AI特集４：ルールに代わる予測
今日は、AIが具体的なビジネスアプリケーションにどのように応用され、経済をどのように変えているかについて話します。実際、すでに多くのAIアプリケーションが存在していますが、AIが社会経済活動を変えたと言えるほどの状況にはまだないようです。これはどういうことなのでしょうか？
2022年11月15日に出版されたばかりの新書、「権力と予測：人工知能の破壊的経済学」(Power and Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence)がこの問題を扱っています。著者は、カナダの経済学者、Ajay Agrawal、Joshua Gans、Avi Goldfarbの3人です。
この本は、私たちは現在、「遷移期（The Between Times）」と呼ばれる人工知能の時期にいると考えています。これは、未来がすでに到来しているが、まだ大きな利益をもたらしていない時期と言えます。
多くの人々がすでに指摘しているように、AIは多くの分野で既に応用されており、関連企業の株価は急上昇しており、誰もがそれについて話しています。しかし、経済における影響としては、AIが先進国の生産性をどのように促進しているのかはまだ見えてない。
ここ数年、人々は「大停滞」について話しています。1990年代末から現在まで、アメリカ人の実質所得は増えてない。AIの影響は一体どこにあるのでしょうか？
MIT大学の「スローン・マネジメント・レビュー」は2020年に調査を行い、ビジネスマンの59%が自分たちにはAI戦略があると述べ、57%の企業がすでに何らかのAIソリューションを導入したり、試みていると報告しました。しかし、実際にAIから財務的な利益を得ている企業はわずか11％でした。
はっきり言って、問題はAIがまだお金を稼いでくれていないということです。しかし、これは特例ではなく、正常な発展段階の現象です。AIは「汎用技術」とされ、社会への影響は電力を超えると多くの人々が考えています。蒸気機関、電力、半導体、インターネットなどはすべて汎用技術です。しかし、これらの技術はすぐに巨大な富を生み出すわけではありません。
たとえば1987年、経済学者のロバート・ソロウは、自分たちの時代にはコンピュータが至る所に見られるにもかかわらず、生産性の統計にはコンピュータが見えないと感じていました。。。
これは実際には非常に正常なことで、汎用技術が出てきたばかりではすぐに経済活動を改造することはありません。
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まず、電力の発展を振り返ってみましょう。以下の図は、電力がアメリカの家庭や工場に普及する過程を示しています。
エジソンが1879年に電球を発明したにもかかわらず、その20年後、アメリカの家庭のわずか3%が電気を使うようになっただけでした。1890年までには、アメリカの工場のわずか5%が電力を利用しており、1910年になっても、新たに建設される工場は蒸気動力を優先していました。これはなぜでしょうか？
『権力と予測』本は、一般的な技術が真に生産力を発揮するためには、3つの段階を経る必要があると主張しています。
第一段階は「ポイントソリューション（The Point Solution）」と呼ばれ、単純な入力端の置き換えが行われます。電球は蝋燭よりも便利で、電力を動力源とすることが時には蒸気動力よりも安いと感じるかもしれません。そのため、置き換えを検討するかもしれません。生活が少し便利になり、コストが少し減るかもしれませんが、それだけです。
第二段階は「アプリケーションソリューション（The Application Solution）」と呼ばれ、生産装置も変える段階です。
古い工場では、蒸気動力を使用すると、全ての機械が一つの蒸気軸に接続されており、蒸気が開始されると全ての機械が動き始めます。しかし、電力に切り替えた後、工場は各機械に独立した電源があれば、必要な機械だけを使うことが可能で、これにより費用を節約できることに気づきました。しかし、これは容易なことではありません。なぜなら、これは機械の改造を意味し、各種の旋盤、ドリル、金属切削機、プレス機など、全ての機械を独立した電源に合わせて再設計する必要があるからです。これには時間がかかります。
第三段階は「システムソリューション（The System Solution）」と呼ばれ、これは生産方法全体の変化をもたらします。
蒸気時代の工場では、蒸気軸を使用するため、全ての機械は中央軸の近くに配置しなければなりませんでした。しかし、電力が使えるようになると、プラグを任意の場所に設置することが可能になり、機械を工場の任意の位置に置くことができます。これにより、スペースを最大限に利用することが可能となり、全ての機械を一カ所に集める必要はなくなりました。これにより、「生産ライン」が可能となりました。これはもはや局部的な改善ではなく、生産方式と組織方式の両方がシステム的に変革することを要求します。
AIも同様です。現時点では、私たちがAIをどのように利用しているかは、ポイントソリューションと一部のアプリケーションソリューションの段階に過ぎません。システムソリューションの段階にはまだ達していません。これが、AIがまだ最大の影響を発揮していない理由です。
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ビジネスの観点から見ると、AIは一体何なのでしょうか？ この本では、AIが「予測マシン」だと考えています。
三人の著者は、ChatGPTのような生成的言語モデルについては議論せず、新薬の発見、商品の推奨、天気予報などの予測的AIの応用に焦点を当てています。これらの応用は、商業化が最も進んでいるものです。
たとえば、あなたがPayPayからあと払いを申請すると、待つ必要はありません。その場で審査が行われ、これはAIがあなたの記録に基づいて返済能力を予測できるからです。予測は決定の前提であり、AIの予測は人々の決定の方法を変えることができます。
電力が広く使われるようになった後、人々は電力の利用とその源との関係を切り離しました。発電所がどこにあるか、電力がどのように作られるかを心配する必要はありません、工場はどこでも開設することができます。同様に、AIが広く使われるようになったら、予測と決定、この2つのことも切り離すことができると考えられます。あなたはAIがどのように予測するのかを気にする必要はなく、予測に基づいて直接決定を行うことができます。
3人の著者は、AIのポイントソリューションが、AIを用いて既存の決定を改善するものであり、アプリケーションソリューションがAIが決定の方法を変えるものであり、システムソリューションがAIが新しい決定を促し、生産モデル全体を変えるものである、と提案しています。
例えば、あなたがAmazonで買い物をするとします。今、AmazonのAIはあなたの買い物の好みに基づいて商品を推奨しています。これは「ポイントソリューション」の一つです。
しかし、実はAmazonがこのようにすることが可能です：AIがあなたが特定の商品を好むと判断し、Amazonはあなたに通知も訪ねもせず、直接それらの商品をあなたの家に送ることができます。たぶん毎月、あるいは毎週、あなたに一箱の商品を送ります。あなたが箱を開けてみると、毎回驚きがあります：好きなものはそのままで、気にならないものは返品します。
このような販売方法は確実にあなたがもっと多くの商品を買うことにつながるでしょう！だって人も来たし、物も手に入ったし、体に着てみたし、ウェブページを見るのとは全然違います。これは明らかに良いアイデアで、これは「アプリケーションソリューション」です。人々の買い物の決定方法が変わりました。
実際、Amazonは既にこのショッピングモデルを特許登録しており、「予測出荷（Anticipatory Shipping）」と呼んでいます。
しかし、この販売方法は、現時点ではまだ正式に実施されていません。なぜなら、現在の返品システムがまだ良くないからです。
返品の処理はまだ大変な問題です。運送はかなり安いですが、問題は返品された商品を検査し、再包装し、再び棚に戻すという作業が非常に手間がかかることです。そのため、現在Amazonの方針は、多くの返品を受け取ったらすぐに捨てることです。
しかし、将来的にAIが返品の部分を引き受けることができ、例えばロボットを使用すると、Amazonは「予測出荷」を行うことが可能になるでしょう。その時、おそらく出品店の全体的な販売方法が変わるでしょう。それは「システムソリューション」です。
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AIの予測が意思決定の方法を変えると、生活方式も変わります。
私たちの日常生活の多くは、実際には決定をするのではなく、慣習やルールに従って行動します。例えば、雨が降りそうな日は傘を持っていくと決めるでしょう。しかし、そのエリアがよく雨が降る場合、毎日仕事に行く際に傘を持っていくという規則を自分自身に設定するかもしれません。また、飛行機を逃さないために、一部の人々は自分自身に4時間前に出発するというルールを設けています。
これらのルールは、問題が起こるのを防ぐためのものですが、生活効率が下がることにも繋がります。
もし天気予報が非常に正確であれば、毎日傘を持っていく必要はなく、ルールを意思決定に変えることができます。天気予報に基づいて傘を持つかどうかを決定します。もしAIが空港への交通渋滞の程度、フライトが遅延しているか否か、あなたが到着したときにセキュリティチェックの列がどれくらい長いかを考慮に入れて、正確な予測を提供することができれば、4時間前に出発するというルールを取り消すことができるでしょう。
さらに一歩進めてみましょう。なぜAIの予測を尋ねて自分で意思決定する必要がありますか？AIに意思決定を任せ、自分が傘を持つべきか、いつ出発するべきかをAIに決めてもらったらどうでしょうか？
若者はしばしば考慮が不十分で困ったことになります。大人は困ったことを避けるために自分自身に多くのルールを設けますが、それは別の形の困りごとを引き起こします。常に周りにリマインダーしてくれる人がいる幸運者もいるし、さらに、全く心配せず、他人の計画に従い、俺がどんでもいいという最もラッキーマンもいます。
その時になれば、喜んでAIに決定権を委ねる人も少なくないでしょう。
これこそ、予測がルールを取って代わるということです。
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経済においても同様に見られます。例えば、農家の場合、昔は、天気予報を見て、いつ種をまき、いつ肥料を施し、いつ収穫するかを自分で推測し、決定していました。予報はあくまで参考の一つでした。
しかし、天気予報が進化し、より精度が高くなると、米国の気象会社は予報結果を人間が理解しやすい形にし、特に農家向けに精緻な予報を提供し始めました。例えば、「今年は種まきのタイミングが8日間しかない」といった具体的なアドバイスを提供するのです。これは、天気予報と作物の種類を考慮し、最適な種まき、肥料施用、収穫のタイミングを農家に直接通知するものです。
これにより、農家は楽になりました。自分で決定する必要がなくなり、気象会社のアドバイスに従うだけで良くなったのです。つまり、気象会社は今では農業に深く関与するようになりました。
それが理由で、モンサントは2013年に気象会社を買収しました。それにより、彼らは農家に種を提供し、農作物の育て方を教えるだけでなく、何をいつ行うべきかを直接指示することができるようになりました。つまり、全ての決定を農家に代わって行う、一括ソリューションを提供することができるようになったのです。
また、AIは農業生産の方式自体を変えることも可能です。
現在、多くの農作物は温室で栽培されています。温室栽培は多くの利点がある一方で、病虫害が発生しやすいという問題があります。しかし、AIを活用することで、ある会社は温室で病虫害が発生するかどうかを一週間前に正確に予測することができるようになりました。これにより、農家は一週間前に防虫用品を注文することが可能になりました。ただし、これはまだアプリケーションソリューションに過ぎません。
システムソリューションとは、AIの予測能力が高くなれば、農家は虫害を恐れる必要がなくなります。虫害を恐れなければ、虫害が心配で以前は栽培を敬遠していた作物を育てることができます。また、大規模な温室を設けることも可能になります。虫害が一度に大量発生することを心配する必要がないからです。つまり、生産方式全体が変わるのです。
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AIが生産力を最大限に発揮するためには、ルールを予測で置き換える必要があります。
現在のAIによる教育支援技術は十分に実用的です。AIはあなたが既に持っている語彙量に基づいて、あなたが今日何を学ぶべきかを決めることができます。また、前回の数学のテストのスコアに基づいて、あなたが今日何を学ぶべきかを決定することも可能です。AIはあなたが常に自分の「学習ゾーン」で学習を行うことを保証し、学習効率を最大化します。しかし、AIはまだ本当に私たちの学習効率を改善していません。
なぜでしょうか？それは、現在の学校の組織は依然として年齢によってレベル分けされているからです。学校にはルールがあります。それぞれのクラスは一つの年齢層の生徒で構成されており、これらの生徒は授業内容の理解度が大きく異なる場合があります。しかし、教育のルールは彼らを一緒に固めてしまい、彼らは毎日同じ教師から同じ内容を教えられることを余儀なくされます。
もし、私たちがAIのロジックで教育を再編成し、それぞれの生徒に真にパーソナライズされた教育を提供し、それぞれの教師が自分の個性を最大限に活かすことができるようにするなら、学校はどのようなものになるでしょうか？もしかしたら、一部の教師は読み書きに困難を抱えている生徒を支援するのが得意で、一部の教師は数学コンクールを指導するのが得意かもしれません。教師と生徒をマッチングさせ、AIが各生徒の進捗を追跡するのを支援する。これこそ真のシステム変化です。
AIをどのように利用するかを考えるたびに、かつての電力の使い方を思い出しましょう。私たちの生産、生活、社会全体がすぐにAIを中心に再設定されるでしょう。そして、これはまだ始まったばかりです。
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