データをAIの基盤として扱う国と産業が、次の世紀を形作るでしょう。
AI革命の基盤はコードではなくデータでできています。私たちの世界が実際にどのように機能しているかについての、加工されていない物理的な真実なのです。
リーダーたちは、世界経済フォーラム2026年次総会に集まり、AIおよびその他の新興技術の倫理的な活用が、現実世界の課題に対する解決策へとどのようにつながるかを探っています。
19世紀において、鉄鋼は進歩を象徴する基礎的な原材料でした。鉄道を可能にし、摩天楼によって都市の姿を変え、産業革命の原動力となりました。鉄鋼業の起業家アンドリュー・カーネギーは、この原材料を支配する者が未来を支配すると第一原理から理解し、すべてを賭けました。その賭けは帝国を築いただけではありません。アメリカ合衆国が産業革命で勝利する一助となったのです。
今日、リーダーたちがダボスに集まり、世界経済フォーラム年次総会が開かれる中で、人工知能（AI）においても同じ力学が展開されつつあります。画期的なモデルや数兆ドル規模の予測について耳にすることになるでしょうが、現代の原材料は計算能力やアルゴリズムではありません。データなのです。そして、これを理解し、AIが稼働する基盤に投資する国と産業こそが、かつての鉄鋼と同様に、次の世紀を定義することになるでしょう。
しかし、楽観論の裏には厳しい現実があります。MITによれば、AIパイロットの95%が失敗しています。その理由はアルゴリズムが弱いからではなく、データが不十分だからです。私たちは驚異的なデジタル知能を構築してきましたが、物理的世界について不完全な視点しか持たない状態で、それを稼働させようとしています。これは、十分な鉄鋼がないまま大陸横断鉄道を建設しようとするようなものです。
AI革命が実現するのは、世界をアナログからデジタルへと転換し、経済を支えるエネルギー、製造業、造船といった重要産業における物理的な実態を捉えた場合に限られます。あらゆる主要分野において、構築された世界を地上検証済みのデジタルデータへと変換することに習熟した国や企業が、AI革命に勝利する者となるでしょう。それ以外の者は、単なる傍観者となるだけです。
カーネギーが鉄鋼で産業革命に勝利したように、AI革命はデータによって勝利が決まるでしょう。
世界は依然としてデータの暗闇の中で動いている
発電所、工場、造船業を含め、実体経済を構成する金属、モーター、コンクリートは、依然としてAIからほぼ見えない状態にあります。
私たちは依然として、足場や閉所空間から人が手作業で点検を行ったり、メモを書き留めたり、写真を撮ったりすることに頼っています。データの大半はPDF、スプレッドシート、バインダーの中に閉じ込められています。実質的に、AIは鍵穴越しに世界を見ようとしているのです。
多くの産業向けAIプロジェクトが苦戦している理由はここにあります。私たちは、まだ真にデジタル化できていないシステムを自動化または最適化しようとしています。それは、ヘッドライトを消したまま車を運転しようとしたり、計器のない製油所を操業しようとしたりするようなものです。知能には可視性が必要なのです。
フォーラムがリーダーのAI理解と責任あるイノベーションに向けた協働を支援する方法
AI卓越性センターは、各分野のリーダーをつなぎ、人工知能の急速な進化と、経済および社会へのその影響を理解することを支援しています。AI導入に伴う機会、リスク、トレードオフに関する、十分な情報に基づく対話を支えています。
信頼できる場と協働イニシアチブを通じて、センターはパートナーが共通の理解を築き、AIのイノベーションと活用に関する責任あるアプローチに向けて協働できるよう支援しています。
誇大宣伝がハードウェアを追い越している
あらゆる産業において、AIに関する議論は依然としてアルゴリズムに固執しています。より優れたモデル、より高速なチップ、より賢いコード。しかし、最も重要な最前線は計測です。カーネギーにとっての最前線が列車ではなく、線路を敷くために必要な鉄鋼であったのと同じことです。
現代のAIは、現実的で信頼性の高いデータに基づいていれば、推論、計画、シミュレーションを驚くべき力で行うことができます。しかし、物理的世界は、データの観点では依然として19世紀のように機能しています。インフラは老朽化し、腐食し、振動し、故障しますが、その多くはAIが必要とする精度で捉えられていません。
その結果は予測どおりです。AIモデルは死角の中に配備されています。センシングすべき場面で推測し、計測すべき場面で外挿しています。そして、なぜ失敗するのかと私たちは首をかしげるのです。
原子からビットへ
では、AIに必要な原材料をどのように提供すればよいのでしょうか。そこでロボットが登場し、AIと連携して働かなければならない理由もここにあります。現場のロボットは、超音波、振動、ライダー、熱、視覚など、膨大な量の現実世界のデータを取得できます。物理インフラを高精度のデジタルモデルへと変換するのです。
だからこそ、私の組織であるGeckoは、カーネギーが行ったのと同じ第一原理に基づく賭けをしているのです。カーネギーは、鉄鋼が産業革命の基盤であったために鉄鋼に注力しました。私たちは、データがAI革命の基盤であるためにデータに注力しています。それなしには、何も前進しません。
もう一つ、同様に重要なデータの集合体は人間の専門知識です。オペレーター、検査員、保守担当者の手と頭の中に存在する知識です。これもまた、AIが学習しなければならない原材料の一部です。
AIはいつ明確に見えるようになるのか。
AIが高精度で構造化されたデータに基づくようになれば、すべてが変わります。性能を推測する代わりに、計算できるようになります。故障に対応する代わりに、故障を防げるようになります。外挿する代わりに、理解できるようになるのです。
AIは、人間には見ることのできなかった損失を検知できます。問題になるずっと前に、非効率や危険を知らせる、わずかな振動、温度の変化、材料の応力などです。これは、キャビネットに詰め込まれた点検報告書のバインダーと、重要インフラの完全なデジタル地図との違いなのです。
ここに価値が生まれます。原子をビットに変えることです。インフラにおいては、資産寿命の延長と信頼性の向上を意味します。防衛においては、海上での運用時間の増加を意味します。製造業においては、歩留まりの向上と廃棄物の削減を意味します。
これは人の代わりをすることではなく、人にX線の視覚を与え、スーパーヒーローにすることなのです。
データは鉄鋼にとっての存在である
人類の進歩における偉大な飛躍はすべて、新たなインフラを必要としてきました。蒸気機関には鉄鋼が必要でした。電気には銅が必要でした。インターネットには光ファイバーが必要でした。
AIにはデータが必要です。
しかし、どのようなデータでもよいわけではありません。デジタル世界と物理世界をつなぐ、地上検証済みで、構造化された、高品質のデータが必要です。それこそが、AIを好奇心の対象から変革のツールへと転換させるものです。鉄のレールが大陸を越えた物資やアイデアの移動を可能にしたように、この新たなデータインフラの層は、経済のあらゆる分野にわたる知能の移動を可能にするでしょう。
それなしでは、AIはレールのないエンジンのままです。強力ではあっても、どこへも進めないのです。
行動への呼びかけ
世界経済フォーラム年次総会において、すべてのリーダーが一つの簡潔な問いを持ち帰ってくれることを願います。
「自社のシステムをインテリジェントにするために、資産に関するデータを持っているか。」
未来はアルゴリズムだけで書かれるわけではないからです。未来はデータの上に構築され、再構築されていくのです。
AI革命の基盤はコードではありません。情報でできています。私たちの世界がどのように機能しているかについての、加工されていない物理的な真実なのです。
鉄鋼がアメリカの産業革命での主導的地位を支えたように、データがAI革命を主導する者を決定するでしょう。
