2026年までに、生成AI（GenAI）を何らかの形で導入する組織は80%超になると予測されていますが、2023年の5%未満からの増加であり、成功させるのは16%にとどまる見込みです。
生成AIの導入成功は、組織にもたらす財務価値、AIモデルを学習させるための関連データの利用可能性、そして従業員への影響という3つの主要因にかかっています。
ビジネスリーダーは、導入そのものを目的として新技術を採用するのではなく、生成AIを実際の課題の解決に活用することに注力する必要があります。
2026年までに、80%超の組織は本番環境で稼働するインターフェースやアプリケーションにおいて生成AI（GenAI）を使用していることになるでしょう。これは2023年の5%未満からの飛躍的な増加であり、Gartnerの分析によるものです。したがって、生成AIは今後数年間、経営幹部（C-suite）の議論を主導することになり、投資家と株主はできるだけ早い技術の活用を求めるでしょう。
しかし現在、ほとんどのAIイニシアチブは成功しておらず、一部の予測では最大80%の失敗率が示唆されています。さらに、生成AIアプリケーションは技術の新しさと導入以来の利用経験の不足から、さらに多くが失敗する可能性があります。これらの数値を前提とすると、2026年までに、約20%の組織は生成AIを一切使用せず、約64%は使用して失敗し、成功するのは16%のみと推定できます。
では、ビジネスリーダーは生成AIの導入にどのように取り組むべきでしょうか。また、投資家と株主にとって投資収益率がプラスになる確率を最大化するにはどうすればよいでしょうか。
製薬、ヘルスケア、エネルギー、重工業において生成AIを活用している企業との協業経験から、AIと生成AIを成功裏に活用するには、価値、データ、人材という3つの要素を正しく押さえる必要があることがわかっています。
財務価値
価値に関する問いは、一見すると単純です。「この生成AI製品またはサービスによって、当社組織はどのような財務価値を生み出そうとしているのか」。一見単純だと述べるのは、生み出そうとする財務価値を評価せずに、生成AIを使うこと自体を目的とした取り組みを立ち上げることが容易だからです。
この誤ったアプローチは「解決策に合う問題を探す」ことに等しく、多くの組織がブロックチェーン技術で試みてきたことでもあります。したがって、経営幹部がまず行うべき最初のステップは、組織の真の課題を特定し、その課題を解決することで組織にもたらされる財務価値を評価し、そのうえで課題に対する潜在的な解決策を探すことです。
財務的価値のある生成AIの活用例としては、競合他社の公開文書を分析して、それ以外では見えないままになる洞察を見出すことや、チャットサービスを通じて顧客に対応することなどがあります。
主要データ
生成AIのソリューションは、あらゆるAIのソリューションと同様に、データで学習させたアルゴリズムに基づいています。データによって、アルゴリズムはパターンを認識し、予測を行うことができます。したがって、あらゆる種類のAIモデル（生成AIモデルを含む）には、ビジネスリーダーが解決しようとしている課題に関連する代表的なデータが必要です。
この段階ではプライバシーに関する懸念が生じる可能性がありますが、独自データを安全に社内で利用し、独自のAIを学習させることを可能にするソリューションを提供する事業者は複数あります。欧州安定メカニズム（European Stability Mechanism）は、独自データを用いたアイデア創出に生成AI主導の手法を活用しています。
ビジネスリーダーは、生成AIモデルを展開するために必要なデータがあるかどうかを確認する必要があります。ない場合は、データ取得の計画を立てる必要があり、データがなければ進展が成功しない可能性があることを理解しておく必要があります。データが十分であれば、次の焦点は3つ目の問い、すなわち人材に関するものです。
人材を可能にする要素
人々のAIに対する認識は非常に多様で、純粋な期待から極度の恐怖まで幅があります。ビジネスリーダーは、開発中の生成AIソリューションが組織内の人材を補完するのか、代替するのかを検討すべきです。
売上の拡大対コスト削減、あるいは何が「正しい」ことなのかという議論には立ち入らずに、ビジネスリーダーは、現在行っていることを少ない資源で行い、生成AIシステムによって人材の一部を代替するのか、それとも同じ資源で現在行っていることをさらに多く行い、既存の人材資源を強化するのかを決定しなければなりません。
当然ながら、代替の道を進む組織は社内の反対に直面することになり、それが逆効果となって、生成AIソリューションの導入の成功を損なう恐れがあります。
未来はすでに今日に到来している
生成AIの成功的な導入への道のりは大きな課題を伴い、この技術を効果的に活用できると見込まれる企業は比較的少数にとどまります。
生成AIの追求が意図した目的をもたらさなくても、組織にとって有益な学びが得られ、後の成功につながる可能性があります。ただし、財務価値、主要データ、人材を可能にする要素に関する問いに対処することで、この新技術の導入へのより平易な道筋を描くことができます。
AIに関する議論は、今日、取締役会で行われなければなりません。会話を始め、適切な問いを投げかけるビジネスリーダーがAIの未来をリードするでしょう。そうでないリーダーは後れを取ることになります。今こそ行動する時です。
