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  • 2018/01/04

2030年に向けて人工知能をどう活用すべきか? ガートナーの見解

2016年1月の時点で「AI(人工知能)」は、gartner.com検索キーワードのトップ100圏外だったが、2017年5月には一気に7位にランクインした。そして2020年までにAIは、世界の30%以上のCIOが投資優先順位のトップ5に位置付けるようになると予想される。今後10年間で最も破壊的な影響を及ぼす技術と見られるのがAIであり、その変化の時代を生き抜くための企業能力としてAIリテラシーが求められる。ガートナーは近未来をどう見ているのか。ガートナー ジャパン コンサルティング部門マネージングパートナーの中村 拓郎 氏が解説する。

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今後10年間で最も破壊的な影響を及ぼす技術が人工知能(AI)だ
(© phonlamaiphoto – Fotolia)

※本記事は「Gartner Symposium/ITxpo 2017」の講演内容をもとに再構成したものです。

2030年、国境という概念は希薄化しているだろう

 2030年のビジネス環境はどうなっているだろうか。おそらく国境という概念は希薄化しているだろう。たとえば自動翻訳が各国の言語の障壁を取り払っていくドライバーとなる。2017年3月16日にリリースされたGoogle Neural Machine Translationはエラー60%削減を実現した。一方でIoTの普及により、コネクテッドなビジネスは3.9兆ドル以上の規模に拡大すると予想される。世界人口が86億人に達しようとする時代、言語の障壁がなくなることで、企業はこの膨大な“個客”を対象にビジネスを行っていくことになる。

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2030年、国境という概念は希薄化する
(出典:ガートナー)

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 加えて産業構造の破壊と再構築も繰り返されていく。国境という概念が希薄化すれば、どこで生産されたのかという指標よりも、どこで消費されたのかという指標がより重要となるだろう。既存の産業が融合し、新たな産業を創出していくことになる。たとえばコネクテッドカーは自動車業界だけでなく、通信、住宅、金融といったさまざまな業界の融合を促していくことになる。そうした中で熾烈な覇権争いが繰り広げられているが、Uberの例にあるとおり、必ずしも従来の強者だけが産業構造を変えていくわけではない。

 Forbes Global 2000ランクイン企業を見てみよう。2009年から2013年にかけて米国企業ではFacebook、Salesforce、LinkedInなどがランクイン。さらに2017年にかけては新たにテスラ、Netflix、ServiceNowなどがランクインした。いずれもクラウドやモバイル、ソーシャル、ADASといった技術によりゲームチェンジを引き起こした新興企業だ。ところが同時期にランクインした日本企業を見ると、日本郵便や損保ホールディングス、ルクルートなど、もともとポテンシャルがあった従来企業だ。

 今後、日本語という障壁がなくなったらどうなるだろうか。繰り返すが国境という概念が希薄化し、従来の産業構造が破壊され再構築されていく中で、日本企業も膨大な個客と向き合いながら、突如あらわれるゲームチェンジャーと戦わなくてはならない。

 もちろん単純に新陳代謝が高ければこのグローバル競争で勝てるわけではない。ただ、高め続けなければならない状況となっていくのは間違いない。2030年という長期視点で企業が生き抜くためには、2~5年の近未来で起きることが予測可能なこと、これが当たり前になるという捉え方でスピーディーな選択と集中を行うべきである。

生き残る企業は3つのAIリテラシーを持っている

 破壊的なビジネス・ソリューションによってAIエコノミーを推進する新興ベンダーは、早ければ2019年までにAmazonやGoogle、IBM、マイクロソフトにも勝る存在となりえる。実際、さまざまなAIソリューションを提供する新興ベンダーは急増しており、現在ではAI関連企業の数は2,000~3,000社に達しているとみられる。大手ベンダーから収益を奪い取ろうと、一獲千金を狙って市場に殺到しているのだ。

 これらの新興ベンダーの多くはAIを軸に、あえて難問に挑む開発に注力している。AI機能を自社ソリューションに組み込むベンダーが増加するに伴い、各ソフトウェア・アプリケーションがますますインテリジェントになっていく可能性が高い。

 この時代を生き抜くために必要な企業能力とは何なのか。AIを使いこなすためのリテラシーこそが企業の競争力を高め、グローバルプレイヤーにも勝るポジションを確立するためのアクセラレーターになるとガートナーは考えている。

 AIリテラシーには大きく3つの能力がある。まずは「経験できる能力(Experience)」である。ディスラプティブな技術価値の波に乗れるかどうか、ゼロを1にできる能力が求められる。次に「信頼できる能力(Trust)」だ。小さい成果からでも技術価値を1つひとつ積み上げていく必要がある。そして3つ目に「スケールできる能力(Scale)」だ。経験と信頼によって積み上げてきた価値を倍増するのである。この3つのAIリテラシーが備わってこそ、企業はプレミアムを勝ち取ることができる。

 もちろん簡単なことではない。そもそもAI関連技術といっても、深層学習、機械学習、汎用人工知能、コグニティブ(認知)コンピューティング、自動運転車、商用無人航空機(ドローン)、会話型ユーザー・インタフェース、企業向けタクソノミ&オントロジ管理など多様な分野が存在する。特に国内では代表的な実績もあまりないだけに、使いこなすには大きな困難がともなう。「まずはAIを体験したい」と考えても、ソリューションと経験価値のギャップに直面することになるのだ。

 このようにAI導入は常に手探りとなる。しかもAIは自動車に例えればF1マシンのようなものであるだけに、乗りこなすにはプロフェッショナルなドライバーが必要となる。 そこで多くの企業がパートナーを探すのだが、そこにもまた困難が伴う。先に挙げたような領域ごとに専門ベンダーが乱立しているからだ。自社の課題や実現したいテーマが明確になっていない場合、パートナーの選定は難航することになる。

【次ページ】AIソリューション導入の決め手は「最先端」ではない

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