ライアン・ピーターソンはコンセントリックスのエグゼクティブ・バイス・プレジデント兼最高製品責任者である。
「彼らはそれができるかどうかに夢中になるあまり、本当にすべきかどうかを考えることを忘れていた」—1993年の映画『ジュラシック・パーク』の重要なシーンでイアン・マルコム博士が述べたこの言葉は、AIの実装が加速する現代においてますます意味を持つようになっている。映画の科学者たちのように、私たちは可能性に焦点を当てるあまり、完全には理解していない新技術を展開する際のリスクやトレードオフを見落としがちだ。
AIによって様々な可能性が広がると想像する一方で、現実には私たちがAIを展開してきた方法はあまりにも狭い視野に限られている。コスト面では、ライセンス料、サブスクリプション費用、モデルのトレーニング費用といった取得コストにのみ焦点が当てられてきた。価値の面では、従業員削減、予算縮小、人間の労力を置き換える自動化といったコスト削減の可能性に議論が集中している。
これらは全体像のほんの一部に過ぎない。
AIの真のコスト分析は、AIを効果的に機能させるために組織全体で必要となる人材、プロセス、インフラ、ガバナンスのアップグレードを考慮する必要がある。また、AIの実装を嫌う顧客の離反も考慮すべきだ。AIの真の価値は単に経費削減だけでなく、収益創出、市場投入の加速、意思決定の強化、新製品・サービスのコラボレーションの実現にある。適切に行われれば、人間の生産性と可能性を高める。AIの焦点を自動化とコスト削減だけに絞るのは、複数車線の高速道路を建設しながら、1車線だけを開放するようなものだ。
AIの醍醐味は人間を置き換えることではなく、人間と協働することにある。それは単にコストを削減するだけでなく、事業モデルを再構築することだ。そのためには、現在の能力を評価し、ギャップを特定し、大規模な変革を計画する準備が必要となる。
効率化はインパクトと同じではない
つい最近、業界の主要企業が顧客サービスチームの人間をすべてAIに置き換えると発表した。これは大きな波紋を呼び、顧客サービス業界が約1年で消滅するという広範な憶測を引き起こした。数カ月以内に、同社はスタッフの大部分を再雇用し、結局AIは人間を完全に置き換えることはできないと認めた。
理由は単純だ：人間が介在しなければ、顧客からの大規模な反発が生じたのだ。顧客は必要なサポートを受けられなければ、単に離れていく。私たちは皆、人間とつながろうと必死にIVRメニューを延々とナビゲートする苦痛を経験している。自動化チャネルを強制することで生じる摩擦は、基本的な問題を解決するために複数の対応が必要となり、コストを増加させるだけだ。紙の上では効率的に見えても、実際には収益とロイヤルティの両方を低下させる可能性がある。経営陣がこのパターンに気づいたときには、手遅れかもしれない。
自動化が「機能する」場合でも、価値を損なう可能性がある。例えば、通話を効果的に解決するAIは、アップセルやクロスセルの機会も排除してしまうかもしれない。ある顧客との取り組みでこれを直接経験した。コンタクトセンターにAIソリューションを導入した後、効率性の指標は改善した。素晴らしいように聞こえるが、効率性の向上には意図しない結果が伴った：エージェントが顧客とより深い会話をし、追加サービスを推奨し、関係を強化する機会がなくなったのだ。アップセルとクロスセルの機会からの収益が減少し、コスト削減効果を相殺した。この場合、AIはタスクに失敗したわけではない—成功したが、価値の流れを狭め、企業は自動化と人間の対話のバランスを再考する必要に迫られた。
「成功」の機会コスト
AIのコストは実装費用やライセンス料だけではない。すべてのAIイニシアチブには、見落とされがちなコストがある：AIを実行するために必要なインフラ、既存システムに組み込むための統合作業、モデルの精度と関連性を維持するための継続的なメンテナンス、責任ある倫理的な使用を確保するためのガバナンスなどだ。また、貸借対照表を超えたエネルギーや非再生可能資源への影響もある。
しかし最大のコストは、雇用の喪失と従業員の（不）満足度だ。AIが完全な可能性を発揮するまで、従業員はしばしばそのギャップを埋めるよう求められる—特に「AIプラス」の作業負荷を担うよう求められる高パフォーマーの間で、摩擦とバーンアウトを生み出す。効率性を追求するあまり、企業は優秀な人材を失うリスクを冒している。
世界経済フォーラムは、2030年までにAIなどの技術進歩により約9200万の雇用が失われる一方で、1億7000万の雇用が創出されると予測している—その多くはAIによって形作られ、加速される。課題は、この変化を意図的に乗り切ることだ：従業員のスキル再教育、役割の再設計、AIが可能にする新しいタイプの仕事への道筋を作ることが必要となる。コストは避けられないが、再発明の可能性も同様だ。両方に備える組織は、AIの完全な価値を実現するためのより良い位置にいるだろう。
そして価格のパラドックスがある。LLMでは、すべての対話がトークンコスト（モデルが消費・生成するテキストの単位）を発生させる。最初は小さく見えるが、規模が拡大すると、何百万もの入出力が急速に増加する。予測されていたようにムーアの法則に従ってAIコストが低下するどころか、新世代ごとに静かに上昇している。結果として、人間の労働力に匹敵し、しばしば上回る費用が発生する。
未来はロボットではなく、サイボーグだ
AIツールを検討している企業にとって、実装の多層的なコストを評価するために立ち止まることが不可欠だ。企業のリーダーは、完全にコミットする前に、総合的な影響と準備状況を評価すべきだ。
つまり、AIが何を自動化または節約できるかだけでなく、何を加速または創造できるかを問うべきだ。技術パッケージに焦点を当てるのではなく、組織戦略と準備状況に焦点を当てるべきだ。AIの目的をコスト削減に限定することは、その可能性を十分に活用していない。適切に統合されたAIは、新製品の価値実現までの時間を短縮し、リアルタイムの洞察による市場対応力を高め、超パーソナライズされた顧客体験を可能にし、より豊かなデータ分析による意思決定の精度を向上させ、全く新しい収益源を開拓することができる。
AIで勝利するリーダーは、最も多くの従業員を置き換える者ではなく、AIを節約と成長の両方に活用するためにビジネスモデルを再設計する者だ。
『ジュラシック・パーク』での警告は、恐竜そのものについてではなく、それらを解き放つ前に適切な質問をしなかったことについてだった。組織にとっても同じことが言える：問題は人間をAIで置き換えられるかどうかではなく、置き換えるべきかどうか—そして意図しない害ではなく、持続的な価値を生み出すためにAIをどのように設計するかだ。
