「不確実」という言葉で特徴づけられる時代において、すべての業界が同意できる事実が一つあります。それは、人工知能（AI）が今後10年で最も破壊的な技術の一つになるということです。Gartnerによると、2018年にAIから生まれる世界のビジネス価値は1.2兆ドルに達し、前年比70%増となる見込みです。今後4年間もさらに成長を続け、2022年には3.9兆ドルに達するとされています。
PwCの推計によれば、AIの影響により2030年の世界GDPは14%押し上げられる見込みです。PwCによる推計では、これは追加で15.7兆ドルに相当し、現在の中国とインドの生産量を合わせた額をも上回ります。この予測される成長は指数関数的なものです。これらの予測により、AIは急速に変化する今日の経済において、企業にとって最大の商業的機会となっています。
一部のAIに関する予測は誇大宣伝に屈し、時に常軌を逸したものとなっていますが、実際には、より賢い機械を伴い、より賢くなっていく人間の進化が見られています。雑音を切り抜け、その意味を理解するためのより良い方法は、AIを拡張された知能として捉え直すことであり、人工知能として捉えないことです。新しい技術が人々の仕事を奪うという、よくある論調に惑わされるのではなく、AIの究極の目標は、人々がこれまで以上に良く効果的に仕事を遂行できるよう支援することだと考えてみてはどうでしょうか。真のイノベーションは、そこから生まれるのです。
機械学習、データ、分析、自動化ツールを活用することで、専門家はより生産性が高く、効率的になり、収益を生み出す力も向上します。しかし、こうした利点を実現するためには、人間の役割が当初から重要な役割を果たす必要があります。企業にとって重要なのは、自動化と拡張がすべてのプロセスや、すべての業界に有効とは限らないと認識することです。組織がAIをどこで効果的に活用すべきかを判断する前に、特定のプロセスのどの側面がAIに最も適しているかを評価しなければなりません。企業はしばしば、技術に課題を探させるという罠に陥ります。これはまさに本末転倒の典型的な例です。さらに、事業内部の技術者であれコンサルタントであれ、技術者が変革しようとしている実際のユースケースや専門的なワークフローを必ずしも理解していないことで、この問題は悪化します。これは単一の業界をはるかに超えて広がる課題です。
（一見すると）単純な解決策は、技術の専門家と、顧客や直面する課題を理解しているビジネスマネージャーとの間で、より多くの対話を行うことにあります。相互理解と協業が深まれば、AIを実際の問題を解決するツールとして活用でき、当初から人間中心のツールとして用いることができます。しかし、多様な背景を持つ複数の関係者とコミュニケーションを取ることは、言うは易く行うは難しです。
とはいえ、拡張知能を正しく活用し始めている業界も存在します。医療は、豊富な訓練データにより、他の業界と比べて多くのユースケースが実現しやすく、AIを活用する最も活発な分野の一つです。その一例が眼科の分野です。医師は技術者や医療機関と緊密に協力し、早期に発症する糖尿病性眼疾患を発見しています。これは、発見されなければ患者の失明につながりかねない疾患です。研究は、Journal of the American Medical Association（米国医師会雑誌）に掲載されたもので、拡張知能を協働して活用することが、人間中心のアプローチによって現実世界の課題を解決しながら、医師のパフォーマンスと効率を高めるのにどう役立つかを示しています。
技術先行のアプローチではなく、特定のビジネスユースケースに注目し始めているもう一つの業界が金融サービスです。ここ数年は主に、コンテンツ業務の自動化、取引ツールの強化、顧客サービスの向上といった形でAIが検討されてきましたが、現在では金融犯罪のような、はるかに大きな社会課題にAIがどう対処できるかが示されつつあります。現在、銀行システムを通じて行われる金融犯罪のうち、阻止されているのはわずか1%に過ぎません。AIには、業界、政府、規制当局を結集し、新たなアプローチを検討する絶好の機会があります。スタートアップ企業と大企業の双方を含む様々な企業が、詐欺の特定、制裁対象者のスクリーニング、マネーロンダリング、贈収賄および汚職の防止において前進を遂げています。これらのプロセスを拡張することで、最終的な決定を下す人を排除することなく、透明性、正確性、柔軟性を高めることができます。
業界内外で真に影響を与えている成功したAIのユースケースは、人間を妨げるのではなく、人間を支援できるものとして新興技術に取り組んでいるものです。これを真に理解するには、人間の専門知識、分野固有の知識、技術的な習熟度を組み合わせることが必要です。人間による継続的な関与を通じて検証、更新、規制が行われる技術的ソリューションを構築することで、AIは人工的なものとは程遠くなります。ですから、人対機械という議論を乗り越え、より賢い機械とともに、私たちがより賢い人間になれることを認識しましょう。
