Vidya Plainfield - TechSpeed Incのグロースオフィサー。
AIは世界を変えている。これを聞くのは初めてではないでしょう。
実際、最近ではこのフレーズを何度も耳にして、もう飽き飽きしているのではないでしょうか。理解できます。しかし、私が言うAIファティーグ（AI疲れ）はそういう意味ではありません。私のチームがAIファティーグと言うとき、実際には企業の間で広がりつつある、この技術が宣伝ほどのものではないという感覚を指しています。
企業の状況を見れば、失敗したAIイニシアチブが散らばる風景が見えるでしょう。そしてその廃棄の山は増え続けています。フォーチュン誌によると、2024年には企業の17%が社内AIイニシアチブのほとんどまたはすべてを廃止しました。1年後の2025年夏には、この数字は42%に増加しています。
要するに、AI導入への動きは急速かつ激しいものでしたが、AI革命が始まってわずか数年で、疑念が忍び寄っています。多くの企業はここ数年で複数の高コストな実装失敗を経験しています。その結果がAIファティーグです：概念実証の失望や具体的な成果の欠如により、ビジネスリーダー、従業員、顧客の間で疲労感が広がっているのです。
なぜ企業はAIファティーグを経験しているのか？
新しいAIモデルは毎日市場に登場しています。これらのモデルは精度、品質管理、生産性の向上を約束します。そして企業はこれらの約束を信じています。TD SYNNEXによるビジネスリーダー調査では、回答者の44%が今後2年以内にAIソリューションを導入すると答えています。
ある意味では、これらのAIを活用したソリューションを採用しない企業は遅れをとるリスクがあります。しかし、自社のビジネスに合わないソリューションを採用することにも同じくらい大きなリスクがあります。あまりにも多くの企業が、単に乗り遅れることを恐れてAIブームに飛びついています。
私の経験では、自社のビジネス上の必要性よりも技術を優先させているビジネスリーダーがまだ多くいます。その結果、企業は特定のニーズに合わない可能性のあるソリューションを採用するために、多額の資本、時間、人的努力を投資することになります。AIのすべての発展についていくことは疲れるだけでなく、実際に約束を果たせるソリューションを探すために、ますます混雑する市場を選別することも疲れるのです。
AIファティーグは従業員にどのような影響を与えるか？
この疲労感は組織のトップだけが感じるものではありません。あらゆるレベルで、失敗した概念実証や混乱を招くイニシアチブは人員にとって消耗するものになります。アーンスト・アンド・ヤングによる最近の調査について報じたTechTargetによると、ビジネスリーダーの50%がAI導入に対する従業員の熱意が低下していると感じており、65%が従業員に新技術を受け入れるモチベーションを維持させることに苦労していると述べています。
これは、これらの実装失敗の一部が文化的な適合性の低さによるものであることの証拠だと私は考えています。AIソリューションが組織の人間的な部分と互換性がない場合、上り坂（そしておそらく乗り越えられない）の道のりに直面します。あまりにも多くの企業経営者が、野心的だが最終的には適合しないイノベーションにリソースを投入した後でようやくこのことを学んでいます。
顧客も疲れを感じている
従業員が疲労を感じているなら、顧客もそれを感じている可能性が高いでしょう。これは、必ずしも適合しない場所にAI技術を無理に導入しようとする試みの予期せぬ結果の一つです。AIの統合が大きな約束を果たせないとき、それは顧客の信頼を損ないます。
Journal of Hospitality Marketing & Managementの最近の研究によると、製品やサービスの説明に「人工知能」という用語を含めることは実際に「購入意欲を低下させる」とのことです。AIの最新の発展を採用し宣伝するプレッシャーを感じているかもしれませんが、消費者はすでに警戒しています。AIは大きなことを言うが、その影響は必ずしも大言壮語を裏付けるものではないという感覚が広がっています。
この研究が指摘するように、購入意欲は買い手と売り手の関係によって左右され、「感情的な信頼がこの関係を仲介している」のです。AIファティーグの一部は、AIとその能力に関する主張に対する一般の不信感の高まりです。
AIを完全に放棄すべきか？
もちろん、今日のAIができることと、近い将来できるようになることは、まったく別のものです。正しく適用されれば、AI技術は間違いなく人間の効率性と組織の成長を向上させることができます。しかし、企業としてどのようにして失敗と疲労のサイクルに陥ることなく、この機会を捉えることができるでしょうか？
このバランスを見つけるためにできることがいくつかあります：
1. 確かな適用ポイントを見つける
単に最新であり続けるためにAI技術を採用するのではなく、AI駆動のソリューションから恩恵を受けられる実際の問題を特定しましょう。
2. 適切なベンダーを選ぶ
AI技術ベンダーを選ぶ前に、経験、業界での強い評判、実証された概念証明があることを確認するためにデューデリジェンスを行いましょう。また、AI実装が内部リソースや文化に与える圧力を相殺するために、ビジネスプロセスアウトソーシング（BPO）サービスのサードパーティプロバイダーと提携することもできます。（開示：私の会社を含め、他社もこれらのサービスを提供しています）
3. ヒューマンインザループのサポートを優先する
AIは、ミス、欠陥のあるデータセット、幻覚、偏ったメッセージが公開されたり内部手続きを損なったりする前に、それらを捕捉するための人間の監視が必要です。したがって、ベンダーと協力するにせよ、独自のAIシステムを構築するにせよ、訓練されたヒューマンインザループのサポートが整っていることを確認してください。
AIの力は無視するには大きすぎると私は考えています。この技術分野は、スピード、精度、効率の新たな高みに達する機会を提供しています。可能性に対する熱意を失わないでください。ただし、適切な理由と適切なサポートでその可能性を捉えるようにしましょう。
