【AIと戦略】取り残されないように。AI導入への道！！『予測マシンの世紀 第四部』#13
こんにちは。シンラボ共同代表の草場です。
AIとの共同に関して、『予測マシンの世紀 AIが駆動する新たな経済』をまとめていきます。推理小説のようで、ドキドキワクワクです。
目次
はじめに―機械知能
安さはすべてを変化させる
第１部 予測
第２部 意思決定
第３部 ツール
第４部 戦略
第十五章 経営層にとってのＡＩ
第十六章 ＡＩがあなたのビジネスを変容させるとき
第十七章 学習戦略
第５部 社会（ＡＩと人類の未来）
いよいよ第四部、戦略です。どう戦略に組み込むか、一番大事な部分です。
今まで様々勉強してきました。とはいえどうすれば？という人が多いと思います。第十七章は、「あなたの学習戦略」についてです。
■あなたの学習戦略
いよいよ自社でAIを取り入れていくための学習戦略についてです。まずはまとめから。
キーポイント（まとめ）
・AIファーストの戦略に移行することは、これまでの最優先事項をダウングレードすることを意味する。言い換えれば、AIファーストはバズワードではなく、本当の意味でのトレードオフを意味する。AIファースト戦略では、収益の最大化、ユーザー数の最大化、ユーザーエクスペリエンスの最大化といった他の目標を妥協することになっても、予測精度の最大化を組織の中心的な目標とする。
・AIがディスラプションを引き起こす可能性があるのは、既存企業がその技術を採用する経済的インセンティブが新興企業よりも弱いことが多いからだ。AIを搭載した製品は、予測マシンを学習させるのに時間がかかるため、最初は劣っていることが多い。しかし、一度導入されたAIは、学習と改良を続け、知能の低い競合製品を置き去りにすることが出来る。既存の企業にとっては、自分の業界に適用されたAIの進歩を傍観し、様子を見るというアプローチをとりたくなるものだ。しかし、競合他社がAIの学習や導入で先行してしまうと、追いつくのが難しくなる企業もあるだろう。
・もうひとつの戦略的な決断は、AIツールをいつ世に出すかというタイミングだ。AIツールは、最初は顧客から離れた社内で訓練される。しかし、実際の運用状況や大量のデータにさらされることが多いため、商用に展開した方が学習速度が速くなる。早期導入のメリットは学習速度の速さであり、コストはリスクの大きさ（適切に訓練されていない未熟なAIに顧客をさらすことによるブランドや顧客の安全性へのリスク）である。Google Inboxのように、トレードオフが明確なケースでは、学習の速さのメリットがパフォーマンス低下のコストを上回っていることがある。一方、自律走行車のように、商用製品を早期に開発することで得られる利益の大きさと、準備が整う前に製品をリリースした場合に発生するエラーのコストの大きさを比較すると、トレードオフはより曖昧なものになる。
我々は売り上げを下げてでもAI導入を決断できるでしょうか？
何よりも予測精度優先できるでしょうか？
AIの進歩を横目に既存の技術を使いづつ出るレガシーになっていないか？
不完全なAIでもまず市場に出す勇気はあるか？
AIを出すメリットとリスクのトレードオフを見極める力はあるか？
明日から具体的に見ていきます。GoogleがAIファーストに至った経緯など出てくるので、お楽しみに。
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