フランシス・ウェスト | 基調講演者、グローバルアドバイザー兼FrancesWest&Co創業者 | 著書「Authentic Inclusion Drives Disruptive Innovation」
AIの次の段階は技術的なものではなく、人間的なものだ。そしてそれが、システムが拡張できるかどうかを決定すると私は考えている。
AI（人工知能）が業界全体で急速に加速しているにもかかわらず、多くの組織は依然として、これらのシステムを効果的にするものへの投資が不均等である。デロイトの調査によると、AI投資の約93%が技術に向けられ、人材と業務再設計にはわずか7%しか投じられていない。この格差が、AIが大規模に価値を提供できるかどうかを決定する可能性が高まっている。
この不均衡は単なるリソースの問題ではない。これは能力のギャップである。AIがパイロット段階から企業全体への展開に移行するにつれ、パフォーマンスはもはやモデルの精度だけでは定義されない。年齢、能力、言語、文脈の違いを超えて、システムが人々にとってどれだけうまく機能するかによっても定義されるのだ。
ここでデジタルアクセシビリティが重要になる。
デジタルアクセシビリティの重要性
しばしば障害を持つ人々の利用を可能にすることと狭く定義される「デジタルアクセシビリティ」は、実際には、より広範な思考の転換である。それは、技術がどのように構築され、拡張されるかの基盤として人間の体験を優先するものだ。その核心において、システムが現実世界の多様性の中で確実に機能することを保証する。
この視点は、5月に特に関連性があると私は考えている。5月はアジア系アメリカ人および太平洋諸島系アメリカ人の文化遺産月間であり、人間の体験の豊かさと人々が世界とどのように関わるかを認識する時期である。5月はまた、すべての人のために機能する技術の設計に焦点を当てる世界アクセシビリティ啓発デーの月でもある。
これらは共に、シンプルな真実を浮き彫りにする。技術は、人間の体験の全範囲にわたって機能しない限り、拡張しないのだ。
アジア系移民であり、元チーフアクセシビリティオフィサーとして、私は言語、文化、文脈の違いが、システムがどのように研究、設計、開発、使用されるか、そして現実世界の条件下でどこで不足するかを形作る様子を直接目にしてきた。
アクセシビリティはコンプライアンス要件ではない。それは、大規模に関連性があり、回復力があり、公平な成果を提供するシステムの能力の尺度である。これが、AI価値を実現するための中核条件だと私は考えている。チャットボットがアクセントのある言語を理解できない場合、音声システムが加齢による発話パターンで失敗する場合、またはAI採用ツールが非伝統的な候補者を除外する場合、問題はアクセシビリティではない。それは現実世界の条件下でのシステム能力の欠如である。
人間の多様性：新たな動作環境
2つの力がシステムパフォーマンスを再形成している。加齢と能力の多様性である。労働力と顧客基盤は高齢化しており、より長く関与し続けている。同時に、人々は恒久的、一時的、または状況的な、幅広い身体的、感覚的、認知的条件にわたって技術と相互作用している。
これらはエッジケースではない。これらはますます通常の動作条件となっている。
これらは、人々が情報をどのように見て、聞いて、処理し、応答するかに多様性をもたらす。AIシステムにとって、課題は精度だけから関連性と回復力へとシフトする。つまり、入力を解釈し、適応し、多様なユーザーにわたって意味のある成果を提供する能力である。これらは単なる設計上の考慮事項ではない。システムが現実世界で効果的に機能するかどうかを決定するのだ。
能力ギャップがもたらすビジネスリスク
この多様性を考慮した設計を怠る組織は、単に機会を逃しているだけではない。大規模では持続不可能なシステムを構築しているのだ。そしてこれらの制限は、以下を含むビジネスへの影響に直接変換される可能性がある。
• 収益の流出：システムが機能しない場合、顧客は離脱する。
• 信頼の侵食：不均一なパフォーマンスは信頼を損なう。
• 業務の非効率性：人間の介入への計画外の依存がプロセスを遅らせる可能性がある。
最終的に、これは戦略的リスクをもたらす。多様なユーザーにわたって機能できないシステムは、拡張に苦労する可能性がある。
コンプライアンスから能力へ
アクセシビリティは伝統的に要件として扱われてきた。システムが構築された後に対処されるものである。
そのモデルはもはや通用しない。
組織は、AIシステムがどのように設計、訓練、統治されるかを形作る中核能力としてアクセシビリティを扱うべきである。これには、現実世界の条件をよりよく反映し、システムがユーザーをどのように解釈し応答するかを改善する、より多様なデータセットの使用が必要である。
これはまた、組織が実際に誰がAIツールを設計しているかを考慮することを要求する。能力はシステムだけから生まれるのではない。それを構築する個人によって形作られる。文化、年齢、能力にわたる多様な経験を持つ人々は、問題、データ、成果を解釈する異なる方法をもたらす。多様な視点を持つことは、より均質なアプローチが見逃すギャップを表面化させることもできる。
これらの取り組みの結果は、単なる包摂ではない。それはAIにおけるより強力な能力であり、より関連性が高く、より回復力があり、現実世界の条件でより良く機能できるようになる。
個人の貢献の多様性は、イノベーションとは別のものではない。それはイノベーションの推進力である。
アクセシビリティの事例
AIツールは、アクセント、言語、加齢に関連する発話パターンにわたって不均一なパフォーマンスを示しており、データの多様性とモデル設計のギャップを露呈している。
しかし、私はデジタルアクセシビリティの取り組みの目に見える事例も見てきた。たとえば、マイクロソフトは、使いやすさを向上させるために、自動生成字幕や翻訳などのアクセシビリティ機能とツールを開発している。私は、多様なユーザーにわたって精度、関連性、回復力を向上させるために、自動音声認識と人間によるレビューを組み合わせたデジタル字幕サービスの取締役を務めている。あるいは、採用において、Inclusivelyのようなプラットフォームは、障害を持つ人々など、従来のフィルターによってしばしば見過ごされる適格な人材を組織が特定するのを支援するためにAIを使用している。
これらの事例は、より広範なシフトを反映していると私は考えている。より多くの組織が、多様なユーザーと関わり、現実世界の条件をよりよく反映するためにモデル設計とデータセット収集を拡大する必要性を認識している。
AI価値の新たな尺度
AIが中核業務に組み込まれるにつれ、価値の定義は進化している。システムが理想的な条件下で機能するだけでは、もはや十分ではない。ユーザーにわたって関連性を維持し、変化する環境で回復力があり、大規模に公平に成果を提供できなければならない。
これは技術だけでは達成できない。それは、システムがどのように設計され、洗練されるかを形作る人間の視点の多様性に依存している。
デジタルアクセシビリティは重要な役割を果たす。機能としてでもなく、コンプライアンスとしてでもなく、人間の多様性を拡張可能なパフォーマンスに変換する層としてである。
AI時代において、デジタルアクセシビリティは、AIが関連性、回復力、公平性を持って大規模に価値を提供できるかどうかを最終的に決定する可能性のある、見えない核心であると私は考えている。
