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AI 導入のパラドックス ロバート・デンプシー、マウザー・エレクトロニクス 人工知能（AI）は、技術革新の最前 線に立っており、自動化とデータ 駆動型の洞察を通じて、企業の業 務運営の多くの側面を変革する可 能性を秘めています。しかし、企 業は効率の向上や競争優位性の獲 得という約束に惹かれつつも、AI の採用に躊躇しています。その「ブ ラックボックス」的な性質や、AIの 幻覚のようなリスクに対する懸念 が、この慎重さを後押ししています。 この記事では、企業が AI に対する 信頼を構築する方法について考察し ます。AI の使用について明確な境 界を設定し、AI モデルの透明性を高 め、人間を置き換えるのではなく補 完する協調的なアプローチを採用 することで、組織は AI 導入の複雑 さを乗り越え、その変革をもたらす 可能性を引き出すことができます。 AI導入の誇大宣伝と現実の解読 AI が業界を変革するビジョンは、ほ ぼすべての分野に浸透しています。 医療から金融、小売に至るまで、AI はワークフローの効率化、意思決定 の迅速化、新たなビジネスチャンス の発見など、さまざまな可能性を秘 めています。AI は、データ分析、予 測分析、反復作業の自動化、自然 言語処理において、すでに大きな 可能性を示しています。これらの アプリケーションは、業務効率の向 上、コストの削減、イノベーション の推進という魅力があるため、企 業にとって特に魅力的なものです。 例えば、データ分析では、AI は膨 大なデータセットを処理して、人間 のアナリストの能力をはるかに超え るトレンド、異常、パターンを特定 することができます。カスタマーサ ービスでは、AI 駆動のチャットボッ トが大量の問い合わせに対応し、迅 速な回答を提供することで、人間の エージェントはより複雑な問題に集 中することができます。これらの進 歩の魅力は無視できません。AIをコ アビジネスプロセスに組み込む可能 性が、大きな期待を集めています。 楽観的な予測にもかかわらず、企 業における AI の導入率は驚くほど 控えめです。2021 年から 2022 年にかけて実施された調査による と、 1 70% 以上の企業が AI の導入 についてまだ検討段階または試験 段階にあり、AI を大規模に運用し ている企業はごくわずかでした。 この慎重な姿勢の背景には、いくつ かの要因があります。未知のものに 対する恐怖は大きな障壁となってい ます。AI は多くの経営幹部にとっ てまだ比較的新しいものであり、不 安を抱かせるものです。多くの企 業リーダーは、データ漏洩、倫理 的問題、自動化された意思決定によ る予期せぬ結果などの潜在的なリス クを当然のこととして懸念していま す。AI システムの導入と管理の技術 的な複雑さは言うまでもありません。 データ使用、プライバシー、潜在 的なバイアスに関する規制当局の監 視も、この躊躇に拍車をかけていま す。組織は、AI の不適切な導入が業 務上のミスを引き起こし、評判を 損ない、法的措置につながる可能 性があることを理解しています。し たがって、AIの将来性は魅力的です が、企業は導入プロセスにおいて慎 重かつ段階的なアプローチを採用 しています。しかし、2023年に生 成AIが急激に普及した後に、2024 年のマッキンゼーの調査で、回答者 の72％が少なくとも1つの業務機能 でAIを導入したと回答しました。 2 AIモデルにおけるブラックボッ クスの性質への対応 採用におけるもう 1 つの大きな課題 は、多くの高度な AI モデル、特にデ ィープラーニングやニューラルネット ワークを使用するモデルにみられるブ ラックボックス性です。これらのシス テムは入力を処理して出力を生成する ことはできますが、その決定の背景に ある「どのように」「なぜ」を人間 が容易に理解することはできません。 この不透明性は、これらのモデルが 数百万から数十億ものパラメータを 含む複雑なアルゴリズムを使用して 11 |