アヌーシェ・アンサリ氏、XPRIZE受賞チームの創業者たち、投資家ナンシー・ファンド氏が語る、現実世界にインパクトをもたらし、持続的な成功を収めるAI構築の教訓。
AI（人工知能）への世界的な投資は、もはや加速しているだけではない。世界経済の基盤そのものを根本的に再構築しつつある。国際データコーポレーション（IDC）によると、AIへの世界全体の年間支出は2028年までに6320億ドルに達する見込みで、わずか4年間で2倍以上に増加する。一方、PwCの試算では、AIは2030年までに世界経済に15兆ドル以上貢献する可能性があるという。しかし、これほどの資本が投入されているにもかかわらず、根本的な疑問が残る。そのうちどれだけが、真に人間の問題を解決するために使われているのだろうか。
AIはもはや未来への賭けではない。産業の運営方法、経済の成長、社会の機能の基盤へと急速に変貌しつつある。気候システムから教育、医療に至るまで、AIは問題の理解と大規模な解決の方法を再構築している。
次世代の構築者を育成する責任を負う創業者、企業リーダー、投資家、教育者にとって、後戻りはできない。テクノロジーはすでに到来した。今こそ、最も重要な問題を解決するためにそれを活用する機会である。
気候変動から教育への公平なアクセスまで、さまざまな課題に取り組む世界的なコンペティションを開催するXPRIZEでは、一貫したパターンが浮かび上がる。最も成功しているチームは、テクノロジーから始めない。問題から始めるのだ。
この考え方を深く探るため、私はXPRIZE財団のCEOであるアヌーシェ・アンサリ氏と対談し、世界で最も効果的なイノベーターたちがAI、インパクト、スケールにどのようにアプローチしているかを聞いた。対談の全編はこちら。
「私たちが求めているのは、問題解決に情熱を持つ人々です。人類のためにより良い未来を創造する人々です」とアンサリ氏は語る。「AIの使用は、その目標に到達するための手段に過ぎません」
この区別は単なる哲学的なものではない。AIソリューションがプロトタイプのままで終わるか、それとも機能し、スケールし、持続するものになるかを決定づけるのだ。
AIから始めるな。真の人間の問題から始めよ
AIに流入する資本の多さにもかかわらず、あまりにも多くの製品を定義する1つの過ちがある。創業者が問題を十分に理解する前に、テクノロジーから始めてしまうことだ。
「最終目標は利益だけではなく、インパクトです」とアンサリ氏は説明する。
人間のニーズから始める構築者は、こう問う。
- 誰が苦しんでいるのか
- 最も重要な制約は何か
- どのような結果が実際の生活を改善するのか
テクノロジーから始める構築者は、こう問う。
- このモデルは何ができるのか
「テクノロジーではなく、真の人間のボトルネックから始めよ」──シャンタヌ・アガルワル氏
XPRIZE炭素除去部門の受賞チームを率いるマティ・カーボンの創業者兼CEOであるシャンタヌ・アガルワル氏は、端的にこう述べる。
同氏の企業は、土壌劣化と気候ストレスに直面する小規模農家に焦点を当てた。アガルワル氏が説明するように、気候ソリューションは、将来の大気の問題だけでなく、目の前の人間の問題を解決する時、はるかに速くスケールする。炭素除去がスケールしたのは、まず緊急のニーズを解決したからだ。
受賞歴のある教育プラットフォームを率いるエヌマの共同創業者であるスーイン・リー氏も、まったく異なる文脈で同じ結論に達した。
「AIは単にユーザーをサーバーに接続するだけではありません。貧弱なインフラや低い識字率といった現実世界のハードルに直面することになります」
同氏のチームは、デジタルツールに触れたことのない低資源環境の子どもたちを対象に設計し、ソリューションが自律的に機能し、まったく新しい学習環境に適応できるようにした。
最高のAI企業は、技術的な新規性ではなく、人間の緊急性を中心に構築されている。
なぜほとんどのAI企業はスケールに苦戦するのか
多くのAI企業が失敗するのは、テクノロジーが機能しないからではない。間違った問題を解決しているからだ。
構築者は、真の人間のボトルネックがどこにあるかではなく、モデルが何ができるかに焦点を当てる。
その結果、印象的なシステムが現実世界のインパクトをもたらすことに失敗する。
現実のために構築せよ──現場で機能しなければ、機能していない
適切な問題を選ぶことは最初のステップに過ぎない。次の失敗ポイントは、現実世界で生き残れないソリューションを構築することだ。
アンサリ氏は率直に語る。
「問題や、問題が現れる環境を十分に理解していない可能性があります。研究室に座っているだけなら、うまくいかない可能性が高いでしょう」
AIにおいて、能力は使いやすさと同じではない。
XPRIZE受賞の熱帯雨林モニタリングチームを率いる生物多様性科学者のトーマス・ワラ氏は、アマゾンでこれを直接目の当たりにした。そこでは環境条件が絶え間ない適応を強いた。
「私たちは、機能すると分かっているシステムだけで前進しなければなりませんでした」と同氏は語った。
実際には、これらの制約は深刻だった。熱と湿気が機器を破壊し、ドローンは故障し、通信システムは機能しなくなった。チームは現場で使用できないものをすべて取り除き、現実世界の条件に耐えられるシステムのみで運用することを余儀なくされた。
同様に、リー氏のプラットフォームは、信頼できるインフラやデジタルツールへの事前の接触なしに機能しなければならなかった。
教訓は明確だ。
- 理想的な条件ではなく、制約のために設計する
- 失敗の可能性が最も高い場所でテストする
- 能力よりも使いやすさを優先する
研究室でのパフォーマンスは任意だ。現実世界でのパフォーマンスがすべてである。
スケールが重要──現実世界のインパクトのためのスケーラブルなAIソリューションの構築
ソリューションが機能しても、それをスケールすることが真の課題として残る。
ここで多くの企業が失敗する。テクノロジーが壊れるからではなく、ビジネスが壊れるからだ。
DBLパートナーズの創業者兼マネージングパートナーで、AIへのインパクト投資のパイオニアであるナンシー・ファンド氏は説明する。
「ミッションは企業が最初の資金を得るのに役立つかもしれませんが、ビジネスの結果が残りを決定します」
AI構築者にとって、目的と収益性は一致しなければならない。
「産業全体を変える創業者は、最初から明確な視点を持っています。インパクトをスケールするには、利益と目的が一体となる必要があります」
この現実は、世界中でソリューションをスケールする実務者によって強化されている。世界中で炭素利用ソリューションを展開するXPRIZE受賞企業カーボンキュア・テクノロジーズのCFO兼暫定CEOであるクリスタル・ケイ氏は、端的にこう述べる。
「サステナビリティソリューションは、財務が機能する時に最も速くスケールします。その経済的利益はあれば良いものではなく、必須です」
同氏のチームのアプローチは、創業者にとって重要な教訓を浮き彫りにする。スケールとは、一度にあらゆる場所に展開することではなく、顧客価値、経済性、実際の市場での採用を一致させることだ。
真の課題は実行である。
「日々の仕事こそが、レンガを一つずつ積み上げて真のインパクトを構築する場所です」とファンド氏は説明する。「進歩は非線形です」
その意味するところは以下の通りだ。
- 優れたアイデアだけでは不十分
- 実行がインパクトを決定する
- レジリエンスが成功を決定する
「私が最も魅力的だと感じるAI創業者は、社会的反発、環境ストレス、サイバーセキュリティといった要因を有意義に緩和しながら、進歩を推進する企業を構築しています」
最も困難な問題──テクノロジーと人類の整合
機能する人間中心のAIを構築するために、真の問題を解決し、現実のために設計し、効果的にスケールすることが必要だとすれば、次の課題は、これらのシステムが人間の価値観と整合していることを確保することだ。
AIは産業を形作っているだけではない。行動、文化、認識を大規模に形作っている。しばしば、機関が対応できるよりも速く。
創業者、教育者、投資家、政策立案者にとって、これは新たな責任の層を生み出す。パフォーマンスを発揮するシステムを構築するだけでは、もはや十分ではない。それらは、時間の経過とともに人々や社会にどのように影響を与えるかを理解して設計されなければならない。
ここで取り上げたリーダーたち全体で、一貫したパターンが浮かび上がる。
- 真の人間のニーズから始める
- 現実世界の条件のために構築する
- 規律と目的を持ってスケールする
ますます、第4の次元がある。
- 長期的な社会的インパクトを意識して構築する
AIの未来は、テクノロジーが何ができるかによって定義されるのではない。
それがどれだけ意図的に適用されるか、そして機会を拡大するのか、既存の課題を強化するのかによって定義される。
構築者のためのロードマップ
- 真の人間の問題から始める
- 現実世界の条件のために構築する
- 失敗の可能性が最も高い場所でテストする
- 利益と目的を一致させる
- 長期的な人間のインパクトのために設計する
問題はもはや、AIが世界を変革するかどうかではない。
すでに変革している。
構築者にとっての真の問題は、AIが最も重要な問題に向けられているかどうかだ。
