専門家は生成AI（GenAI）による大きな経済的好機を約束しているが、現場の企業の反応はより控えめなものにとどまっている。
企業は約束と現実のギャップを埋めるため、目新しさから脱却し、GenAI投資の投資収益率に注目しなければならない。
組織は明確な事業目標を定め、事業上の課題をエンドツーエンドで解決するGenAIソリューションを導入しなければならない。
生成AI（GenAI）の経済的潜在力は途方もない規模だ。ゴールドマン・サックスによると、GenAIは押し上げ、年間の生産性を1.5％向上させ、今後10年間で7兆ドルの経済価値を追加しうるという。
マッキンゼーの予測はさらに楽観的で、GenAIは世界経済に年間最大7.9兆ドルを追加しうると予測している。
さらに、実証研究と企業の実践結果から、この楽観論には十分な根拠があることが確認されている。
スタンフォード人間中心AI研究所のエリック・ブリニョルフソン教授は、こうした知見について、スタンフォード経営大学院との最近のインタビューで次のように補足している。「これは非常に大きな数字です。私は長年、新しい情報技術の導入に関する研究を数多く手がけてきましたが、企業は1％や2％の生産性向上が得られれば満足することが多いのです。」
実務家からも、生産性の大幅な向上が報告されている。例えばメルカド・リブレは、9,000人の人間の開発者を支援するためにGitHub CoPilotを導入した結果、コーディングに費やす時間が50％削減されたことを明らかにした。
GenAIがもたらす生産性向上には、興味深い傾向が現れつつある。タスクが複雑になるほど、生産性の向上幅は大きくなる。
その一例が、従来の手法で制作するのがより複雑なコンテンツ形式において生産性が向上することだ。テキストの入力はコードを書くよりも必要なスキルが少ないが、動画のようにより視覚的な形式は制作がさらに複雑になる。企業のデータによれば、この複雑さが、GenAIによる生産性の向上幅の拡大につながっていることが示唆されている。
例えばZoomは、SynthesiaのAI動画プラットフォームを利用し、世界中の1,000人以上の営業担当者向けに対話型研修を制作した。Zoomは動画制作を90％加速させ、従業員一人当たり1,500ドルを節約した。
生成型のテキスト、コード、動画がこうした応用事例は楽観的になる理由を示しているものの、大規模なGenAIの導入には依然として懐疑的な見方も多い。
控えめな反応
しかし、現場の事業責任者は、全面的な期待を共有しているわけではないようだ。
デロイトの報告書も同様の見解を示している。複数の情報源を引用しながら、デロイトは価格への敏感さと、企業におけるGenAI導入への高い期待の両方を指摘している。報告書は、企業はGenAIの長期的な見通しに強気である一方で、報告書内の調査参加者の一人が次のように印象的に述べている。「それに対して私に料金を払わせようとしても無駄ですよ。」
ROIに注目する
これは、目新しさによって、根本的に重要なこと、すなわち投資収益率（ROI）から注意がそれてはならないということを物語っている。
GenAIは参入障壁が低いことが大きな利点だが、それによって他の測定可能な目標や、期待される事業成果に関する仮説から注意がそれてはならない。ガートナーが明らかにしているように、GenAIを導入する際の最大の課題は、事業価値を見積もり、証明することである。
GenAIの長期的な潜在力は、短期的な価値を示せるかどうかにかかっている。つまり、GenAIのパイロットプロジェクトは、開始前に成功基準を明確に定めておく必要がある。
真に変革をもたらす他の技術と同様に、GenAIは主に二つの側面で測定可能な成果をもたらしうる。
顧客体験の向上。
単位当たりコストの削減。
過去のプラットフォームの転換は、これら二つの側面でROIを引き出す方法を示唆している。
過去10年間、インターネットと結びついたユーザー生成コンテンツは、新たな表現形式や、これまでに考案された中でも特に収益性の高いビジネスモデルのいくつかを生み出してきた。
今後10年間では、AIが生成するコンテンツが同様の成果をもたらすだろう。GenAI特有の機能を活用して顧客体験を向上させる企業こそ、投資に対する実際の収益を得ることになるだろう。その初期の例がペプシコの「メッシ・メッセージ」キャンペーンで、これはSynthesiaのAI動画プラットフォームを活用し、AI動画の無限の拡張性を活かしたものである。
メッシ・メッセージでは、サッカー選手の肖像を用いて、個別化された動画を大規模に生成することが可能になった。ファンは8言語で700万本以上の動画を生成したが、これは従来の動画制作では不可能な偉業である。
このようなファネル上部のマーケティング活用は、GenAIの応用例のひとつに過ぎない。顧客体験の改善は、顧客ライフサイクル全体にわたって収益に影響を与えうる。事業機能によっては、GenAIはファネル中間段階の製品デモを高度化したり、個別化された見込み客獲得の流れを通じて営業のアウトバウンド成約率を高めたり、顧客サポートを変革することで継続率を向上させたりすることができる。
同様に、GenAIは顧客体験の単位当たりコストを削減することもでき、これは先ほど述べた測定可能な生産性の向上によって示されている。GenAIの導入は組織の優先事項によって異なり、その価値はコスト、従業員の生産性、またはその他の効率性指標によって測定できる。そうすることで、GenAIが引き出すことを目指している長期的な経済的好機を、経営層が確実に享受できるようになる。
GenAI：ツールからソリューションへ
私たちの多くは、測定可能なパイロットの成果に対して自らに説明責任を課すという課題をまだ解決できていない。幸い、一部の初期導入企業はすでにGenAI導入の次の段階へと移行しつつある。
初期の価値を設定し、それを実証できたら、本当の難題が始まる。事業プロセスと企業の運営モデルを再構築することだ。
経済研究によれば、汎用技術の発明と、その後の成長への影響との間には時間差がある。新たなプラットフォームの転換が起こるたびにその差は縮まっているが、その差は数年単位で測定できる。
例えば、電力による生産性の飛躍を実現するには、製造工程を再構築する必要があった。組立ラインが導入されて初めて、その技術の真の恩恵を体験することができた。このことは、GenAIが完全な潜在力を発揮できるよう、企業がその運営方法を調整する必要があることを示唆している。
GenAIのパイロットプロジェクトは範囲が限定され、狭い業務に焦点を当てている。これにより、価値がどこにあるかについての当初の仮説を検証できる。しかし、検証が済んだら、範囲を単一の業務から、事業上の課題をエンドツーエンドで解決するものへと広げる必要がある。
例えば、営業見込み客の開拓において、パイロットプロジェクトでは、見込み客獲得の流れの中でテキストの代わりに動画を用いた場合の成約率の向上、ひいては後続の増分収益を検証することがある。その際、範囲は既存の見込み客獲得チャネル（アウトバウンドメールなど）に組み込まれたごく少数のAI動画に限定されることが多い。この範囲で価値を有意義に実証することはできても、GenAIに本来備わる潜在力を引き出すことはできない。
しかし、営業の見込み客獲得は複雑で、複数の段階を経るプロセスである。GenAIの真の潜在力は、複数のGenAIツールを組み合わせて見込み客獲得の流れをエンドツーエンドで再設計し、真に差別化された顧客体験を創出することから生まれる。それには、ブランドのトーンをプロンプトエンジニアリングによって台本生成に組み込むこと、各段階に対応するブランド準拠の動画テンプレートを作成すること、あるいは個別化された体験のために顧客関係管理データを統合することが含まれうる。
ツールを組み合わせてソリューションにすることは、差別化された体験の単位当たりコストを下げることにもつながり、営業チームは、見込み顧客と関係を築くために使えたはずの貴重な従業員の時間を奪われることなく、大規模にコンテンツを自動生成できるようになる。
ただし、GenAIシステムを構築するのは方程式の半分にすぎない。同様に重要なのは、組立ラインが必要としたように、研修から安全に関する方針に至るまで、企業の運営モデルを再構築し、人の行動を変えることである。
コンテンツのローカライズを例にとると、現在のモデルでは、ほとんどの企業がハブ・アンド・スポーク型のモデルを用いて、従来の間接費をかけながらコンテンツを現地市場の言語に翻訳している。このモデルが外部のトランスクリエーション代理店の業務を伴う場合は、さらなる課題が生じ、完了までに容易に数週間が加算される。
AI翻訳によって強化された組織は、運営モデルを根本から見直さなければならない。中核的な役割は、利害関係者の調整から、より実践的な実行へと移行する可能性がある。通常は代理店に委託されている業務が、社内で行われるようになるかもしれない。これらは本質的に、そうした役割の成功基準を変え、企業の研修プログラムと従業員の心理の双方に負担をかける。
一部の証拠は、導入が過去の移行よりもスムーズに進む可能性を示唆している。GenAIシステムが推論能力を向上させるにつれ、人間と機械の協働はより効果的になり、AIコーチが比類ない規模で従業員を支援するようになる。
ブリニョルフソン氏は次のように指摘している。「新しい技術では、導入が本格化する前にある程度の落ち込みが見られることがよくあります。変更の実施、労働者の再教育、事業プロセスの変更は困難でコストもかかるからです。今回は停滞期はなく、わずか数か月で成果が飛躍的に伸びました。」
まだ多くの課題が残されているが、企業においてGenAIがもたらしうる価値には、大いに期待している。ただし、私たちが常に目指すべき目標、すなわちGenAIによるROIを見失わないことが前提である。
