企業は人工知能（AI）に数十億ドルを投じ、事務作業から機械作業、計画立案、工場でのヒューマノイドロボットの操作まで、さまざまなタスクを実行させている。
確かに、AIはあらゆる場所に存在しているように見えるが、多くの場合、その能力は黒字として決算に反映されていない。
金融サービス企業PwCが調査した4,454人のCEOのうち、ほぼ3分の1が過去1年間にAIによる売上高の増加を報告し、26%がコスト削減を実感していると回答した。しかし、半数以上の56%が、企業によるAI投資400億ドルから売上高増加もコスト削減も実現していないと答えた。
1月に発表されたこの調査に参加したCEOは幅広い業界にわたっているが、その結果は自動車メーカーやサプライヤーが直面している課題を示すものだと、多くの業界関係者や専門家は評価している。
「自動車業界は、あらゆる業界で見られる状況の縮図だ」と、ミシガン州ブルームフィールドヒルズに拠点を置くAI・自動化の導入およびコンサルティング企業OnTrac AIのCEO、アジェイ・チャウラ氏は断言する。
自動車メーカーとサプライヤーの両方がAIを使用したパイロットプログラムを実施しているが、多くの場合、それらのプログラムは企業内のさまざまな部門にわたって断片化され、サイロ化していると、チャウラ氏はインタビューで説明した。
同氏が挙げる例は、カスタマーサービスが1つのAIツールをパイロット運用している一方で、人事部門や営業・マーケティング部門が別のツールをパイロット運用し、断片的なアプローチを生み出しているというシナリオだ。これは自動車業界でより頻繁に見られるようになっている。
同氏は、フォード・モーター・カンパニーのCEOであるジム・ファーリー氏が、同社がAIに投資すると述べたのと同じように、最高経営幹部レベルから組織全体に指示を出す、企業全体にわたるより「包括的な」ロードマップを提案している。
「うまくいっていない企業の多くは、下位レベルの人々が自分たちでAIを導入しようとし、パイロットプログラムに取り組み、会社の他の部門とうまく連携しないツールを選んでいる」とチャウラ氏は主張する。「市場には1,000種類ものAIツールがあり、すぐに購入できる。どれも一見素晴らしく見えるが、それらを導入し、企業全体で合理化されたAI戦略を持つことができなければ、優位に立つことはできない」
先週、デトロイト郊外にあるエンジニアリング企業Munro and Associatesの本社で、自動車アナリスト協会が主催したパネルディスカッションで、複数の自動車サプライヤーの経営幹部やエンジニアがまさにこの課題に取り組んだ。
PwC調査の結果に対する反応を求められたとき、驚き、懐疑、そして1つのケースでは、少し防御的な反応が組み合わさった。
「私たちは皆、ツールの利用可能性とともに投資回収について学ばなければならない。その上、それらは急速に進化している」と、Munro & Associatesのテクニカルアカウントマネージャー、アーミン・フォン・チャルノフスキー氏は述べた。「だから、私たち全員が見てきたのは、6カ月前、3カ月前に強力だったものが変化するということだ。だから、少し時間を与える必要がある」
実際、AIは最も平凡な機能にさえ浸透しているように見えるが、エンジニアリング企業プラット・ミラーのトップエグゼクティブは、この技術への精通が一部の人々にとって依然として課題であることを示唆した。
「正直なところ、最初はAIへの恐怖があると思う。ほとんどの人がそれを乗り越えていることを願っているが、それが何なのか、どう活用すればいいのかさえわからない」と、Pratt Millerのモビリティ担当副社長ジョン・ホーニグ氏は述べた。「しかし、企業が最も苦労していることは、これをどうやってビジネスモデルに組み込むかということだと思う」
一部の企業がAIを導入することへの熱意と不安にもかかわらず、RoboStrategyのロボティクス研究デューデリジェンスディレクター、スコット・ウォルター氏は、適切なデューデリジェンスとともに、忍耐によって成果が得られると考えている。
「報道や世間の誇大宣伝で見るものと、実際にエンジニアや現場の人々と話すときとでは違いがある。彼らはタイムラインについてより現実的な感覚を持っているが、それが生産的になることを理解している」とウォルター氏は述べた。「しかし、あまりにも複雑なことを、あまりにも早くやろうとすると、同じ結果になってしまう」
ロボティクス企業FANUC Americaでは、繰り返しのテストと分析の後に成功が訪れたと、同社の自動車システムグループのゼネラルマネージャー、アマール・ダリワル氏は明かし、「私はそれが実際に起こっているのを見ている。私たちは約70%の成功率から始めた。モデルを何度も実行することで99.3%に到達し、それを物理的な世界に投入した」と述べた。
自動車業界やその他の業界の企業がAI投資の見返りを実現するための鍵の1つは、人間がプロセスの一部であり続け、技術と並んで働く方法を学ぶことだと、チャウラ氏は主張し、「AIに何かをやらせて、セットして忘れる、心配しないというのは、今やるには絶対に狂気の沙汰だ」と宣言した。
AIの成果に関する疑念、懐疑、焦りの中で、時には学術界からの言葉が不安を和らげ、期待値を適正化するのに役立つ。
この場合、それは自動車工学の学位を提供するKettering Universityの講師、アンドリュー・ウォッチョーン氏からの口頭での鎮静剤だ。同氏はパネルの聴衆に次のように助言した。「まだ投資収益率を見ていなくても、そう、まだ早すぎるかもしれない。私たちはまだ誇大宣伝曲線の頂点にいるかもしれないし、後で谷があるかもしれないが、人々は、これを装備し、優れた判断力を持つ人とそうでない人との間の実際の定量化可能な違いを見始めている」
