Tekskills Incの共同創業者兼CEOのプンナム・ラジュ・マンテナ氏。グローバルな顧客のデジタルトランスフォーメーションの旅をサポート。
ここ数年、AI（人工知能）は私たちの生活や仕事の方法を一新し、より優れた製品、サービス、意思決定を推進してきた。
特に製造業では、AIがプロセスを自動化し、ワークフローを最適化し、データ駆動型の意思決定を可能にする様子を私は目の当たりにしてきた。膨大なデータセットを処理することで、AIは企業が問題を予測し、効率性を向上させ、コストを削減するのに役立っている。例えば、シーメンス・エレクトロニクス工場は、製造現場にAIアプリケーションを導入し、プロセス品質を向上させ、品質管理にかかる時間を95%削減した。
AIは今後のビジネス発展の基盤となるだろう。他の新興技術と組み合わせると、ユーザーの行動を予測し、リアルタイムで適応する高度にパーソナライズされたシステムが生まれる。NYUスターン校のエイミー・ウェブ氏は、この次の段階を「リビングインテリジェンス」—AI、実世界のセンシング、応答性のある環境の融合—と呼んでいる。
リビングインテリジェンスが重要な理由
リビングインテリジェンスが注目に値するのは、その構成要素—AI、バイオテクノロジー、センサー—自体が適応性を持ち進化しているからだ。これらが一体となって、継続的に学習し改良するシステムを生み出し、あらゆる業界を変革する大きな転換点となっている。すでに、ヘルスケアや建設から消費財や農業まで、複数の分野でアプリケーションが広がっている。
リビングインテリジェンスの成功事例はさまざまな業界ですでに存在している。例えば、ボストン・ダイナミクスのSpotロボットは、リアルタイムで適応することで複雑な地形をナビゲートでき、DeepMindのAlphaFoldは50年来のタンパク質構造の課題を解決している。
これらの事例から、リビングインテリジェンスはもはや遠い概念ではないことは明らかだ。それはすでにイノベーションを形作り、次世代の適応型ビジネスモデルの基盤を整える実用的な力となっている。この融合への長い道のりに備える企業にとって、今日成功を収めているAI導入から学ぶべき重要な教訓がいくつかあると私は考えている。
適応型モデルへのシフト
まず、クリーンで信頼性の高いデータから始めることが極めて重要だ。このデータを安全かつ倫理的に扱うことで、データプライバシーをより確実に保護できる。
次に、小規模から始めて適宜拡大していく。早期にテストし、結果を測定し、戦略的に拡大する。これには、デバイスが「独立した」決定を下し始めたときの監視が含まれる。最初からビジネス上の問題を明確に定義し、それらの解決におけるAIの影響を測定できるようにすることが重要だ。
また、人材への投資も重要だ。従業員のスキルアップと訓練を行い、成功した導入を確実にしながら、AI、ハードウェア、センサー間のギャップを埋める—その過程で倫理基準を最前線に置くことが大切だ。
このアドバイスは私の製造業のバックグラウンドから来ているが、これらの教訓は、適応型で半自律的なモデルへと進化しようとするあらゆる業界に適用される—AIが技術を提供し、バイオテクノロジーが「生きている」側面に貢献し、センサーがコネクターとして機能する。
AIを超えて：新しいビジネスマインドセット
リビングインテリジェンスは、多くの業界でAIを構想し、統合し、使用する方法を変えるだろう。世界のAI市場は2033年までに4.8兆ドルに達すると予想され、バイオテクノロジー市場は2030年までに3.88兆ドルに達すると見込まれている。さらに、ヘルスセンサーは2024年から2030年にかけて19.07%の成長率で拡大すると予測されている。これら3つの主要構成要素がそれぞれ急速に進歩しているため、リビングインテリジェンスはビジネスの決定的な転換点となる勢いを持っている。
AI、バイオテクノロジー、センサーは単なる技術的ブレークスルー以上のものを表している。それらはビジネスにおいて何が可能かについて考える新しい方法を開く。このため、組織はAIを超えて考え、リビングインテリジェンスの時代に備えることが重要だと私は考えている。
