AIの導入をめぐって消費者の間には二極化が見られます。「アクセラレーター」は購買の過程でこの技術を歓迎する一方、「アンカー」はそれに抵抗しています。
それでも、アクセラレーターでさえ、購買の過程の重要な局面では人間の関与を求めています。
何を自動化できて、何を自動化すべきかの境界線を慎重に見極め、技術と人間がより良い未来のために協働するようにしなければなりません。
前例のない生産性の向上を実現することで、AIはビジネスのあり方を一変させました。労働力の変化は、こうした成果の大きな要素となっています。Cognizantが昨年発表した「新しい仕事、新しい世界」調査では、90%の仕事がAIの影響を受けると予測されており、その多くは劇的な変化を伴うとされています。顧客体験に影響する無数の役割が自動化される可能性があります。サービス担当者、金融アドバイザー、保険金査定者などです。
しかし、AIは消費者の世界にも大きな波紋を広げています。Cognizantの最新報告書「新しい思考、新しい市場」は、生産性の最大化と人間の関与との間でバランスを取るビジネスリーダーにとって課題となる、分断された市場を描いています。調査によれば、AIの導入をめぐって消費者の間には二極化が見られます。「アクセラレーター」は購買の過程でこの技術を積極的に取り入れる一方、「アンカー」は全身全霊でAIに抵抗しています。現在、アンカーは大きな経済力を持っていますが、その力は縮小しつつあります。一方、アクセラレーターは2030年までに購買力の30%から55%を掌握すると見込まれています。
しかし、AI対応製品への消費者需要は高まる一方であるため、リーダーは生産性の向上に過度に重きを置くことに注意すべきです。最も熱心なアクセラレーターであっても、AIがより迅速または正確な結果を提供できる場合でさえ、購買の過程の重要な局面では依然として人間の関与を求めています。
なぜこのようなことが起きるのでしょうか。主に2つの要因が明らかになりました。
1.購買の過程のどの段階にあるかが重要です。多くの消費者は、AIを使って商品を探したり候補を絞り込んだりすることには抵抗がありませんが、取引をAIに任せることに同意する人は少数です。この傾向は、医療や金融投資など、リスクの高い購入ほど強まります。
2.人々は、AIシステムが自分に代わって正しい判断を下すと無条件に信頼しているわけではありません。商品について調べたり購入したりするためにAIを使わないと答えた人の約半数が、この技術の正確性、完全性、意図、そして基盤となるデータセキュリティに対する信頼の欠如を理由に挙げています。
企業にとって、こうした重要な側面をAI戦略に組み込むことは不可欠であり、存続に関わるほど重要です。AIを生産性や人員数という狭い視点だけで捉える企業は、そのことで危険にさらされることになります。
年齢は要因の一つですが、唯一の要因ではありません
人々の年齢は、AIに対する態度に影響を与えます。しかし、それは唯一の要因からは程遠く、個人の経済状況、教育水準、幼い子どもがいるかどうかなども影響を及ぼします。多くの場合、世代間の違いは微妙であり、意外なものです。企業はAI戦略を策定する際に、この点を考慮しなければなりません。
例えば、55歳以上の調査回答者のうち、自分に代わってAIが診断目的の医療サービスを購入することを認めるのはわずか3%でした。25歳から34歳の層では、その数字は20%に急上昇します。単独で見ると、この差から医療提供者は若い世代に注力すべきだと考えるかもしれません。しかし、それは誤りです。顧客の購買過程における別の段階、すなわちサービスについて情報を得る段階では、高齢の消費者が、AIを利用する意欲において若い世代に比較的近い水準(19%対28%)にあることがわかりました。
両方の層にアピールするために、企業はブレンド型のアプローチに注力すべきです。AIを活用した情報探索を可能にしつつ、意思決定やサービス提供においては、人間による対応へとスムーズに移行できるようにすることが重要です。
フォーラムがリーダーのAIへの理解と責任あるイノベーションに向けた協働をどのように支援しているか
AI卓越性センターは、業界を超えてリーダーをつなぎ、人工知能の急速な進化と、それが経済や社会に及ぼす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、情報に基づいた対話を支えています。
信頼できる場や共同の取り組みを通じて、センターはパートナーが相互理解を深め、AIのイノベーションと利用において責任ある手法を共に推進できるよう支援しています。
AIを乗りこなすには、適応力のある戦略が必要です
組織は、変化するAIへの期待に慎重に対応しなければなりません。成功するためには、企業は戦略に以下の要素を取り入れるべきです。
短い滑走路での緩やかな離陸に注意する
当社の調査によれば、初期の導入企業は、業務へのAI統合を求めたり、AIネイティブ企業を優先したりすることで、企業に速やかに圧力をかけることが示されています。初期導入企業がより大きな経済的影響力を持つようになるにつれて、その圧力は高まり、企業が準備に充てられる時間は限られます。さまざまな形態において摩擦を解消し、効果的な顧客体験を提供する企業は、AIに強い関心を持つ消費者を獲得する一方で、AIを必要としない人々を遠ざけることもありません。
顧客価値と生産性が一致する領域に自動化の取り組みを集中させる
生産性の向上を通じてビジネスモデルを変革しようとする企業は、顧客に価値を生み出している限り、そうすべきです。例えば、自動化の影響を強く受けるコンテンツ制作の役割は、生成AIツールによって補強し、非常に生産性の高いライターやデザイナーを生み出すことができます。これはまた、自社の商品やサービスがどのように自分のニーズに応えているのか理解しにくいことに、現在不満を抱いている顧客により良く対応する、パーソナライズされたマーケティングの機会にもつながります。
人間とAIの対話を組み合わせたマルチモーダルなワークフローを設計する
当社の調査で示されているように、AIに対する態度は複雑で多様です。これに対応するため、企業はユーザー体験をスムーズにするよう、人間とボットをワークフローに統合しなければなりません。例えば金融サービスでは、顧客がまずチャットボットや音声アシスタントで投資の選択肢を検討しても、そのような重要な取引をAIだけで最終決定することには躊躇することがあります。こうした顧客は、その人のプロフィールやニーズに関するAIによる洞察に即座にアクセスできる人間のアドバイザーに引き継がれるべきです。顧客と接する役割を人間が担う場面では、そのやり取りを「重要な瞬間」へと変えるためのAIツールを備えておくべきです。
信頼と説明責任を強化するため、人間の責任を強調する
当社の調査で明らかになった点の一つは、多くの消費者がAIよりも人間を信頼しているということです。AIに非常に前向きな人々でさえ、この技術のデータセキュリティ、完全性、正確性に懸念を抱いています。彼らはまた、この技術そのものやその設計者の真の動機についても不安を抱いています。企業は、人間が関与し、最終的な結果に責任を負うことを明確にし、説明や文脈を提供する準備をしておくとともに、必要に応じて工程を完全に引き継ぐ覚悟を持たなければなりません。
自動化と人間らしい対応との間のバランスは、単なる技術的な課題ではなく、リーダーシップの機会です。企業は顧客の声に丁寧に耳を傾け、適応力のある戦略を設計し、従業員が活躍できるよう力を与えなければなりません。
信頼は、こうした取り組みの礎であり続けるでしょう。AIの効率化の可能性と人間による監督を組み合わせることで、企業は消費者とのより強固な関係を築き、価値を提供し、ブランドへの信頼を育むことができます。リーダーにとって求められるのは明確です。何が「自動化できる」ものであり、何が「自動化すべき」ものなのか、その境界線を慎重に見極めることです。自動化できるかを見極め、何が自動化すべきかを判断し、技術と人間が協働してより良い未来を形作るようにしなければなりません。
