生成AIへの投資、400億ドルが焼け太り：95%が無益に終わる

米国企業は、生成AI（Generative AI）イニシアティブに推定350億ドルから400億ドルを投じてきましたが、MITのネットワーク型エージェントおよび分散型AI（NANDA）イニシアティブによる最近の報告書は、厳しい現実を明らかにしています。企業の95％は、これらの多額の投資から事実上何の利益も得ていません。わずか5％の組織だけが、AIツールを大規模に業務に統合することに成功しており、研究著者らはこれを「GenAIの格差」と呼んでいます。

この厳粛な評価は、企業リーダーへの52回の構造化インタビュー、300以上の公開AIイニシアティブと発表の調査、および153人のビジネスプロフェッショナルへのアンケートに基づいて行われています。Aditya Challapally、Chris Pease、Ramesh Raskar、Pradyumna Chariが執筆したこの報告書は、この大きなギャップを、インフラ、トレーニング、または人材の不足ではなく、現在のAIシステムの根本的な限界、つまりデータ保持能力、適応能力、および時間の経過とともに効果的に学習する能力の欠如に起因すると指摘しています。

「GenAIの格差」は、展開率において最も顕著です。内部利用のために特別に設計されたカスタムエンタープライズAIツールは、パイロットフェーズを超えるのに苦労しており、本格的な生産に達するのはわずか5％に過ぎません。消費者向けチャットボットは、試用と柔軟性の容易さから初期には成功するかもしれませんが、記憶力とカスタマイズの欠如が、重要なビジネスワークフローにおいてしばしば非効率的なものにしてしまいます。ある匿名の最高情報責任者（CIO）が著者とのインタビューで率直に述べたように、「今年、何十ものデモを見ました。本当に役立つのは1つか2つかもしれません。残りはラッパーか科学プロジェクトです。」この感情は、企業リーダーのAIへの取り組みに対する信頼の低下を示す他の最近の研究と一致しています。

広範なパフォーマンス不足にもかかわらず、NANDAの報告書は、ごく一部の企業が生成AIから恩恵を受けていることを認めています。特にテクノロジーおよびメディア・通信セクターでは、このテクノロジーが具体的な影響を与えています。しかし、プロフェッショナルサービス、ヘルスケア・製薬、消費財・小売、金融サービス、先端産業、エネルギー・素材を含むほとんどの産業では、生成AIはこれまでのところ重要ではないことが証明されています。中堅製造企業の匿名の最高執行責任者（COO）は、この乖離を次のように要約しています。「LinkedInの誇大広告ではすべてが変わったと言っていますが、私たちの業務では根本的な変化はありません。いくつかの契約処理が速くなりましたが、変わったのはそれだけです。」

進化する雇用情勢は、特にテクノロジーおよびメディアセクターにおいて、生成AIの影響がより明らかになりつつある分野です。報告書は、これらの業界の幹部の80％以上が、今後2年以内に採用量が減少すると予測していることを指摘しています。これらの人員削減は、顧客サポート、管理処理、標準化された開発タスクなど、頻繁に外部委託される非中核的なビジネス活動で主に発生しています。これらの役割は、AI導入以前から、その外部委託の性質とプロセス標準化のためにすでに脆弱であり、報告書は、影響を受けるセクターのサポートおよび管理処理の役割の5％から20％がすでに影響を受けていることを示唆しています。この傾向は、OracleやIBMのような企業がAIの設備投資のバランスを取るのに苦労している、あるいはAIを仕事のオフショアリングの口実として使用していると非難されているという、より広範な業界の観察と一致しています。

報告書の重要な発見は、AI予算の誤った配分であり、約50％が通常マーケティングと販売に費やされています。著者らは戦略的転換を提唱し、企業が意味のあるビジネス成果を生み出す活動への投資を促しています。これには、リードの適格性評価や顧客維持などのフロントエンドプロセス、およびビジネスプロセスアウトソーシングの排除、広告代理店費用の削減、金融サービスリスクチェックの合理化などのバックエンドの効率化が含まれます。

興味深いことに、この研究は、OpenAIのChatGPTのような汎用ツールが、たとえ後者が同じ基盤となるAIモデルを使用していたとしても、特注のエンタープライズソリューションよりも優れたパフォーマンスを発揮することが多いと強調しています。報告書によると、主な理由はユーザーの慣れとアクセシビリティであり、「シャドーIT」（従業員が独自にツールを採用すること）の結果です。この研究のためにインタビューを受けた企業弁護士はこれを完璧に説明し、5万ドルの専門的な契約分析ツールに対する不満を表明しました。「私たちが購入したAIツールは、カスタマイズオプションが限られた硬直的な要約を提供しました」と彼女は語りました。「ChatGPTを使えば、会話を導き、必要なものを正確に得るまで繰り返し調整できます。根本的な品質の違いは顕著で、ベンダーが同じ基盤技術を使用していると主張しているにもかかわらず、ChatGPTは一貫してより良い出力を生成します。」

報告書は、成功裏に「GenAIの格差」を乗り越える企業は、AIの調達を標準的なSaaS（Software-as-a-Service）クライアントとしてではなく、ビジネスプロセスアウトソーシングの顧客に近い形でアプローチしていると結論付けています。彼らは深いカスタマイズを要求し、最前線からの採用を促進し、測定可能なビジネス指標に対してベンダーに説明責任を負わせます。最終的に、この格差を越えるには、単なる購入ではなく、真のパートナーシップが必要です。