※本記事は、MIT Sloan Management ReviewとBoston Consulting Groupが共同制作するポッドキャスト「Me, Myself, and AI」の内容を基に作成されています。本エピソードでは、過去1年間のジェネレーティブAIの急速な発展について、以前の5人のゲストのインサイトを振り返り、検討しています。

ポッドキャストの詳細情報は https://mitsmr.com/3D3zfHl でご覧いただけます。また、個別のエピソードは以下のリンクからアクセス可能です：

• Microsoft社 Eric Boyd氏の回: https://pod.fo/e/2750c7
• GitHub社 Mario Rodriguez氏の回: https://pod.fo/e/27109b
• Partnership on AI Rebecca Finlay氏の回: https://pod.fo/e/2810e0
• Meta社 Joelle Pineau氏の回: https://pod.fo/e/26f548
• NASA Vandi Verma氏の回: https://pod.fo/e/2750b3

本記事では、ポッドキャストの内容を要約しております。なお、本記事の内容は原著作者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルのポッドキャストをお聴きいただくことをお勧めいたします。

登壇者紹介：

• Sam Ransbotham氏とShervin Khodabandeh氏（共同ホスト）
• Eric Boyd氏（Microsoft）：AI実装と製品開発の責任者
• Mario Rodriguez氏（GitHub）：GitHub Copilotの開発責任者
• Rebecca Finlay氏（Partnership on AI）：AIの責任ある開発と展開を推進
• Joelle Pineau氏（Meta）：オープンリサーチを通じたAI開発の推進者
• Vandi Verma氏（NASA JPL）：Mars 2020ミッションの移動性とロボットシステムの副マネージャー兼主任エンジニア

エンジニア：David Lishansky氏 制作コーディネーター：Allison Ryder氏、Alanna Hooper氏

1. AIの普及と変化

1.1. AIの利用率の急増 (50%から70%へ)

Sam: この1年で、私たちはAIに関する予測や警告について多くを議論してきました。AIは文字通りどこにでも存在するようになり、私とホストは隔週で、仕事や個人生活でAIをどのように使用しているかについて、専門家たちと対話を重ねています。

Eric（Microsoft）: 私が注目しているのは、AIを活用する機能の利用率が100%になるシナリオや製品についてです。例えば、Teamsでの通話における文字起こし機能は、すべてのユーザーが使用するわけではありません。しかし、検索機能は避けようがなく、AIを100%使用することになります。同様に、音声でテキストメッセージを作成する場合も、常にAIを使用することになります。

私たちは毎月、音声APIを通じて提供される音声品質が向上していることを測定データで確認しています。視覚モデルも最近、品質が劇的に向上しました。そして大規模言語モデルについては、その能力の高さは驚くべきものがあります。

Shervin（BCG & MIT）: Boston Consulting GroupとMIT SLOAN Management Reviewの最新の調査結果によると、AI利用率は前回の調査時の50%から70%に急増しています。この20%の伸びの背景には、ジェネレーティブAIの影響が大きいと考えられます。

Eric: 最近では、CEOが4つの箇条書きをAIに渡して、スタッフ向けの2ページのメモを作成させ、そしてスタッフがそのメモをAIを使って4つの箇条書きに要約し直すという、面白い状況も予想されています。実際に私自身、難しいメールを書く際にAIを使って、より丁寧な表現に修正するなどの支援を受けています。これは非常に強力なツールとなっています。

このように、AIは企業活動において不可欠な存在となりつつあり、その活用範囲は急速に拡大しています。特に注目すべきは、AIがツールとしてだけでなく、業務プロセスの本質的な部分に組み込まれつつある点です。

1.2. AIの民主化と技術アクセスの拡大

Eric（Microsoft）: 私たちは今、技術の民主化という大きな転換点にいます。30年前と比較すると、携帯電話の計算能力やインターネットへのアクセスがいかに一般化したかを考えてみてください。この変革は、より多くの人々の手に力を与えることにつながっています。

Sam: 確かにその通りですね。このような技術の民主化は、AIによってさらに加速されているように見えます。特に、プログラミングの知識がない人々にも、アプリケーション開発の可能性を開くという点で革新的です。

Eric: はい、その点が重要です。現在、アプリケーションを作成するには、コンピュータサイエンスの知識やプログラミング言語の理解、開発ツールへのアクセスが必要です。しかし、GitHub Copilotのような技術は、この状況を根本的に変えようとしています。概念を説明するだけで、AIがそれをコードに変換してくれる可能性を秘めています。

Sam: それは興味深い展望ですね。このような変化は、これまでアプリケーション開発を外部に依頼せざるを得なかった人々にも、自身でソリューションを作り出す機会を提供することになりますね。

Eric: そうです。私たちは、ChatGPTを通じて、このような可能性が現実的なものになりつつあることを目の当たりにしています。確かに、これは究極の宿題代行ツールになる可能性もありますが、それ以上に重要なのは、人々にAIの可能性を認識させ、次世代の企業や新しい活用方法を生み出すきっかけになるということです。この民主化は、より多くの人々に力を与え、イノベーションを加速させる原動力となるでしょう。

Sam: つまり、AIの民主化は単なる技術アクセスの問題ではなく、創造力と実行力の解放という、より大きな可能性を秘めているということですね。

1.3. Microsoft Dynamicsの事例 - CarMaxでの大規模なコンテンツ生成

Eric（Microsoft）: Microsoft Dynamicsでは、AIを広告コピーの生成に活用しています。特に印象的な事例として、CarMaxとの取り組みを紹介したいと思います。CarMaxは世界中のあらゆる車両について、それぞれユニークなページを作成する必要がありました。

Sam: それは相当な量のコンテンツ生成が必要になりますね。具体的にはどのように進めたのでしょうか？

Eric: 私の最初の車は1986年のフォード・テンポでした。率直に言って、それは1986年時点でもそれほど良い車ではありませんでしたが、このような車についても詳細なページが必要でした。CarMaxは、このような各メーカー、各モデル、各年式の車両について、ユーザーレビューを持っていました。彼らはGPT-3を使用して、これらのレビューを要約し、検索エンジン最適化に効果的なページを生成しました。

Sam: 従来の方法でこれを実現しようとすると、どのくらいの時間がかかったのでしょうか？

Eric: 彼らが計算したところ、従来の方法では文字通り何年もかかる作業でした。しかし、AIを活用することで、数時間で大量の高品質なコンテンツを生成することができました。重要なのは、このコンテンツが彼らのサイトへのトラフィックを効果的に導いているということです。

また、エディターがこれらの生成されたコンテンツをレビューすることで、従来の方法よりもはるかに生産的にコンテンツを作成・管理できるようになりました。これは、AIが人々の仕事を支援し、これまでできなかったことを可能にする良い例だと考えています。

2. GitHub Copilotの開発と展開

2.1. プロダクトマネジメントの新しいアプローチ

Mario（GitHub）: プロダクトマネジメントは、農業のような長い歴史を持つ分野と比較すると、非常に新しい分野だと考えています。開発者は長年にわたってさまざまな方法で仕事をしてきましたが、プロダクトマネジメントという規律自体はまだ発展途上です。

Sam: それは興味深い視点ですね。プロダクトマネジメントの本質とは何だとお考えですか？

Mario: プロダクトマネジメントの役割は、単なる機能の集合体を作ることではありません。私たちはよく「フィーチャーファクトリー」という言葉を耳にしますが、それは正しいアプローチではありません。プロダクトマネジメントは、科学というよりもむしろ芸術に近いものです。

プロダクトマネジメントの真髄は、達成したい成果を定め、その成果を実現するためにプロダクトをどのように構築するかを見出すことです。スタンドアップミーティングを運営したり、顧客と対話したりすることだけがプロダクトマネジメントではありません。

Sam: では、具体的にどのようにして顧客のニーズとビジネス目標を結びつけているのでしょうか？

Mario: プロダクトマネジメントの美しさは、顧客が達成したいこと、あるいはビジネスが達成したいことを理解し、そこに到達する方法を見出すことにあります。私の場合、常にインクリメンタルなアプローチを好んでいます。常に正しい判断を下すことは困難ですが、一連の仮説を検証するための次のインクリメンタルなステップを見出すことが重要です。プロダクトチームの本当の役割は、このようなアイデアを成果と結びつけ、その方程式の中間部分を埋めていくことなのです。

これは単なる機能の追加ではなく、真の価値創造につながる取り組みであり、プロダクトマネジメントの芸術性が最も発揮される部分だと考えています。

2.2. インクリメンタルな開発手法とStaff Ship

Mario（GitHub）: GitHubでは、インクリメンタルな開発アプローチを重視しています。常に正しい判断を下すことは困難ですが、私が常にプロダクトチームに伝えているのは、「一連の仮説を検証するための次のインクリメンタルなステップは何か」ということです。

Sam: その「インクリメンタルなステップ」は、どのように顧客に届けられているのでしょうか？

Mario: 重要なポイントは、このインクリメンタルな進歩が必ずしも即座に顧客に見える形である必要はないということです。GitHubでは「Staff Ship」という手法を採用しています。これは、新機能を最初に社内でリリースし、検証するアプローチです。

Sam: それは興味深いアプローチですね。Staff Shipによって、どのような利点が得られているのでしょうか？

Mario: この方法により、アイデアの有効性を検証し、「これは機能したのか、それとも機能しなかったのか」を判断することができます。さらに、その結果に基づいて、目標達成に向けたアイデアの次の改良版を考案することができます。これは単なる段階的な開発プロセスではなく、各ステップでの学びを最大化するための戦略的なアプローチなのです。

特に、AIを活用した製品開発においては、この手法が非常に効果的です。仮説を立て、検証し、改善するというサイクルを、実際のユーザーに影響を与えることなく回すことができるからです。このアプローチにより、私たちは製品の品質を確実に向上させながら、イノベーションを推進することができています。

2.3. 開発者の生産性向上と幸福度への影響

Mario（GitHub）: GitHub Copilotの導入により、私たちは開発者の生産性に大きな改善を確認しています。具体的な数値で言うと、55%もの生産性向上を達成しました。しかし、私が特に誇りに感じているのは、開発者の幸福度に関する成果です。

Sam: 開発者の幸福度を測定する理由は何でしょうか？

Mario: 組織において開発者が不満を感じていると、多くのことが上手く進まなくなります。現在の市場では、優秀な開発者人材の獲得は非常に困難です。そのため、開発者の幸福度を維持することは極めて重要です。私たちは顧客に対して、開発者の幸福度を定期的に測定することを強く推奨しています。

Sam: つまり、Copilotは生産性と幸福度の両面で成果を上げているということですね。

Mario: はい、その通りです。私たちは導入率の面でも、提供価値の面でも大きな成功を収めていますが、私個人としては、世界中の開発者の幸福度を向上させることができている点を最も重要視しています。開発者の幸福度向上は、単なる満足度調査の数値以上の意味を持っています。それは、イノベーションの促進、品質の向上、そして最終的には組織全体の成功につながる重要な指標なのです。

Sam: このアプローチは、人材確保の観点からも重要な意味を持ちそうですね。

Mario: その通りです。開発者人材の獲得競争が激化する中で、幸福度の高い職場環境を提供できることは、重要な差別化要因となっています。Copilotのような革新的なツールの導入は、単なる生産性向上だけでなく、開発者が本当にやりがいを感じられる環境づくりに貢献しているのです。

3. 責任あるAI開発とコミュニティ

3.1. Partnership on AIの取り組み

Rebecca（Partnership on AI）: イノベーションを推進し、新しい市場を開拓するためには、安全性と責任ある開発を同時に考えていく必要があります。現在のジェネレーティブAIには、幻覚やその他の課題が存在していますが、これらの課題を克服することで、より大きな可能性が開けると考えています。

Sam: より具体的に、どのような分野での活用を視野に入れているのでしょうか？

Rebecca: 特にヘルスケアや環境問題、サステナビリティに関する重要な課題に対して、AIが変革的な可能性を秘めていると考えています。これは私がPartnership on AIに参画している理由でもあります。既に予測AIの分野では、様々な科学分野でAIが研究プロセスに組み込まれ始めています。

Sam: しかし、そのような活用には様々な課題もありそうですね。

Rebecca: はい。現在、多くの企業がこれらの技術の導入に際して、リスクと利益のバランスをどう取るべきか、一種の孤独感を感じています。生産性や顧客サービスの向上という利点と、技術導入に伴うリスクの評価の間で悩んでいるのです。

これこそが、Partnership on AIの重要な役割だと考えています。私たちは、同じ課題に直面している組織のコミュニティを形成し、リアルタイムでベストプラクティスを開発しています。例えば、ワークフォースへの責任ある導入方法、システムの安全性確保、監査やオーバーサイト、情報開示の方法など、組織が直面する実践的な課題に対して、共に解決策を見出していく場を提供しています。

このように、個々の組織が単独で課題に取り組むのではなく、コミュニティとして学び合い、成長していくアプローチが、AIの責任ある開発と展開には不可欠だと考えています。

3.2. 企業間での知識共有の重要性

Rebecca（Partnership on AI）: 現在、各企業はAI技術の展開に関して孤独な戦いを強いられています。彼らは、AIシステムの導入に伴うリスクと、生産性向上や顧客サービスの改善といった利点のバランスを、独力で見出そうとしています。

Sam: それは確かに大きな課題ですね。企業間での知識共有は、その解決策となり得るのでしょうか？

Rebecca: はい。私たちPartnership on AIの重要な使命の一つは、企業に「あなたは一人ではない」ということを伝えることです。同じような課題に直面している組織のコミュニティが存在し、リアルタイムでベストプラクティスを開発しているということを知ってもらうことが重要です。

Sam: 具体的にはどのような形で知識共有が行われているのでしょうか？

Rebecca: 例えば、企業がどのようにしてAIをワークフォースに責任を持って導入するか、システムの安全性をどのように確保するか、といった実践的な課題について、組織間で経験を共有しています。これらの知見は、単独では得られない貴重な情報源となっています。

特に重要なのは、各組織が実験段階で得た知見を共有することです。成功事例だけでなく、失敗から学んだ教訓も含めて、包括的な知識共有を行うことで、業界全体としてより安全で効果的なAI活用が可能になると考えています。このような協力関係こそが、AIの責任ある開発と展開の鍵となるのです。

Sam: つまり、競争優位性を保ちながらも、業界全体の発展のために協力し合うという微妙なバランスが求められるということですね。

Rebecca: その通りです。各企業が独自の競争優位性を追求しながらも、基本的な安全性や責任ある展開に関する知見を共有することで、業界全体として健全な発展が可能になると考えています。

3.3. 安全性と責任ある展開の課題

Rebecca（Partnership on AI）: 私たちが直面している重要な課題の一つは、AIシステムのリスクと利点のバランスをとることです。現在、各企業は手探りの状態で、監査やオーバーサイトの方法を模索しています。

Sam: 監査やオーバーサイトについて、具体的にはどのような取り組みが行われているのでしょうか？

Rebecca: 私たちは、AIシステムの展開において、実験とベストプラクティスの開発を同時に進めています。例えば、システムの安全性評価や、情報開示の方法について、実践的なアプローチを開発しています。ここで重要なのは、単なる理論ではなく、実際の導入事例から学ぶことです。

Sam: では、実験から得られた知見はどのように共有されているのでしょうか？

Rebecca: 企業が実際にAIシステムを展開する際には、どのような監査手法が効果的か、どの程度の情報開示が適切かといった実践的な課題に直面します。これらの経験を共有し、ベストプラクティスとして確立していくことが重要です。

特に注目すべきは、失敗から学ぶ機会を大切にしているということです。成功事例だけでなく、実際に起きた問題とその解決方法を共有することで、業界全体としての知見を蓄積しています。このような実践的な学びの共有こそが、安全で責任あるAI開発の基盤となると考えています。

Sam: つまり、安全性と責任ある展開は、理論的なフレームワークだけでなく、実践的な経験の積み重ねが重要だということですね。

Rebecca: その通りです。私たちは、企業がAIシステムを展開する際の具体的な方法論を、実践を通じて確立していく必要があります。これには時間がかかるかもしれませんが、この過程で得られる知見は、将来のAI開発において極めて貴重な資産となるでしょう。

4. オープンソースとAI開発

4.1. Metaのオープンプロトコル文化

Joel（Meta）: Metaには、AIチーム以前から続くオープンプロトコルに対する強い文化があります。基本的なソフトウェアスタックも多くのオープンプロトコルに基づいており、この文化は現在も継続しています。

Sam: その文化は組織全体でどのように維持されているのでしょうか？

Joel: この取り組みは、マーク・ザッカーバーグと彼のリーダーシップチームによって強力にサポートされています。私たちのモデルのオープンソース化へのコミットメントは、トップレベルの経営陣から強い支持を得ています。

Sam: しかし、オープンソース化には様々なリスクも伴うのではないでしょうか？

Joel: はい、その通りです。モデルのオープンソース化は安全に行う必要があります。これは一企業の判断だけでなく、より広い社会的な議論が必要な課題です。特に最先端の大規模モデルについては、各国政府もリスク軽減についてさまざまな見解を持っています。

我々は、この文化を組織のDNAとして定着させることで、イノベーションと安全性のバランスを取ることができていると考えています。オープンプロトコル文化は、単なる技術的な選択ではなく、Metaの組織としての価値観を体現するものとなっています。この文化は近い将来も変わることはないでしょう。ただし、安全性への配慮は常に最優先事項として考えていく必要があります。

Sam: その意味で、オープンプロトコル文化は組織の本質的な部分として機能しているということですね。

Joel: その通りです。この文化は、私たちの意思決定や開発プロセスの隅々にまで浸透しています。それは単なるポリシーではなく、Metaという組織の在り方そのものを規定する重要な要素となっているのです。

4.2. 研究モデルのオープンソース化戦略

Joel（Meta）: 私たちMetaでは、研究モデルと本番モデルを明確に区別したオープンソース戦略を採用しています。研究モデルは積極的にオープンソース化していますが、実際のプロダクションで使用しているモデルについては、不正な攻撃を防ぐために慎重なアプローチを取っています。

Sam: 研究モデルのオープンソース化には、どのような意図があるのでしょうか？

Joel: 研究モデルを早期に公開することで、主要な改善の機会を素早く見出すことができます。これにより、モデルが製品に組み込まれる段階までに、大幅な品質向上を実現することができます。この戦略は、私たちの言語モデルの開発においても効果を発揮しています。

Sam: 段階的な公開アプローチについて、もう少し詳しく説明していただけますか？

Joel: もちろんです。例えば、Llamaモデルの場合、Llama 1、Llama 2、そしてLlama 3と、世代を重ねるごとに大幅な改善を実現しています。これは私たちの研究チームの素晴らしい成果だけでなく、より広いコミュニティからの貢献によって可能になっています。

同時に、セキュリティの観点から、完全なオープン化ではなく、段階的なアプローチを取ることで、潜在的なリスクを最小限に抑えることができています。これは、イノベーションの促進とセキュリティの確保という、時として相反する目標のバランスを取るための重要な戦略となっています。

4.3. コミュニティからのフィードバックと改善サイクル

Joel（Meta）: コミュニティからのフィードバックは、私たちのモデル開発において非常に重要な役割を果たしています。例えば、Llamaモデルは、Llama 1からLlama 2、そしてLlama 3へと、各世代で大きな進化を遂げています。これは私たちの研究チームの努力だけでなく、広範なコミュニティからの貢献があってこそ実現できました。

Sam: コミュニティからの貢献には、具体的にどのような形態があるのでしょうか？

Joel: コミュニティからの貢献は実に多様です。例えば、安全性リスクの軽減に関する新しい手法を提案する人々がいます。また、新しい機能を評価するための革新的なデータセットを提供する人々もいます。さらに、モデルのトレーニングを高速化するための最適化テクニックを共有してくれる人々もいます。

Sam: それらの貢献は、具体的にどのようにモデルの改善につながっているのでしょうか？

Joel: これらすべての貢献が集まって、時間とともにモデルを改善する大きな力となっています。特に興味深いのは、最適化に関する提案です。モデルのトレーニングをより効率的に行えるようになることで、より多くの実験と改善のサイクルを回すことができます。

これらの多様な貢献が相互に作用し合うことで、モデルの性能は着実に向上しています。コミュニティからのフィードバックと改善の提案は、私たちの開発プロセスに不可欠な要素となっているのです。

5. NASAにおけるAI活用事例

5.1. Mars 2020ミッションでの自律走行

Vani（NASA JPL）: NASAのジェット推進研究所で、私はMars 2020ミッションの移動性とロボットシステムの副マネージャー、そして主任エンジニアを務めています。私たちのミッションは、人類の利益のために探査、発見、知識を拡大することです。その中で、特筆すべき成果の一つが、Perseveranceローバーの自律走行システムです。

Sam: 具体的にどの程度の自律性を実現しているのでしょうか？

Vani: 実際の数字をお伝えしますと、現在までの走行の88%が自律走行モードで行われています。これは、自動運転車に似たような自律能力を実現していますが、より困難な環境での運用です。ローバーは搭載されたカメラで画像を撮影し、地形を検知し、障害物を回避しながら自律的にナビゲーションを行います。

Sam: 人類が一度も訪れたことのない場所での自律走行は、特別な課題があるのではないでしょうか？

Vani: その通りです。最も興味深い点は、人間が一度も見たことのない地形を走行しているということです。つまり、私たちは事前に詳細な地形情報を与えることができません。ローバーは完全に自律的に、未知の環境を理解し、安全な経路を見つけ出さなければならないのです。カメラによる画像認識と障害物回避のシステムは、このような極めて困難な条件下でも確実に機能しています。

この高い自律性は、Mars 2020ミッションの重要な目標の一つである、多様な場所からのサンプル収集を可能にする鍵となっています。私たちは、初めて火星のサンプルを地球に持ち帰ることを計画していますが、そのためには効率的な移動能力が不可欠なのです。

5.2. 「興味深い特徴」の自動検出システム

Vani（NASA JPL）: ローバーが探査を進める中で、私たちは「恐竜の骨」のような興味深い特徴を見逃さないようにする必要があります。そのために、広角画像で広い範囲を撮影し、AIを使用して最も興味深い特徴を特定するシステムを開発しました。

Sam: 「興味深い」という主観的な概念を、どのようにAIに理解させているのでしょうか？

Vani: これは非常に重要な質問です。実は、「興味深さ」を定義することは、私たち人間にとっても大きな課題でした。SuperCamという装置は、レーザーを岩に照射してプラズマを生成し、それを望遠レンズで観察することができます。しかし、視野角がミリラジアン単位と非常に狭いため、全体を調査するには何日もかかってしまいます。

そこで私たちは、科学者が「興味深い」と考える特徴を、明確なパラメータとして定義するアプローチを採用しました。科学者たちは、特定の地域で探している岩の明度、大きさ、形状などを指定できます。これらのテンプレートをAIに提供することで、効率的な探査が可能になっています。

Sam: 新しい、予期せぬ発見についてはどのように対応しているのでしょうか？

Vani: 私たちは「新規性検出」という研究も進めています。これは、すでに観察した特徴とは異なる、新しい特徴を自動的に検出する手法です。まだ実装には至っていませんが、このアプローチにより、私たちが事前に想定していなかった興味深い発見につながる可能性があります。

また、科学者たちは、統計的に有意なデータを集めるため、特定の仮説に基づいて複数の異なる計測機器での観察を行う必要があります。AIシステムは、この科学者たちの意図を理解し、適切な観測対象を提案することができます。

5.3. 64,000以上のパラメータ管理における課題と可能性

Vani（NASA JPL）: Perseveranceローバーのシステムには、64,000以上のパラメータが存在し、これらはすべて不揮発性メモリに保存されています。これらのパラメータは、ソフトウェアの振る舞いを制御する重要な要素です。

Sam: その膨大な数のパラメータは、どのように管理されているのでしょうか？

Vani: これらのパラメータは単なるソフトウェアの設定値だけではありません。コマンドに対する引数も含めると、さらに多くの組み合わせが存在します。また、これはハードウェア設計に関連するパラメータも含んでいないため、実際の複雑さはさらに増します。

このような多変数空間でのパラメータ調整は、ロボット工学における大きな課題の一つです。私たちは、意図した動作を実現するために、これらのパラメータを適切に設定する必要があります。

Sam: AIはこの課題の解決に役立つ可能性がありますか？

Vani: はい、AIは確実にこの分野で大きな可能性を秘めています。実際、スーパーコンピュータを使用してこれらのパラメータを最適化し、その結果をローバーにアップリンクする手法を開発しています。AIは、この複雑な多変数空間での最適化において、人間の能力を大きく補完する可能性があります。

特に重要なのは、科学者たちの意図を正確にパラメータの組み合わせに翻訳することです。例えば、特定の探査目標に対して、どのパラメータ設定が最適なのかを、AIが支援することができます。これにより、ミッションの効率と成功率を大幅に向上させることが期待できます。

6. 今後の展望と課題

6.1. 集団的な学習プロセスの重要性

Sam: 私たちは最近、YouTubeで興味深いチャンネルを見つけました。そこでは、従業員が顧客の前で起こした失敗とその解決方法を公開し、最終的に顧客満足度を向上させた事例を共有しています。このような知識共有の動きは、技術コミュニティでも見られますね。

Rebecca（Partnership on AI）: その通りです。私たちが特に注目しているのは、企業が単独で課題に取り組むのではなく、コミュニティとして学び合う姿勢です。ジェネレーティブAIの分野では、誰も10年の経験を持っていません。つまり、私たちは皆、共に学んでいく立場にあるのです。

Sam: それは重要な指摘ですね。失敗からの学びを共有することの意義について、もう少し詳しく説明していただけますか？

Rebecca: はい。特に新しい技術の導入においては、失敗は避けられません。しかし、その失敗から得られた教訓を共有することで、業界全体として効率的に学習を進めることができます。私たちPartnership on AIでは、企業が直面する課題や解決策を共有するプラットフォームを提供しています。

重要なのは、これが単なる成功事例の共有ではないということです。失敗やその克服プロセスを含めた包括的な知識共有により、より深い学びが可能になります。このような集団的な学習プロセスこそが、AIの責任ある開発と展開を加速させる鍵となるのです。

Sam: このコミュニティベースの知識構築は、技術の進歩とともにますます重要になってきそうですね。

Rebecca: その通りです。特に、AIのような急速に発展する分野では、個々の組織の経験だけでは十分ではありません。コミュニティ全体として知識を構築し、共有していくアプローチが不可欠だと考えています。

6.2. 組織学習と不確実性の関係

Shervin（BCG & MIT）: 私とSamは、Boston Consulting GroupとMIT Sloan Management Reviewとの共同研究において、組織学習と不確実性の関係に関する最新のレポートを発表したところです。このレポートは、まさにこの急速に変化するAI技術に対する組織の学習能力と不確実性への対応に焦点を当てています。

Sam: そのレポートから見えてきた重要な知見はどのようなものでしょうか？

Shervin: 興味深いことに、組織がAIを導入する際に直面する不確実性は、従来の技術導入時とは質的に異なることが分かってきました。というのも、AI技術、特にジェネレーティブAIに関しては、誰も長期的な経験を持っていないからです。このような状況下では、従来型の階層的な学習方法では十分に対応できません。

Sam: では、組織はどのようにしてこの不確実性に対応すべきなのでしょうか？

Shervin: 私たちの研究では、より柔軟で適応的な学習方法の確立が重要だということが明らかになっています。例えば、Nightingaleのようなヘルスケアデータのオープンアクセスプロジェクトや、Metaの研究モデルのオープンソース化など、組織の境界を越えた学習の仕組みが、不確実性への効果的な対応につながっています。

このような組織的な学習方法を確立することは、単に技術的な課題ではなく、組織文化や意思決定プロセスの変革も必要とします。私たちのレポートでは、この変革を成功させるための具体的なフレームワークも提示しています。

6.3. AIツールの非明示的な活用領域の拡大

Sam: 私たちは、AIツールが非明示的な形で私たちの生活に浸透していく様子を目の当たりにしています。これまでの議論からも明らかなように、AIの活用は必ずしも明示的なAIツールとしてではなく、既存のプロセスやシステムに組み込まれる形で広がっていくことが予想されます。

Eric（Microsoft）: 私が注目しているのは、AIがプロダクトの不可欠な部分となっていく傾向です。例えば、検索やテキスト入力のような基本的な機能においても、AIは既に必須の要素となっています。今後は、AIを活用しない機能の方が珍しくなっていくかもしれません。

Sam: つまり、AIは特別な機能としてではなく、あらゆる機能の基盤として発展していくということですね。

Eric: その通りです。例えば、メールの作成支援や文書の要約など、私たちが日常的に行うタスクの多くに、AIが自然な形で組み込まれていくでしょう。重要なのは、これらの機能がAIを使っているということを特別に意識させない形で提供されることです。

Sam: このような変化は、組織や個人にどのような影響を与えるでしょうか？

Eric: 私たちは常に予期せぬ活用方法を発見しています。例えば、企業がAIを導入する際、当初想定していなかった領域での活用が見つかることが多々あります。このような発見は、新しい可能性を開くと同時に、私たちの働き方や生活様式を徐々に、しかし確実に変えていくことになるでしょう。AI技術の本当の価値は、このような非明示的な活用領域の拡大にあるのかもしれません。