AI投資のトレンドが2025年に向けてさらに進化する中、経営幹部はAIの導入について戦略的な決断を下す必要に迫られている。企業によるAIツールの急速な導入（22％が広範囲に導入し、33％が限定的に使用している）により、AIソリューションの評価と導入方法を理解することは、競争優位性を維持するために不可欠となっている。アンドリュー・バージェス著「The Executive Guide to Artificial Intelligence（人工知能エグゼクティブ・ガイド）」の中で、著者はAIソリューションを理解し、組織に導入したいと考える企業経営者向けに包括的なガイドを提供している。

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本書は2017年にシュプリンガー・インターナショナル・パブリッシングから出版されたもので、企業が人工知能を活用する方法を実践的に解説している。今日、何が変わったのか？

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2025年のAI投資動向

AIを取り巻く環境はかつてない成長を遂げており、企業は競争力を維持するためにさらに大規模な投資を行っている。

基本的なことだ：

バージェスは、ビジネス戦略に沿った明確な目標を定義することから始めることの重要性を強調した。この本の中で、彼はAIの8つの中核的能力を挙げている：

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1. 画像認識
2. 音声認識
3. 検索と情報抽出
4. クラスタリング
5. 自然言語理解
6. 最適化
7. 予想
8. 理解する（今日）

2018年から2025年までの進化：

この本が書かれて以来、AIは新興技術から主流技術になった。バージェスが未来的だと考えていた「理解」能力は、2018年にはまだ登場していなかった大規模言語モデル（LLM）や生成AI技術の登場によって大きな進歩を遂げた。

AIへの投資決定のための戦略的枠組み

4つの本質的な質問

AIへの投資を評価する際には、これらの重要な質問に焦点を当てることが極めて重要である：

1. ビジネス上の問題の定義
2. 成功の指標
3. 実施要件
4. リスク評価

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注：この4つの質問の枠組みは、現在の知見に基づくもので、バージェスの著書では明確に提示されていない。

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効果的なAI戦略の構築

採用の枠組み

バージェスは、AI戦略を構築するための詳細なフレームワークを提案している：

1. ビジネス戦略との整合- AIが既存のビジネス目標をどのようにサポートできるかを理解する。
2. IAの野心を理解する - 必要に応じて定義する：
   • 既存プロセスの改善
   • ビジネス機能の変革
   • 新しいサービス／製品の創造
3. IA成熟度評価 - 組織の現在の成熟度を0～5の5段階で判定する：
   • マニュアル処理（レベル0）
   • 従来のITオートメーション（レベル1）
   • 基本的な分離自動化（レベル2）
   • 自動化ツールの戦術的導入（レベル3）
   • 各種自動化技術の戦術的導入（レベル4）
   • エンド・ツー・エンドの戦略的自動化（レベル5）
4. IAヒートマップの作成- 最大の機会領域を特定する
5. ビジネスケースの開発- 「ハード」な利益と「ソフト」な利益の評価
6. チェンジマネジメント- 組織がどのように適応するかを計画する
7. IAロードマップの作成- 中長期計画の作成

2018年から2025年までの進化：

バージェスの枠組みは、今日でも驚くほど適切であるが、さらに以下のような考察を加える必要がある：

• AIの倫理と規制（EUのAI法など）
• AIの環境持続可能性
• 責任あるAI戦略
• 量子コンピューティングなどの新技術との統合

AI投資におけるROIの測定

投資収益率の決定要因：

バージェスは、AIの利点を「ハード」と「ソフト」に分類し、さまざまなタイプを特定している：

ハード面のメリット：

• コスト削減
• コスト回避
• 顧客満足度
• コンプライアンス
• リスク軽減
• 損失軽減
• 収入減の軽減
• 収益創出

ソフト面のメリット：

• 文化の変化
• 競争優位性
• ハロー効果
• その他のメリット
• デジタルトランスフォーメーションの実現

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AI導入への技術的アプローチ

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解決策の種類

バージェスは、AIを導入するための3つの主要なアプローチを提示した：

1. 既製のAIソフトウェア-既製のソリューション
2. AIプラットフォーム- 大手テクノロジー企業が提供
3. カスタマイズされたIA開発- カスタマイズされたソリューション

最初のステップとして、彼はこう提案した：

• 概念実証（PoC）
• プロトタイプ
• 最小利用可能製品（MVP）
• 最も危険な想定テスト（RAT）
• パイロット

何が変わったのか：

2018年以来、私たちは目撃してきた：

• ノーコード／ローコード・ソリューションによるAIツールの民主化
• AIクラウドプラットフォームの劇的な改善
• GPT、DALL-Eなどの生成AIとモデルの成長。
• データサイエンス・プロセスの一部を自動化するAutoMLソリューションの台頭

リスクと課題の検討

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人工知能のリスク

バージェスは1章を割いてAIのリスクを指摘した：

1. データの質
2. 透明性の欠如- アルゴリズムの「ブラックボックス」的性質
3. 意図的でない偏見
4. AIの未熟さ- 文脈理解の限界
5. AIへの過度の依存
6. 誤った技術選択
7. 悪意ある行為

2018年から2025年までの進化：

この本が書かれたときから：

• アルゴリズムの偏りに関する懸念が重大な問題になっている（保留中）
• 脅威の増加に伴い、AIのセキュリティが重要になっている
• AI規制が重要な要素として浮上
• ディープフェイクとジェネレーティブAIによる偽情報のリスクは重大になった
• AIの普及に伴い、プライバシーへの懸念が高まっている。

効果的なIA組織を作る

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バージェス著（2018年）より：

バージェスが提案した：

• サプライヤーやパートナーとのAIエコシステムの構築
• 専門チームによるセンター・オブ・エクセレンス（CoE）の設立
• CDO（チーフ・データ・オフィサー）やCAO（チーフ・オートメーション・オフィサー）などの役割を検討する。

2018年から2025年までの進化：

それ以来だ：

• 最高AI責任者（CAIO）の役割は当たり前になった
• AIは現在、CoEに隔離されるのではなく、組織全体に統合されることが多い。
• AIの民主化は、より分散された運営モデルをもたらした
• 全従業員のAIリテラシーの重要性が浮上

結論

バージェス著（2018年）より：

バージェスは最後にこう締めくくった：

• 誇大広告を鵜呑みにせず、現実のビジネス課題に集中せよ
• IAパスウェイをできるだけ早く開始する
• AIを理解することで、会社の将来性を高める
• 楽観主義と現実主義のバランスの取れたアプローチを採用

2018年から2025年までの進化：

誇大広告を信じるな」というバージェスの呼びかけは、特にジェネレーティブAIをめぐる過度な誇大広告によって、2025年においても信じられないほど適切である。しかし、AI導入のスピードはさらに重要になっており、まだAIの旅を始めていない企業は、バージェスのアドバイスに従って早く（2018年に！）始めた企業と比べて、大きなハンディキャップを背負っていることに気づく。

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2025年におけるAIの状況は、2018年に予測されたよりも複雑で、成熟し、ビジネス戦略に統合されているが、バージェスが概説した戦略的アライメント、価値創造、リスク管理の基本原則は驚くほど有効である。