大規模なAI導入に備えている企業はわずか2%にとどまり、あらゆる業界で準備状況に大きな課題があることが浮き彫りになっています。
AI対応型の文化を築くには、人材の変革や責任あるAIの実践を含む包括的な労働力戦略が不可欠です。
スキルギャップを埋め、持続可能なAIイノベーションを促進するには、産業界、学界、政府の連携が欠かせません。
ChatGPTの公開から2年が経ち、私たちはまさにAI革命の真っただ中にいます。これまでのテクノロジー主導の生産性向上の波が示すように、実験段階で専門チームが使っていた技術が企業規模のソリューションへと移行するのは、最終的には広範な普及によるものです。
誰もがすでにAIを使っているか、近いうちに使うようになるでしょう。 エンタープライズ・リソース・プランニングなどの技術とは異なり、AI、とりわけ生成AI（GenAI）は、その性質上、利用を容易に民主化できます。そのため、ChatGPTは公開から2か月でユーザー数が1億人を超えました。ただし、初期ユーザーの大半は企業ではなく個人でした。企業による導入には別の課題があります。
企業のAI対応準備に関する調査結果
企業がAIを拡大するには、AI導入に向けた準備が前提となります。インフォシスの調査によると、企業は最大40%の生産性向上を見込んでいる一方、戦略、ガバナンス、人材、データ、テクノロジーの5つすべての側面でAI導入の準備が整っている企業はわずか2%です。これは明らかな課題です。というのも、イノベーション普及理論によれば、新しいアイデアの導入で恩恵が生じ始める転換点は、採用者の10%から25%の間だからです。実際、シーメンスは企業におけるインダストリー4.0の導入率について、50%を閾値とみなしました。
AI導入の課題はさまざまな形で現れます。コラボレーションプラットフォームのSlackが実施した調査では、従業員は職場でAIを使うことに気後れしており、約50%が、AIを使うと怠惰、無能、あるいは不正をする人のように見られると答えました。その他の課題として、ハルシネーション、セキュリティ、プライバシー、倫理、バイアス、暗黙知やスキルの不足への懸念があります。戦略、ガバナンス、データ、テクノロジーは測定可能ですが、人材と組織文化の変革はより目に見えにくく、数値化や対処がいっそう困難です。
AI対応型の文化を築く方法
1,500社を対象とした調査と数十人のビジネスリーダーへのインタビューを踏まえ、AI導入を成功させる組織に共通する以下の実践が明らかになりました。
包括的なAI戦略の策定： 多くの組織が独自のAI活用方針を採用しており、従業員には理解しにくいものになっています。まずAI戦略を策定し、それを全従業員に伝えることが不可欠です。重要なのは、AIが人間に取って代わるのではなく、人間の能力を高め、仕事をより豊かにするものだと利用者に理解してもらうことです。そのため、組織は人間中心のAIの規律を適用すべきです。
AIの利用が民主化するにつれて、組織は関連する法的問題の増加に目を向ける必要があります。世界各国の立法者は、AIがもたらす法的課題に対応する法律の制定を急いでいます。従業員の行動がさまざまな法的リスクを露呈させる可能性があるため、コミュニケーションや従業員教育にもこうした懸念を反映させなければなりません。
将来に備えた労働力の構築：AI対応準備の5つの側面のうち、組織が最も高い評価を得ているのは人材で、従業員の35%がAIの研修を受け、知識を身につけています。しかし、現状に満足してはなりません。AIには、これまでの技術革新の波を上回る人材の変革が必要です。AIを完全に民主化するには、労働力の100%が「AIを理解している」状態となるスキルのピラミッドを組織内に築く必要があります。そのうえで、AIソリューションを大規模に開発・導入する「AIビルダー」の小規模なグループと、AIを使って複雑なビジネス課題を解決する専門家集団「AIマスター」を育成します。
スキル向上を促すAI：2023年の世界経済フォーラムの論文では、AIによって変革される複数の職種が取り上げられました。テキスト、音声、画像、動画にまたがるマルチモーダル機能の登場により、AIはスキル向上を後押しできます。AIを組み込んだオンライン学習プラットフォームは、学習者が選んだ言語や形式で、無理のないペースに合わせた個別学習コンテンツを提供できます。これにより従業員は、時代遅れになったスキルをすばやく手放し、まだ存在しないかもしれない職務に必要な新しいスキルを身につけられます。
障壁の打破： AIの民主化は、十分な支援を受けていない人々がわずかな費用で新たな機会を得る、前例のない可能性をもたらします。恵まれない環境にありながら学ぶ意欲のある多くの子どもたちに、STEM教育への道を開くこともできます。また、言語の壁を取り払い、インドの農家とブラジルの農家がそれぞれ自分の言語でやり取りし、AIが円滑に翻訳することで、知見を交換できるようになります。AIには大きな力があり、その力には責任が伴います。
責任あるAIの適用： 組織は当初から責任あるAIを導入しなければなりません。後回しにしたり、後付けしたりすべきではありません。責任あるAIの12の原則には、説明可能性、公平性、セキュリティ、プライバシー、規制遵守が含まれます。先を見越して対応することで、急速に変化する法制度にAI導入の歩調を合わせられます。また、透明性はシステムへの信頼を築きます。
AI対応型の労働力には、AIモデルのライセンス、ユースケースごとの承認の必要性、学習データセットに関する法的問題、合成データの生成、AI生成コンテンツの所有権など、法的側面に関する知識が求められます。セキュリティと倫理上の課題に対処するため、世界知的所有権機関（WIPO）は、推奨しています。プライベートクラウド上のツールを使用し、プロンプトに機密情報を含めないよう従業員を訓練することを。従業員が責任を持ってAIを利用できるようにするには、AI製品企業がプロンプトをキャッシュするか、学習に使用するかについて示している法的保証を、積極的に教育する必要があります。プロンプトに著作権、企業秘密、個人データが含まれる場合は、AIツールへのアクセスを制限し、管理すべきです。
AIを労働力に取り入れ、人間の可能性を解き放つために、以下の戦略を推奨します。
多様で代表性のあるデータを用いたAI研修を通じて、従業員の能力を高める。
透明性、説明可能性、説明責任を確保し、人間とAIの協働を促進する。
責任あるAIを通じて、ビジネスのイノベーションとレジリエンスを高める。
AI倫理、信頼、継続的なモニタリング、従業員の自主性を重視する文化を育む。
これらの戦略を取り入れることで、組織は次のことを実現できます。
人間中心のAI設計
AIの公平性と包摂性
透明性と説明責任
継続的な学習と改善
そうすることで、責任ある原則と人間の価値観に沿いながら、AIがもたらす変革の可能性を最大限に実現できます。
