新たなトレンドが登場すると、誰もがこぞってそれを模倣する。人工知能（AI）は、自社が時代遅れでないことを示す最も簡単な方法となった。決算説明会でAIに言及すれば、アナリストが注目する。プレスリリースに盛り込めば、それが主たる見出しになることも珍しくない。ソフトウェアのカテゴリー全体が、根底にあるユーザー体験がほとんど変わっていないにもかかわらず、いつの間にか「AI搭載」をうたうようになっている。
それ自体は驚くべきことではない。テクノロジーのサイクルが新しくなるたびに、独自の言葉が生まれるからだ。問題は、その言葉が現実よりも速く独り歩きし始めたときに起こる。
過去2年間、AIはあらゆる事象の説明に使われてきた。人員削減は「AIによる変革」と言い換えられ、既存の製品は「AIによる画期的な進歩」として再発表される。企業は、まだ財務業績に現れていない生産性の向上を約束する。一部のケースでは、こうした主張は正当なものだ。しかし別のケースでは、すでに決まっていた意思決定にAIという言葉をこじつけているだけにしか見えない。
人々はその違いを見抜く目が肥えてきている。従業員は、「AI戦略」がコスト削減計画と怪しいほど似ていることに気づく。顧客は、AIへのアップグレードが実際には利便性の向上につながっていないことに気づく。投資家は、長年のAIへの熱狂が最終的に業績向上に結びついていないことに、やがて気づく。ここにおいて、AIウォッシング（実態が伴わないのにAIの活用を過度にアピールすること）は、単なるコミュニケーションの問題ではなく、信頼の問題へと発展するのだ。
AIウォッシングは製品マーケティングにとどまらない
AIウォッシングに関する議論の多くは、誇大な製品アピールに焦点を当てている。そのリスクは本物だ。規制当局はすでに、投資プロセスにおけるAI活用に関して誤解を招く説明を行ったとされる投資会社に対して措置を講じており、法務の専門家も、AI関連の開示に対する監視の目が厳しくなると予想している。米証券取引委員会（SEC）のメッセージは一貫している。企業がAIに関する主張を行うのであれば、それを裏付けられなければならないということだ。
しかし、別の形のAIウォッシングも現れ始めている。製品の性能を誇張するのではなく、人員削減や予算カット、組織再編、効率化への取り組みといった社内の意思決定を説明するためにAIを利用する組織があるのだ。AIが本当にビジネスの収益構造を変えている場合もあるが、そうでない場合もある。
OpenAI（オープンAI）のサム・アルトマンCEOでさえ、一部の企業が、他の要因が関係しているにもかかわらず、人員削減の理由をAIに求めているように見えると最近認めた。この違いは極めて重要である。なぜなら、ステークホルダーは最終的に、語られるストーリーと自分たちが体験した現実を比較するからだ。そして通常、勝つのは現実の体験である。
市場はAIストーリーを歓迎するが、やがて現実が追いつく
経営陣は、AI戦略を持っていることを示すよう迫られている。投資家も、取締役会も、アナリストもそれを期待している。そのことが、より大げさなストーリーを語る動機を生んでいる。しかし、期待というものは、いずれ企業に追いつくものだ。
Klarna（クラーナ）はその代表的な例となった。同社はAIを活用したカスタマーサービスを積極的にアピールし、何百人ものエージェント（顧客対応スタッフ）に相当する業務がAIによって処理されていることを強調した。しかしその後、経営陣は顧客体験の質が低下したことを認め、再び人間のサポートスタッフの採用を再開した。AIの成功事例として始まったストーリーは、効率性と顧客体験のバランスを取るべきだという教訓となった。
テクノロジー企業内部においてさえ、市場が懐疑的になりつつある兆候が見られる。経営陣は、単なるAIの導入ではなく、AIの投資収益率（ROI）について語ることが増えている。トークンの使用量や実験、メディアでの報道は、もはや自動的にビジネス価値へと変換されるわけではない。
議論は「誰がAIを使っているか」から、「誰がそれを効果的に使っているか」へとシフトしつつある。これは、より健全な問いの立て方である。
最も強力なAIストーリーは、往々にして地味なものである
企業が犯しがちな間違いの一つは、ストーリーが革新的でなければならないと思い込むことだ。顧客は、アーキテクチャやモデル、ベンチマークなどにはほとんど関心がない。従業員は自動化のフロー図を見ても触発されない。投資家が最終的に関心を持つのは結果だ。人々は、それが本当に機能するのかを知りたがっている。
• 顧客の問題をより迅速に解決できるか。
• 従業員が定型業務に費やす時間を削減できるか。
• 臨床医が患者と過ごす時間を増やすことができるか。
• 会計士がより早く決算業務を完了できるか。
• 旅行者がより迅速にサポートを受けられるか。
これらのストーリーは、誇大広告ではなく具体的な成果に根ざしているため、理解しやすい。
AIの最も成功している活用例のいくつかは、驚くほど地味なものだ。不正検知の改善、より速いコーディング支援、スケジューリングのスマート化、検索機能の改善、より正確な予測などだ。これらのストーリーに未来的な響きを求める人はいない。ただ、それらが機能することを求めているのだ。
レピュテーションは今やオペレーションを通じて築かれる
長年、経営陣は自社のストーリーをコントロールしてきた。しかし今日、彼らがコントロールできる範囲は自分たちが思っているよりもはるかに狭い。従業員は、発表された内容と社内で起きている現実を比較する。顧客は、約束されたことと実際の体験を比較する。投資家は、AIに関する主張と財務実績を比較する。ソーシャルメディアは、こうした比較をリアルタイムで圧縮して拡散させる。
メッセージと現実のギャップは、以前よりも隠すことが難しくなっている。AIがレピュテーションの問題となっているのは、そのためだ。人々がテクノロジーを不信に思っているからではなく、誇張を信じなくなっているからだ。
どの世代の経営幹部にも、自身のリーダーシップのあり方が試される瞬間が訪れる。AIの台頭は、まさにそうした瞬間の一つになりつつある。この時期をうまく乗り切る企業は、おそらく最も大声を上げている企業ではないだろう。AIがどこで価値を生み出しているかを説明し、人間の判断が依然として重要である領域を認め、まだ実現していない変革を約束することを避ける企業だ。
最も重要なのは、あらゆる困難な意思決定を説明するためにAIを使うという誘惑に抗うことだ。なぜなら、人々は最終的に実体とスローガンを区別するからである。そして信頼は、これまでと同じように働く。人々が信じるのは、繰り返し耳にする言葉ではなく、繰り返し体験する現実なのだ。
