数十年にわたり数多くの機械学習カンファレンスで議長を務め、基調講演を行ってきた私は、イベントのプログラムが新たな業界トレンドを示すことを何度も目撃してきた。今年、私が議長を務めるイベントでは、20数社の企業が重要な新パラダイムである「ハイブリッドAI」への移行を明らかにする。AI業界がハイブリッド化する必要がある理由と、企業がすでに実践しているさまざまな方法を紹介する。
AIにはブレークスルーが必要
これまでのところ、AIは期待されるほどの成功を収めていない。ビジネス界が理解するようになったように、多くの人がAIを有用だと感じている一方で、約束されてきた莫大な価値には遠く及ばない。生成AIのパイロットプロジェクトで本番環境に到達するものはほとんどなく、機械学習モデルの導入も少ない。
天文学的な価値を達成できるという希望は続いているが、多くの人が非現実的なストーリーに賭けている。それは、コア技術が改善され、その後、機械の能力だけで今日の低調な実績を克服できるというものだ。これが一般的な物語になっている。AIの専門家やCEOは、LLM（大規模言語モデル）が「より知的」になれば、あるいは機械学習モデルが「より正確」になれば、技術はシームレスに運用可能になり、企業とその顧客に豊富な価値をもたらすと日常的に宣言している。
そう簡単にはいかない。生成AIの頑固な信頼性問題を解決することが保証された奇跡的な解決策は見えていないし、予測AIが使いにくいという評判も変わっていない。
投機的で想像上の進歩に賭けるのではなく、革新的なパラダイムシフトの形で解決策が訪れると私は信じている。それがハイブリッドAIだ。生成AIと予測AIを組み合わせ、それぞれが相手の最大の弱点に対処することで、すでに存在する技術とコア機能がもたらす価値を倍増させることができる。
ハイブリッドAIの仕組み
予測AIは生成AIの致命的な信頼性問題に対処する。生成AIが高度な機能を自律的に実行できるほど信頼性が高くなることを期待してAI導入を計画するのではなく、人間がループに留まる必要があることを認識すべきだ。これを念頭に置くと、野心的な生成AI駆動システムのアーキテクチャは本質的に「予測的」になる。予測AIを使用して人間の介入をターゲットにするが、人間の介入が最も必要とされる可能性が高い比較的リスクの高い状況に限定する。こうすることで、生成AIは多くのケースで自律的に動作できる。このアプローチは、生成AIがしばしば大胆に約束する自律性の健全な部分を実現する。
同様に、生成AIは予測AIの複雑性問題に対処する。データサイエンティストは、誰がクリックし、購入し、嘘をつき、死ぬかについて確率を算出する堅牢なモデルを開発できるが、モデル導入が承認されるには、ビジネス関係者がまず、そのようなモデルを運用可能にすることの意味、つまり計算されたケースごとの確率に基づいて体系的に行動することについて、半技術的な理解を深める必要がある。LLM（大規模言語モデル）は重要な「砂糖のスプーン一杯」を提供する。チャットボットが親しみやすい専門家として機能し、理解を深め、それによってほとんどの予測AIプロジェクトを行き詰まらせる技術とビジネスの間の致命的な分断を橋渡しする。さらに、LLMは、バイブコーディングや非構造化データから予測特徴を導出することでモデルの開発を容易にし、機械学習モデルの決定を一般の人々に説明することで可視性を提供する。
過去1年間、私はこの種のハイブリッドAIアプローチを提案するいくつかの記事とプレゼンテーションを行ってきた。予測AIと生成AIをハイブリッド化する5つの方法に関する記事や、さらに2つの方法に関する別の記事などだ。私は、ハイブリッドAIがAIバブルが崩壊する前の最後の希望であると主張してきた。
しかし、2009年に私が創設したカンファレンスシリーズであるMachine Learning Weekの2026年版をハイブリッドAIに捧げることを決めたとき、ハイブリッドアプローチの自明の必然性が業界にまだ定着し、実質的に出現し始めているかどうかは確信が持てなかった。2日間のカンファレンスアジェンダを埋めることができるだろうか。
数十社の企業がハイブリッドAIを使用
ハイブリッド化は起きている。今年のMLWカンファレンスをHYBRID AI 2026と呼んでいる。5月5日から6日にサンフランシスコで開催されるが、Alphabet X（グーグルのムーンショットファクトリー）、アマゾン、アメリカン・エキスプレス、AWS、Axtria、キャピタル・ワン、CSAA Insurance（AAA）、CVS、Discover Financial Services、DoorDash、Gooder AI、Google DeepMind、HP、IBM、JPモルガン・チェース、マイクロソフト、Netflix、NextGen Healthcare、OpenAI、Republic Finance、Salesforce、Schneider Electric、Spotify、State Farm、Twilio、Wynn Las Vegasなど、多数の企業からのプレゼンテーションでプログラムを埋めることに問題はなかった。
AIのフレーバーを組み合わせるという明確な呼びかけが聞こえている。「今日のLLMへの急増する投資は全く不適切だ」と、LLMと企業の機械学習の融合に関する基調講演を行うIBMのチーフデータサイエンティスト、カーク・メトラー氏は言う。「しかし、予測AIプロジェクトを強化するためにLLMを活用しないことも同様に不適切だ。LLMと企業の機械学習という時代を超えた伝統を融合させることで、スイートスポットに到達する」
彼だけではない。カンファレンスアジェンダに詳述されているように、企業は以下を含む豊富なユースケースでハイブリッドAIを実証している。
- 金融の異常検知（Schneider Electric）
- カスタマーサービスエージェント（Twilio）
- 製品レコメンデーション（Spotify）
- 不正検知（DoorDash）
- 価格設定（JPモルガン・チェース）
- 生成AIでコード化された保険請求の却下予測（NextGen Healthcare）
- 医療診断（Axtria）
- 小売業者向け画像検証（Bizom）
- 顧客体験の向上（Wynn Las Vegas）
他の企業は、ユースケースやアプリケーション領域全体で、生成AIに切実に必要な「信頼性レイヤー」を確保するためのハイブリッドアプローチを採用している。ビジネス界は、野心的なバズワード「エージェンティックAI」が表す高度な機能の完全な自動化を見たいと思っているが、これは一般的に過大な約束をするものだ。そのようなシステムの多くは、予測的なガードレールがあって初めて導入可能になる。Salesforceは「AIエージェントが暴走するとき」について、HPは予測的に人間をループに留めることについてプレゼンテーションを行う。そして私は、生成AIの信頼性レイヤーを確保することが予測AIの新たなキラーアプリであることについての基調講演でイベントを開始する。
コアカンファレンスアジェンダを超えて、ハイブリッドAIに関する教育プログラムも需要があることが判明した。このハイブリッドAIイベントでは、業界リーダーのジェームズ・テイラー氏とディーン・アボット氏が運営するカンファレンス前後のトレーニングワークショップが開催される。
ハイブリッドAIが救世主に
企業が、誰もが語るが実現する人が少ないAIの価値を達成し始める時が来た。世界はそれを必要としている。多くの人が莫大な賭けをしてきた約束に近づくようAIを改善するためだけでなく、価値こそが全ての目的だからだ。効率性は世界の繁栄を向上させる。これがテクノロジーの目的そのものだ。
この重要な業界の方向性が実を結ぶのを見るのは興奮する。ハイブリッドAIというトピックに関する最初のスピーカー募集に対して、イベントアジェンダを構築するための圧倒的で競争的な反応があっただけでなく、提出フォームの上部に記載された3か月前の締め切りにもかかわらず、スピーカー応募が着実に続いている。さらに、経験豊富な専門家からのイベントへの関心とフィードバックは、AI業界においてハイブリッドAIの議論が響き渡っていることを一貫して再確認している。
世界は、前例のない程度の技術的「賢さ」と人間レベルの能力を達成する投機的で潜在的に実現不可能な進歩を待つ余裕はない。代わりに、AIの2つの主要なフレーバー、予測と生成を融合させることで、それぞれの限界に直接対処し、企業が今日価値を実現できるようにする。
HYBRID AI 2026の概要と各企業プレゼンテーションの説明はこちらでアクセスできる（5月5日から6日にサンフランシスコで開催されるイベントに参加するには、2月13日までに登録すると「早期割引」価格が適用される）。開示：創設プログラム議長として、私はMachine Learning Weekカンファレンスシリーズ（HYBRID AI 2026を含む）の部分所有者であり、議長を務めることで謝礼を受け取っている。
