フォーラムとPwCによる新たなレポートでは、生成AIの「初期導入企業」20社以上へのインタビューが行われています。
本レポートの知見には、GenAIをワークフォースに組み込む中で先駆的な組織が報告している動向が含まれています。
以下は、本レポートから得られた教訓の一部です。業務の補完とワークフォースの生産性向上に向けた生成AIの活用：シナリオ、事例研究、行動のためのフレームワーク。
1. データ駆動型の組織が、GenAIを活用する上で最も有利な立場にある
ワークフォースの中でGenAIを最も早く導入しているのは、データ駆動型の組織だとレポートは述べています。こうした組織は、堅牢なデータ品質、インフラ、ガバナンス、セキュリティを長年にわたり確立してきました。GenAIのユースケースを特定する速さでは必ずしも勝っているわけではないかもしれませんが、ユースケースを見つけた時点で、迅速に展開するための体制がすでに整っています。
2. 組織はGenAIの拡大を慎重に進めている
多くの初期導入企業は、当初の実験段階をすでに超えています。彼らが報告する主要な教訓の一つは、導入プロセスを急がないことの重要性と、より広範な展開の前に少人数のグループでソリューションを試験することの利点です。これにより、問題を早期に特定でき、計画どおりに機能しない場合に従業員の関心が失われることを防げます。
3. リスクに対する強い認識がある
本レポートに登場する組織の大半は、ワークフォースにGenAIを展開する際のリスクを強く意識しています。そのリスクには、データ漏えい、プライバシー侵害、結果の偏りやその他の倫理的側面が含まれます。評判の毀損を防ぎ、規制当局や政府機関との対立を避けるため、多くの組織は、比較的安全な自社の環境内で実験やパイロット導入を行うという慎重なアプローチを取っています。
4. GenAIは生産性を高めているが、生み出された時間の使い道に迷う組織もある
本レポートは、マクロ経済のレベルでGenAIの生産性向上を評価することは現時点で困難だと述べていますが、組織レベルでは、そうした向上が報告されています。ある企業は、かつては完了までに数週間かかっていた依頼が、自動化により今では数分で完了するようになったと述べています。これは、定型的で反復的な業務において成果が特に顕著に表れる例です。本レポートでは、このように人々に力を与えることが頻繁に取り上げられています。回答者の4分の1を超える人々が、GenAIによって従業員がより楽しく、創造的で、価値を生む仕事に取り組めるようになったと述べています。一方で、調査対象の組織の中には、生み出された時間を従業員にどう使わせるかについて明確な計画を持っていないところも少なくありません。
5. 仕事の質の向上も、GenAI導入の重要な推進力である
GenAIの導入を後押しする要因は生産性の向上だけではなく、回答者は仕事の質の向上も同様に重要だと挙げています。適切に導入されれば、この技術は人間よりも正確かつ一貫性があり、ミスを減らすことができる可能性を秘めています。そのため、より高い品質と顧客満足度につながり得ます。
6. 人々は、この技術の結果に必ずしも安心していない
精度への懸念から、偏りが存在する可能性、人間の仕事をGenAIに置き換えることの倫理性に至るまで、従業員はこの技術の利用について多くの疑問を抱いています。組織内のITの専門家は、GenAIを最も早く受け入れた層であることが少なくありません。一方で、管理業務が多い部門では最も大きな影響が生じており、それらのチームの間に不安が広がっています。信頼は、技術を分かりやすく解説する研修や、労働者が新たな役割へと成長できる可能性を与えるリスキリングおよびアップスキリングを通じて築くことができます。フォーラムの「Jobs Initiative（ジョブズ・イニシアチブ）」によると、今後5年間で労働者のスキルの44%が破壊的な影響を受けるとされており、近い将来にこれが極めて重要になります。同イニシアチブは、こうした労働市場の混乱の中で、すべての人にとって良質な仕事の実現を目指して取り組んでいます。
7. 変革マネジメントなしにGenAIを導入することはできない
新たな取り組みにおいては、組織の文化への影響と、それが従業員に求める考え方の転換も理解することが重要だと、本レポートは述べています。組織の最上層からの効果的なリーダーシップが不可欠です。また、ワークフローやプロセスを理解しており、GenAIが最大の効果を発揮できる箇所を見極められる中間管理職の役割も極めて重要です。
8. 大半の組織は、ワークフォースのうちどの程度の割合がGenAIを利用しているのかを正確に把握していない
実際、インタビューに応じた企業が報告した数値は20%から80%までとばらつきがありました。ほぼ全員が技術を利用していると述べる企業もあれば、組織全体がGenAIツールにアクセスできるようになっているため、少なくとも利用が可能だと述べる企業もありました。これらのツールがワークフォースにどの程度利用可能かは、企業のリスク許容度に左右されます。すべての従業員にアクセスを認める回答者もいれば、特定の部門に限定したり、利用に際してライセンスの申請を求めたりする回答者もいます。
9. 持続可能なAI利用のための戦略を策定している組織はわずかである
タスク特化型の小規模なAIモデルと比べると、ChatGPTのような大規模言語モデルはエネルギー集約型であり、プロンプトごとに大量の電力を消費する計算が必要となります。本レポートで取り上げた大半の組織はこの問題を認識していますが、これに対処するための戦略をすでに策定している組織はわずかです。また、ワークフォースへのGenAI導入に関する意思決定において、環境への配慮が中心的な要素とはなっていないようです。
10. 人間をループから外すことは依然として誤りだとみなされている
本レポートのためにインタビューを受けた大半の組織は、社内の委員会や評議会を通じて、GenAIのリスク、品質、責任ある利用を監視しています。こうした委員会や評議会は、ルールや枠組みを定め、ユースケースを評価しています。ほぼすべての組織が、ツールの責任ある利用に関する研修プログラムを開発したとも述べています。差別的なアルゴリズムをめぐるスキャンダルや、「欧州連合AI法」などの新たな法規制を踏まえ、企業は検証、確認、そして人間による介入の重要性を強く認識しています。「プロセスから人間を取り除くことは、最も大きな過ちになり得る」と、本レポートのインタビュー対象者の一人は述べています。
