生成AIの幻想と予測AIの真価：ビジネスとAIの現実的活用法
はじめに
どうも、きままなヤースです。この記事はAIが作成しています。
「生成AIは、私たちのやり方を完全に変革する、とんでもないセンセーションになる」――そんな見出しが巷に溢れています。あたかも、あらゆるビジネス課題を自動的に解決し、その副作用として多くの労働力を代替するかのように語られています。あまりにも素晴らしく、まるで万能薬のようです。
しかし、これは誇大広告です。生成AIがもたらすものは確かに驚くべきものですが、世界を動かすようなものではありません。効率化をもたらす可能性はありますが、その範囲は限られています。
一方で、より歴史のある予測AIには、いまだ計り知れない価値が眠っています。
Good AIの共同創設者兼CEOであり、Machine Learning Weekカンファレンスシリーズの創設者、『The AI Playbook』の著者でもあるエリック・シーゲル氏が、AIの真の可能性と現実的な活用法について語ります。
生成AIの「人間らしさ」がもたらす誤解
私は幼い頃からAIという概念に魅了され、やがて機械学習の分野に進み、1991年からこの分野に身を置いています。しかし、ここ数十年、特に生成AIの登場以来、AIをめぐる誇大広告には半ばうんざりしています。
生成AI、例えばChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、あらゆるトピックについてコミュニケーションをとることができ、あたかも私たちの意図を理解しているかのような応答を返すことがあります。ある意味で、言葉、フレーズ、文章、段落の意味を捉えていることは認めます。しかし、それができることと人間ができることの差は、ますます顕著になっていくと私は信じています。
生成AIは、しばしば「幻覚を見る」（事実ではないことをでっち上げる）と批判されますが、私を感心させるのは、時には正解を出すことです。これは、単語レベルという低レベルの詳細で動作しているためであり、その結果として人間らしい能力があるように見えるのです。
しかし、その印象的な能力と潜在的な価値の間には大きな違いがあります。確かに、**下書きの作成には非常に役立ちます。**手紙やシラバスなどの下書きを生成してくれます。しかし、盲目的に信頼することはできません。生成されたものをすべて校正する必要があります。これはある意味で、AIの自律性を低下させています。コンピューターの目的は自動化であり、物事を非常に高速に処理することです。私たちが十分に信頼して自動的に物事を実行できる程度にまで達すれば、それが最終的に経済を助け、世界の効率性を高めるのです。
予測AIの真価：大規模オペレーションを改善する力
予測AIとは、既存の大規模オペレーションを改善したいときに頼るテクノロジーです。これは自律性の恩恵を享受する可能性を秘めています。
予測AI、あるいはエンタープライズ機械学習は、データから学習して予測を行うことで、大規模な企業運営を構成する何百万もの意思決定すべてを改善するテクノロジーです。これこそが、世界を動かすものです。
具体的には以下のような活用例があります。
マーケティング: 誰が購入するかを予測し、マーケティング連絡の対象者を決定する。
不正検知: どの取引が不正である可能性が高いかを予測し、ブロックまたは監査する取引を決定する。
メンテナンス: どの列車車輪が故障する可能性が高いかを予測し、検査するものを決定する（ニューヨーク市消防局は、どの建物が火災のリスクが最も高いかを予測し、検査の優先順位付けとトリアージに活用）。
医療: どの患者が退院後に再入院する可能性が高いかを予測し、退院前に再診すべきかを決定する。
これらの予測アプリケーションは、優先順位付けやトリアージの一種であり、コンピューターがそれらの意思決定を繰り返し、非常に高速に、完全に自律的に行います。データを与え、機械学習（基盤技術）が予測モデルを生成し、その予測が私たちの行う大規模なオペレーションすべてを改善するのです。
例えば、配送業界を見てみましょう。UPSは米国最大の配送会社の1つですが、彼らは翌日の配送を予測することで、配送の効率を合理化しました。これにより、年間3億5000万ドルものコスト削減と、数十万メートルトンの排出削減を実現しています。
UPSは、午後遅くや夜間にトラックの積載計画を立てる際、その日の夜遅くに入ってくるであろう一部の荷物に関する情報が不完全です。そこで彼らは、すでに手元にある荷物に関する既知の情報に、予測モデルを適用して潜在的な配送先住所ごとに「明日そこに配送がある可能性はどうか？」と仮の予測配送を追加します。これにより、翌日必要なすべての配送のより完全な全体像を把握でき、夜間に荷物の計画と積載をより適切に行うことができます。朝、トラックが出発する際には、最適なルートで、走行距離、ガソリン消費量、ドライバーの時間を最小限に抑えることができるのです。
もちろん、一部の予測は間違っているかもしれませんが、予測によって得られる情報の完全性が、その不確実性を上回ると確信しているのです。
「誇大広告」の解毒剤：具体的な価値に焦点を当てる
既存の大規模オペレーションを改善したいのであれば、確率と向き合い、結果の可能性に数値を割り当てる必要があります。しかし、数値計算がどんなに優れていても、**それに基づいて行動しなければ意味がありません。**予測AIの価値は、実際にそれを導入し、既存のオペレーションを変更した場合にのみ生まれます。
生成AIの、まるで人間のような素晴らしい能力は、ある意味で私が見てきた中で最も驚くべきものです。しかし、その興奮の根底には、「私たちはAGI（汎用人工知能）、つまり人ができることは何でもできるコンピューターに確実に、そして非常に近づいている」という考えがあります。それは、まるでフランケンシュタインのようにコンピューターが「生きている」かのような感覚であり、SF映画で何度も目にするものです。
しかし、現実世界において、私たちは近い将来に人間を完全に再現できるとは考えていませんし、その方向に積極的に進歩しているとも思いません。これは期待値の誤った管理、別名「誇大広告」のレシピです。
誇大広告の解毒剤はシンプルです。
具体的な価値に焦点を当てること。
生成AIであろうと予測AIであろうと、その技術が企業内の何らかのオペレーションをどのように改善し、具体的な価値を生み出すのか、非常に具体的で信頼性のあるユースケースを見つけ出すことです。
AIが人間の心にどれほど近いか、あるいはそこに到達しつつあるのかを探求するのは、哲学的な対話としては素晴らしいことです。しかし、世界を動かすオペレーションの効率を改善することについて話すのであれば、私たちはもっと実践的になり、非現実的な夢を見るのをやめるべきです。
あなたは生成AIと予測AI、それぞれの価値をどのように捉えていますか？あなたのビジネスでAIを導入する際、どのような具体的な価値を求めますか？ぜひコメントであなたの意見を聞かせてください！
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