ベン・ブランケラ - ラックスペース・テクノロジー Rackspace Technology テクノロジー・サステナビリティ担当バイスプレジデント
私たちは、産業サイクル全体が再構築される稀有な瞬間を目の当たりにしている。1990年代のインターネット革命のように、AIは価値創造の方法や競争優位の構築方法を根本から変えつつある。しかし、ほとんどの組織はこの変革に対して危険な短期的思考でアプローチしている—長期的な持続可能性への影響を理解せずに、個別のAIプロジェクトを追いかけているのだ。
この近視眼的なアプローチは、当社の最近のAI実態調査で明らかになった厳しい現実を説明している：AI投資は250%増加し、組織あたり250万ドルから870万ドルに急増したにもかかわらず、現在「AIリーダー」—AIをビジネス戦略に組み込み、測定可能なリターンを獲得している組織—は13%にすぎない。これらAIリーダーの64%が、AIから大きな恩恵を得ていると報告しているのに対し、他の組織ではわずか32%にとどまっている。AIリーダーは、展開を成功裏に拡大できる可能性が3倍高い。
なぜこのような格差が生じているのだろうか？大きな理由の一つは、リーダーたちがAI投資を分散投資ポートフォリオのようにアプローチし、経済的リターンと運用上の回復力、倫理的責任のバランスを取っていることだ。このアプローチにより、彼らは競合他社に対して優位に立ち、長期的な成長に向けたポジショニングを行い、持続不可能な技術的負債の蓄積を回避している。
持続可能なポートフォリオ思考が今、重要である理由
産業全体が再構築されているとき、従来の「速く動いて物事を壊す」という考え方は危険なほど不十分になる。今後10年間を支配する可能性が高い組織は、最も速くAIを展開する組織ではなく、規律あるフレームワークの中で、ポートフォリオ思考を用いて、経済的に実行可能で、運用上の回復力があり、倫理的に擁護できるAI能力を構築する組織だろう。
ポートフォリオ思考は、個別のプロジェクト思考では無視されがちな重要な持続可能性に関する問いを強制する：AIへの投資はどのようにして、コストの増大ではなく、複利的な経済価値を生み出せるのか？長期的にAIシステムを維持するために、どのような運用能力を構築する必要があるのか？AIイニシアチブが、ステークホルダーの信頼を損なうのではなく、強化するにはどうすればよいのか？
初期のインターネット時代におけるアマゾンのアプローチを考えてみよう。彼らは、バラバラのeコマース実験を追求するのではなく、複数の次元にわたる補完的な能力のポートフォリオを構築した。同じダイナミクスが、今日のAI変革にも適用される可能性がある。
持続可能な3層投資フレームワーク
しかし、企業はどのようにして場当たり的なAIアプローチから、より規律ある戦略へと進化できるのだろうか？私の経験では、持続可能なAIポートフォリオのほとんどは、時間の経過とともに経済的、運用的、倫理的な持続可能性を強化するように設計された3つの異なる層に投資を分散させている：基盤層、成長層、イノベーション層だ。
基盤層（50%〜60%の配分）：持続可能な基盤の構築
優れたAIポートフォリオの要は、6ヶ月から1年以内に測定可能な経済的価値を提供しながら、不可欠な運用インフラを構築し、倫理的透明性を維持できる、決定論的でルールベースのアプリケーションのセットである。このアプローチにより、必要なデータパイプライン、ガバナンスフレームワーク、組織能力を確立することで、持続可能なスケーリングが可能になる。
基盤層への投資は、いくつかの統合された持続可能性フィルターを通過する必要がある：経済的（18ヶ月以内に実証可能なROI）、運用的（既存のスキルで維持可能であり、組織の能力を構築する）、倫理的（ステークホルダーの信頼を強化する透明な意思決定ロジック）。
成長層（30%〜40%の配分）：持続可能な競争優位の構築
成長層への投資は、明確に定義されたパラメータ内で意思決定を行いながら、経済的価値、運用上の卓越性、倫理的ガバナンス能力を構築する、洗練されたエージェント型AIアプリケーションである。
バンク・オブ・アメリカの「Erica」バーチャルアシスタントは、30億件以上の顧客対応を実現し、98%以上のユーザーが必要な情報を見つけている。これは、成長層アプリケーションが経済的効率を生み出しながら、運用規模を構築し、倫理的な顧客サービス基準を維持できることを示している。
これらの投資には、洗練された持続可能性の統合が必要である：パフォーマンスと信頼の両方を保護するフェイルセーフなデフォルト設定、運用セキュリティを確保する制限されたアクセス、経済的影響、運用の健全性、倫理的意思決定を捉える包括的なロギングなどだ。
イノベーション層（10%〜15%の配分）：持続可能な将来の優位性の確保
イノベーション層への投資は、変革的かつ持続可能な競争優位を生み出すように設計された、完全に自律的なエージェント型AIシステムへの戦略的賭けである。これらのムーンショット投資は、長期的な競争優位をもたらす可能性があるが、忍耐強い資本と洗練された多次元的リスク管理が必要かもしれない。
DHLのResilience360プラットフォームは、イノベーション層の機会の注目すべき例であり、AIを活用した分析を使用して、機械学習機能を通じてサプライチェーンの混乱リスクを予測し軽減するのを企業が支援し、世界中で13,000人以上のユーザーにサービスを提供している。
ポートフォリオの成熟度が戦略的配分を導くべき
このポートフォリオアプローチが自社組織にどのように適用できるかを考える際、リーダーは持続可能性の成熟度に基づいてポートフォリオ配分を調整すべきである：
持続可能性初心者（70%基盤、25%成長、5%イノベーション）：ガバナンスフレームワークを確立しながら、高インパクトなアプリケーションを通じて統合された経済的、運用的、倫理的能力の構築に焦点を当てる。
持続可能性採用者（50%基盤、40%成長、10%イノベーション）：確立されたインフラを活用して洗練されたアプリケーションを展開しながら、自律システムとの制御された実験を開始する。
持続可能性リーダー（40%基盤、45%成長、15%イノベーション）：包括的な監視を維持しながら、自律システムを通じて運用の卓越性と市場リーダーシップのバランスを取る。これは、当社の調査におけるAIリーダーが運営している状態を表している—単に戦略的にではなく、より持続可能にプロジェクトを実行している。
この成熟度ベースのアプローチは、持続可能な基盤を確立する前に高度なアプリケーションに過剰投資したり、運用上の回復力よりも短期的な経済的利益を優先したり、長期的な倫理的影響を考慮せずにAIを展開したりするなどの一般的な落とし穴を企業が回避するのに役立つ。
持続可能な競争上の必須要件
持続可能なAIポートフォリオを確立するための時間枠は急速に狭まっている。AI投資が前年比で急増し、組織の83%がさらなる増加を計画している中、一貫した持続可能性主導のAI戦略を開発する組織は、競合他社から決定的に差別化する機会を持っている。
未来は、単に新しい技術を導入するのではなく、持続可能な基盤の上に産業全体を再構築していることを認識するリーダーたちのものになるだろう。経済的リターン、運用上の回復力、倫理的責任のバランスを取ることで、この統合されたアプローチを理解し実装する組織は、AIの革命を生き残るだけでなく、その持続可能な未来を定義することになるだろう。
