティと透明性、説明可能性と解釈可能性、プライバシーといった原則を遵守できるかどうかで決まります。
投資家ポートフォリオへの責任あるAIの導入を加速させる方法に関する意見は、次のとおりです。
- 実体経済に焦点を合わせる
責任ある生成AIに関する初期の議論の多くは、AIシステムとLLMの開発を取り上げるものでした。この分野でより多くの方針と手順が確立されたことで、従来のAIテクノロジーと生成AIテクノロジーの両方を企業がどのように採用し、適用するかに注目が移っています。この重要な段階において大手資本は、企業が責任あるAIの基準やフレームワークと整合するよう支援することができるでしょう。 - あらゆるリスクを考慮
AIアルゴリズムに差別や偏見が忍び寄りつつあるという、重要な懸念が浮上しています。例えば、信用引き受けにおける差別や、犯罪者の再犯の可能性を予測する際の人種的偏見は、特定のグループに属する人々に構造的に不利益をもたらす可能性があります。投資家やその他のステークホルダーは、これらの課題とAIに関連する幅広いリスクの両方を考慮する必要があります。課題リストの上位に挙げられるのは、潜在的な雇用の移転、雇用の偏り、技能格差など、経済や社会への大きな影響です。 - AIガバナンスを重視
投資家は取締役会と協力することで、企業がAIの可能性を最大限に活用できるようにすると共に、ダウンサイドリスクを最小限に抑えることができます。企業が責任を持ってAIを開発・採用していることを確認するという期待の中核として、しっかりとしたAIガバナンスが強調されました。AIテクノロジーの急速な進化を考えると、どの局面にもダイナミックに適用可能なガバナンスを構築しておくべきでしょう。
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