人工知能に関するマスコミの過熱や、技術向上のための新たな進歩が続く中、何が事実で、何が虚構であるかを見極めることが重要です。AI を含むテクノロジーの進歩は、日常業務の簡素化を目指す従業員にとって重要な要素となっています。実際に、AI が従業員ジャーニーをどのように支援しているかについての当社の調査によると、従業員の 50% 以上が人間の HR プロフェッショナルよりも AI を信頼しています。AI プラットフォームにこれほど大きな信頼を置いて頼りにするのであれば、誰もが基本的な事実を理解しておく必要があります。
AI エージェントは、事前定義された目標を達成するためにデータを収集し、意思決定を行い、タスクを実行するように設計された自律型システムです。新しい情報に適応し、時間の経過とともに学習し、単純な反復アクションから複雑な問題解決まで、幅広いタスクを管理できます。
組織のニーズに合ったテクノロジースタック内で AI エージェントを構築して展開するには、これまで耳にしてきた AI に関する誤解を自ら解く必要があります。続いて、ステークホルダー、特に従業員や顧客が持っている AI に関する誤解を解きます。従業員は、AI によってタスクをより効率的に完了でき、仕事が奪われるのではなくむしろ自らの生産性向上につながると分かれば、より積極的に AI を活用するでしょう。顧客は、より迅速で正確なサービスと、データが保護されているという情報を提供されれば、AI の使用を受け入れます。
ここでは、AI の仕組みに関する知識を深めるために、AI に関する 8 つの誤解を明らかにしていきます。
AI エージェントは独立して複雑な問い合わせに対応し、意思決定を行い、アクションを実行できますが、理解を形成するには依然としてデータに依存しています。そのため、AI は人間のように思考することはできません。
人間の思考や意思決定は、一般的な認識に過去の経験が組み合わされたものに基づいています。これらは、感情、直感、常識に影響されながら、意思決定の助けとなります。これらすべては人生を通して発達していき、そのおかげで人は熟考し、時間をかけて情報に基づいた選択を行うことができるのです。たとえば、マーケティングでは、人間の担当者が最近起きた出来事との感情的なつながりを発見してブランドを際立たせ、話題を呼ぶことができます。一方、AI マーケターは最近の出来事に基づいた市場の傾向を予測できます。
また AI は、トレーニングされたデータを使用して、データ分析で特定されたパターンに基づいて迅速な意思決定を行います。その選択は、感情や表現力に影響されません。
組織にとって、これは、十分なトレーニングを受けた AI ワーカーがデータ分析を行い、その結果に基づいて改善のためのソリューションベースの選択肢を提供できることを意味します。しかし、真の感情的つながりを生み出したり、複雑で創造的な問題を解決したりするには、人間の従業員が依然として必要です。
AI はデータに基づいて動作するようにトレーニングされているため、そのデータに偏りがある場合、AI プラットフォーム自体にも偏りが生じます。その良い例が、採用履歴データです。歴史的には、多くの男性がリーダー的な地位を占めてきたため、この情報に基づいて AI がトレーニングを受けて上級職の履歴書を分析すると、男性を優先する傾向があります。
偏りのないデータであっても、AI アルゴリズムはバイアスを生み出す可能性もあります。通常、アルゴリズムバイアスは、設計プロセスや開発プロセスにおける人間による選択を通じて発生します。たとえば、AI アルゴリズムが融資リスクを判断するように設計されており、開発者がソーシャルネットワーク上のつながりをクロールする機能を組み込んでいる場合、システムは特定の人口統計に属する個人に対し、意図せず差別的な判断を下す可能性があります。あらゆる場面で、特に顧客対応においては、CX における AI の倫理を優先させるようにテクノロジーをトレーニングして、バイアスが生じないようにすることが重要です。
AI システムにバイアスが浸透しないようにするには、バイアスのある情報がないか、テクノロジーの定期的な監視と再評価を必ず行ってください。これには、データとアルゴリズムの定期的な監査をスケジューリングして、最新かつ明確で信頼性の高い、偏りのない情報を確保することが含まれます。ユーザーからのフィードバックを取り込み、定期的に修正を行います。ServiceNow は、人々と組織にとって安全、公平、安全な責任ある AI の開発に取り組んでいます。
AI に関する最も一般的な誤解の 1 つは、AI によって多くの業界における人間の労働者の必要性が完全になくなるというものです。このテクノロジーが雇用市場を変革することに疑いの余地はありませんが、大量解雇につながるのではなく、人間の労働者に割り当てられるタスクの種類や仕事の進め方を変えていく可能性が高いと言えます。
多くの AI プラットフォームは、単純なタスクの自動化に役立つため、人間の作業員は、創造性を要するタスクに時間を割き、エスカレーションされたタスクに取り組むことができるようになります。カスタマーサービス業界の場合なら、人間の従業員は複雑な問題に対処し、共感を示すことができ、顧客は注文品の不足を報告するといった基本的なニーズに対して迅速なサービスを受けられます。
AI は、特に技術職において、新しい仕事の創出にも貢献します。データ入力や顧客の取り込みなど、単調なタスクに集中する業務は自動化される一方で、AI に特化した新たな職種が生み出されるでしょう。例としては、AI のトレーニングと開発、データサイエンス、AI のメンテナンスなどがあります。したがって、労働者は、AI が拡大する中で雇用市場での競争力を維持するために、リスキリングやスキルアップに注力する必要があります。
AI を、人の役に立つものにすることで、能力が向上するというメリットもあります。AI プロセスと AI エージェントが面倒で時間のかかるタスクを処理する一方で、人間の従業員には、戦略的なタスクや創造性を要するタスクに集中するための余力が生まれます。
ご存じの通り、AI システムはトレーニングするデータによって制限されます。そのため、AI の知識もそのデータによって制限されます。つまり、特定のデータセットの外部にある情報にアクセスすることはできないため、AI は全知ではありません。実際、データに不正確な情報があれば、AI は間違いを犯したり、虚偽の情報を提供したりする可能性さえあります。
たとえば、検索エンジンで見つかるオンライン情報は、膨大な量のテキストデータに依存していますが、これは大規模言語モデル (LLM) によって使用されます。虚偽の情報が事実として提示され、それが何度も繰り返されると、AI はその情報が正しいと判断してしまい、事実として提示します。これは、健康、法律、政治、金融など、重要な分野での誤情報の大量拡散につながる可能性があります。
大手 AI 企業と連携する場合でも、独自のシステムを構築する場合でも、AI を責任を持って使用し、その潜在的な限界を認識することが重要です。
AI に関する真実として、AI は、テクノロジーに特化した業界以外にもさまざまな業界で役立ちます。具体的な例として、エージェント型 AI の普及が挙げられます。情報を提供するだけでなく、アクションを実行し、他の AI エージェントや人間の従業員とやり取りし、情報に基づいた意思決定を行うことができる AI エージェントを展開します。
AI が役立つ非テクノロジー系業界の例としては、次のようなものがあります。
- ヘルスケア：AI は、より正確な診断を行い、よりパーソナライズされた患者ケアを提供し、新しい薬剤や治療法を開発するために、ヘルスケア業界全体で使用されています。この具体例として、マンモグラムによる乳がん検出、MRI による脳腫瘍やその他の神経疾患の分析など、画像診断における AI の活用が挙げられます。AI 技術を使用することで、診断の精度の向上や早期検出につながり、個々の患者に合わせたよりきめ細やかな治療計画も可能になります。
- 製造業：AI は、製造業の生産プロセスの拡張、品質管理の改善、機器やシステムの故障の予測に役立ちます。たとえば AI は、複数のセンサーからのデータ入力を監視して異常を検出することによって、製造システムの予測型メンテナンスを行うことができます。予測型メンテナンスでは、長期間ラインを停止させる可能性のある従来の予防メンテナンスや事後メンテナンス対策と比較すると、製造企業の時間とコストが節約されます。
- 金融：金融業界における AI は、不正行為の迅速な検出、パーソナライズされた金融アドバイスの提供、リスクの管理、投資の推奨を行うことができます。不正行為を検出すると、AI 機械学習が銀行取引をリアルタイムで分析し、異常な支出パターン、通常と異なる場所で行われた取引、短時間での複数回の取引、通常のパターンから逸脱した支出を、瞬時に検知することができます。これによって銀行や消費者は、不正行為によって被る損失を防ぎ、セキュリティが強化され、より正確な不正フラグを受け取ることができるといったメリットを得ることができます。
- 小売業：AI を活用して、よりパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスの創出、価格傾向のモニタリング、店舗の在庫管理を行うことができます。たとえば、機械学習モデルを備えた AI アルゴリズムでは、顧客データを分析して、個々の顧客の好みや習慣を把握できます。このようなモデルは、カスタマイズされた推奨事項をこれらの各顧客に表示したり送信したりできるため、売上と収益の増加、顧客エンゲージメントとロイヤルティの向上、より効率的な在庫管理につながります。
- 農業：AI は、農業データの共有、灌漑システムの最適化、植物や動物の健康状態のモニタリングを通じて、作物の収穫量の向上に役立ちます。農家は、ドローン画像、センサー、気象パターンからのデータを入力することで、作付地のうち病気にかかった作物や雑草の侵入を防ぎ、灌漑や施肥を最適化するために早急の対応を必要とする領域を特定することができます。これは、作物の収穫量の増加、資源の節減と持続可能な利用、人件費の削減、作物の問題の早期発見につながります。
どの業界で働いているかや最適化を検討しているかどうかに関わらず、AI の潜在的なメリットは膨大であり、テクノロジーが発展し続けるにつれてメリットは拡大し続けます。
新しい AI システムやアルゴリズムを開発するには、高度な技術的専門知識を持つ人が必要ですが、実際に AI ツールを使用してイノベーションをアクションに変えることは、ほぼ誰にでもできます。実際、一般の人々は、おそらく AI を意識することなく日常的に使用しています。
AI の日常的な用途には、次のようなものがあります。
- 顧客とのコミュニケーションを改善するためのスペルチェックと文法チェッカー
- 質問にすばやく回答する音声アシスタント（Siri や Alexa など）
- セキュリティ対策強化のための顔認識
- ストリーミングサービスでのパーソナライズされた推奨事項
キャリア形成を目的とした用途では、企業が開発している基本的な AI ツールやプラットフォームは、直感的なインターフェイスを使用した分かりやすい設計のものが多くみられます。職場で AI を活用する際には、組織は既存の従業員と新入社員に対して AI に特化したトレーニングを提供し、AI 技術がビジネスの基準の範囲内で使用されていることを確認する必要があります。
AI に関する事実の 1 つは、生産性を大幅に向上させることは可能ですが、生産性の向上が保証されるわけではないということです。AI は強力なツールですが、効果的に使用しなければ、自動的にワークフローの生産性が向上することはありません。
AI は、サプライチェーンの最適化、物流ルート計画、建物のエネルギー消費の管理など、効率性の最適化を通じて生産性を向上させるために使用することができます。しかし AI は、たとえば、人間には把握しきれない「ブラックボックス」状態を生み出してしまう場合など、生産性を低下させる可能性もあります。これは不信感につながり、AI が出力している作業を二重チェックする必要性が生じ、時間の無駄になります。
AI ツールを効果的に実装するための重要なヒントには、次のようなものがあります。
- AI が役立つ領域を時間をかけて理解することで、適切に計画を立て実行に移す。
- 経営幹部、従業員、顧客、投資家など、あらゆるレベルのステークホルダーの賛同を得る。
- AI がビジネスの改善にどのように役立つかについて、現実的でデータに裏打ちされた期待値を設定する。
- トレーニングを展開して、社内の全員が AI の使用方法を理解できるようにする。
- 質の高いデータで AI をトレーニングし、誤情報、不正確さ、バイアスを防止する。
- すべての AI システムを人間が監視し、AI が正確で効果的であることを確認する。
要するに、AI ツールをどのように使用し、それをどのように企業に統合して生産性を向上させるかが重要なのです。
AI のコストに関する真実は、ビジネスへの導入方法によって異なります。AI モデルをゼロから開発し、最先端の進歩を維持するために新しいアルゴリズムを継続的にテストする場合は、コストがかかる可能性があります。しかし、より経済的なアプローチとしては、既存のツールを使用するか、AI 企業と提携してプラットフォームに基づくカスタムインターフェイスを開発する方法があります。
独自のプラットフォームを構築するのではなく、AI プロバイダーと提携することで、AI に慣れ、特定のニーズに最適なオプションを見つけることができます。新しい AI ツールとプラットフォームが広く利用可能になったことで、これらのプロバイダーは AI をより利用しやすく手頃な価格帯にしています。
さまざまな AI ツールをビジネスに導入する際には、テクノロジーの誤用を回避し、従業員の賛同を得るために、前述の一般的な AI に関する誤解を払拭することが重要です。AI と AI エージェントの力をビジネスのあらゆる側面にもたらすことができるシングルプラットフォームに投資することは、投資効果を最大限に引き出し、効果を確実にする最も効果的な方法です。
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AI についての誤解に関するその他の質問への回答を、以下でご確認ください。
あなた自身、ステークホルダー、あるいは顧客が AI に関する一般的な誤解を信じている場合、その誤解を解かなければビジネスに悪影響をもたらす可能性があります。AI が持つ変革力を実感してもらうには、AI の使用方法、その仕組み、そしてメリットを、技術的な専門用語抜きで分かりやすく説明することで、社内外の関係者全員に対し、透明性を確保する必要があります。このような説明では、AI に関する一般的な誤解を払拭し、AI に関する興味深い事実を共有する機会にすることもお勧めします。
最大の問題を特定することは困難ですが、AI を責任を持って開発し使用するためには、関連する多くの課題に注意を払う必要があります。課題には次のようなものが挙げられます。
- バイアスの防止と公平性
- 透明性と説明可能性の確保
- 誤情報や不正操作の防止
- 現実的な雇用市場とスキルへの影響の提示
- データとプライバシーの漏洩の防止
- アクセシビリティと公平性の確保
- 多様性の欠如の防止
- 安全性を確保するための制御機能の提供
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