中堅企業は、先進国における民間部門のGDPと雇用の3分の1を占めています。
AIにより、これらの回復力の高い中小企業は、かつて大企業のみが利用できた世界最高水準の知見、コンサルティングの枠組み、分析手法にアクセスできる可能性があります。
しかし、これまでのAIパイロットの最大95%が失敗に終わっており、中堅企業は導入に当たって大きな課題を乗り越える必要があります。
長年にわたり、スタートアップと多国籍企業の間に位置する「ミッシング・ミドル」である中堅企業は、世界経済にとって重要な成長の原動力となってきました。これらの企業は、米国のような先進国の民間部門のGDPと雇用のおよそ3分の1を占めています。また、新興市場においても大きく貢献しています。
最も重要なのは、経済の減速期にも回復力を示してきたことです。例えば2007年から2010年にかけて、米国の中堅企業は220万人の雇用を創出した一方、大企業は380万人の雇用を削減しました。また、2020年初頭から2021年末までの米国では、これらの企業の従業員数はほぼ10%増加した一方、大企業はほぼ1%減少しました。
中堅企業は強みと活力を備えている一方で、大規模な競合他社と比べ、ITインフラやシステムが脆弱であることが少なくありません。実際、米国の中堅企業は平均して、追加の投資1ドルを他の用途ではなくテクノロジーに充てる企業は、従来7社に1社にとどまっていました。
次の成長革命は中間層から生まれる
AIが中堅企業の潜在力をさらに引き出すと考える理由は3つあります。
データは依然として極めて重要ですが、最新のAIシステムは、従来のソフトウェアよりもはるかに容易に、非構造化データや不完全なデータセットを扱うことができます。そのため企業は、ITシステムを全面的に刷新することに伴うコストや複雑さを負うことなく、AIを導入できます。
事前学習済みの機械学習モデル（「推論」とも呼ばれます）を実行するコストは、劇的に低下しています。毎年10分の1ずつ（3年間で1,000分の1）。
生成AIとエージェント型AIは、技術的な背景が強くない経営者であっても理解し導入できる、説得力のある活用事例を生み出しています。
これらを総合すると、小規模企業もまた、かつて大企業のみが利用できた世界最高水準の知見、コンサルティングの枠組み、分析手法にアクセスできる可能性があることを意味します。当社のポートフォリオであるBrightstar Capital Partnersでも、そうした動きが見られます。当社の一社は、30テラバイトのデータを30分以内にタグ付けされ検索可能なデータセットへと変換できる独自のモジュールを開発しました。この新たな「AIの権力闘争」において、競争力は民主化されつつあり、より包摂的でダイナミックな経済の実現につながっています。
2兆ドルの潜在価値――そしてなお拡大中
重要な価値がかかっています。2023年の調査では、生成AIがもたらす世界経済の潜在価値は6兆ドルから8兆ドルと推定されています。中堅企業は民間部門のGDPの3分の1を占めており、大企業よりも歴史的に高い成長率を示してきたことを踏まえると、これらの企業がその価値のうち少なくとも2兆ドルを獲得できると想定するのは妥当です。これはカナダのGDPの規模に相当し、生成AI以外の活用事例、例えば機械学習といったより「従来型」の領域での価値は含まれていません。
この価値を獲得することは、地域経済に大きな成長をもたらすことになります。多くの中堅企業は地域に根ざして事業を展開しており、地域社会とのつながりも強固です。これは地域の雇用に貢献し、既存企業が新たなサービスや製品を提供することを可能にし、経済にさらなる新たな成長の源泉をもたらすでしょう。
労働市場の混乱から起業家精神の再生へ
AIが仕事の在り方を大きく左右する要因となり、2027年までに約4分の1の仕事を変革する中、もはや問題はAIが仕事を変えるかどうかではなく、どのように変えるかです。中堅企業にとっての機会は、定型業務から創造的で革新的な業務へと人材を再配置することにあります。私は、既存企業が、その強固なビジネスモデル、独自のデータセット、財務資源、確立されたブランド、流通網、販売チャネルを活かして、AIの恩恵を受けると確信しています。しかし、これまでのAIパイロットの最大95%が失敗に終わっており、導入に当たって大きな課題を乗り越える必要があります。
プライベート・エクイティ投資家は、この点で役割を果たすことができます。実証済みの活用事例、技術パートナーシップ、そして責任ある規模拡大を可能にする導入ノウハウを企業に結び付けることです。投資家が長期的な資本を提供し、経営陣と緊密に連携できることにより、上場企業では不可能なほど効果的な導入が可能になります。
自動化と拡張の選択
Brightstarは、生成AIの活用に注力しており、業界の早期導入企業となることを目指しています。当社はOpenAIのプラットフォーム上に、30を超えるAIエージェントを備えたポータルを構築し、日常業務や意思決定においてスタッフを支援しています。導入初期の段階で、自動化ではなく拡張を選択しました。その理由の一つは、システムには依然として人による監督が必要であることですが、より重要な理由は、AIの真の強みは人間の意思決定と創造性を高めることにあると考えているからです。
例として、当社は「レッドチーム・エージェント」を導入しています。このエージェントは、当社が検討するすべての投資案件に対して反対の立場からの論拠を示すことができます。これは、客観的で異なる視点を提供するとともに、案件チームが見落としていた可能性のある潜在的な問題を浮き彫りにするためです。その目的は、買収前の意思決定を改善し、議論における多様な考え方を確保するとともに、買収後の価値創造計画にも活かすことです。
成長の恩恵は、従来の自動化よりも強力な手段であると考えています。そのため、当社の自動車オークション事業では、マーケティングチームが、顧客が最も関心を持つ在庫とつながる、より効果的でターゲットを絞ったキャンペーンを作成できるよう、AIの活用に注力しています。また、当社が自社スタッフのために使用しているAIトレーニング資料を投資先企業にも提供しており、各社が従業員全体のAIリテラシーを向上できるよう支援しています。
対話と行動の呼びかけ
人による業務の拡張と自動化のバランスは、AIが機会を広げるのか、それとも不平等を深めるのかを左右します。各企業がこのバランスを個別に判断した場合、短期的な利益のために初級職を削減する一方で、長期的には人材パイプラインを損なうおそれがあります。最適なアプローチを見いだすには、世界経済フォーラムのマルチステークホルダー・アプローチの精神に基づき、企業、投資家、政策立案者の間で真の協働が求められます。
かつて産業や貿易における徒弟制度が強靭な労働力を育んだように、公共部門と民間部門の双方が支える現代版の仕組みがあれば、この変革が労働者、企業、社会のいずれにとっても有益なものとなるよう確保できます。
