『超人的イノベーション』（2019年刊行）は、ヘルスケアからファッションに至るまで、あらゆるビジネス分野において人工知能（AI）が提供する可能性の目覚ましい広がりを探求しています。本書は、AIがロボットによる征服を引き起こすのではなく、人間と機械のコラボレーションが、企業と消費者の双方に、かつてないほど大きな目標を設定し達成する力を与えると論じています。
この要約で学べること：AIがビジネス環境をどう変えているか、そしてそれをどう活用するか。
歴史を通じて、いくつかの重要な人間の発明は、私たちの知る世界を一変させてきました。18世紀後半、第一次産業革命は繊維産業へのアプローチを一新し、石炭と蒸気の力を台頭させました。その後、ベルトコンベア、大量生産、テレビ、ラジオを伴う第二次産業革命が到来しました。そして最近では、インターネットの出現により第三次産業革命を目の当たりにしました。
今、私たちは一部で第四次産業革命と呼ばれるもの、すなわち人工知能の台頭の瀬戸際に立っています。しかし、この言葉はAIが人類に与える影響を正しく表現していないかもしれません。2015年、コンサルティング会社マッキンゼーが発表した調査によると、AIの新たな進歩は、19世紀の産業革命時の技術よりも10倍の速さで発展していると結論づけられました。さらに、これらのツールは世界中の至る所で急速に導入されています。
この要約では、AIが世界中のビジネスにどのような劇的な影響を与えているか、そしてあなたの会社が競争優位を得るためにAIをどのように活用できるかを学びます。また、著者の提唱する「SUPER」モデル、つまり「Speed（速度）」「Understanding（理解）」「Performance（パフォーマンス）」「Experimentation（実験）」「Results（結果）」を通じてAIがイノベーションを可能にする方法についても理解を深めます。その過程で、以下のようなことを学びます。
- 世界がどのように「スマート」になり得るか
- AIがどのように心不全を予測できるか
- ローマの水道橋とスペースXの共通点は何か
世界におけるAIの存在感は増しており、その可能性は計り知れません。
少し立ち止まって、人工知能があなたの日常生活でどのような役割を果たしているか考えてみてください。Siriに天気を尋ねたり、自動字幕付きのYouTube動画を見たり、Gmailが提供する便利な返信案を送ったりするたびに、あなたはAIと関わっています。AIには非常に多くの用途がありますが、それでもまだその可能性の表面をなぞったに過ぎません。AIは、モノのインターネット（IoT）を通じて、私たちの日常生活のさらに大きな一部となる運命にあります。
このテクノロジーは、日常的な物にコンピューターを搭載し、それを作った企業にデータを送信することを可能にします。食品の賞味期限を追跡し、無くなったら自動で食料品を注文してくれるスマート冷蔵庫を想像してみてください。Siriやスマート冷蔵庫のようなツールは日常生活に役立ちますが、AIはいずれ、はるかに多くのことを支援できるようになるでしょう。交通事故をなくす自動運転車や、世界で最も危険な職業の一つである鉱業の安全性を高めるスマートマイニングを考えてみてください。AIはデング熱のような感染力の強いウイルスを根絶することさえ可能にするかもしれません。実際、マイクロソフトはすでに、その特定のウイルスを保有する蚊を標的にして殺すことができる、AI搭載のトラップに取り組んでいます。
これまでに議論したすべての例において、AIは過去のSF映画が予測したような形で私たちの生活に影響を与えてはいないことにお気づきかもしれません。言い換えれば、AIはロボットの反乱を引き起こす運命にはないのです。これは、AIが単に人間が作り出したツールであり、それを実装するには人間を必要とするからです。もちろん、AIが特定のタスクを人間よりもはるかに速く、効率的に実行できないと言っているわけではありません。人工知能と人間の知能には、それぞれ特有の長所と短所があります。次に誰かが「AIの能力がすぐに人間を追い越す」と警告するのを聞いたら、このことを思い出してください。
さて、これでAIに何ができるのか、そして世界全体をどのように変えつつあるのか、その概要が掴めたと思います。次のセクションでは、AIと他のデジタルテクノロジーがビジネスの世界に特に提示する固有の課題を見ていきます。その後、AIがビジネスを支援する方法を発見するための著者のモデル「SUPERフレームワーク」を検証します。
デジタルテクノロジーは顧客の期待と行動を劇的に変えました。
ほとんどの人は、携帯電話がパカッと開いて、通話かショートメッセージしか送れないシンプルなキーボードが現れた時代をまだ思い出せるでしょう。今日では、アメリカ人の82％が、常にポケットに収まる強力なコンピューターを持ち歩いています。スマートフォンが提供する機能は、顧客の期待を大きく変えました。ピザを注文するような単純なことを例にとってみましょう。
最近では、注文、支払い、配達員が玄関先に到着するまでの追跡を、すべてスマホからできることが期待されています。複雑な注文を口頭で繰り返す手間はもちろん、レストランまで全てを取りに行かなければならない煩わしさは遠い過去のものです。昔の顧客とは異なり、今日の消費者は、高速で質の高いサービスを要求する力をこれまで以上に持っています。従来のタクシーやホテル事業を急速に追い越しつつあるUberやAirbnbを見てください。なぜでしょうか？それは、これらの新しい企業が単なる製品ではなく、体験を創り出すことに注力しているからです。
では、顧客体験とは具体的に何でしょうか？本質的には、人々があなたのサービスと最初から最後までやり取りするときに得る印象のことです。多くの場合、顧客体験はマーケティングから始まります。そして、高度にデジタル化され接続された世界では、オンラインマーケティングは独白から対話へと移行しました。顧客に製品を買わせるためにデザインされたバナー広告ではなく、広告は顧客の特定の要望やニーズに合わせて作られていると感じられる必要があります。例えば、誰かがFacebookを閲覧中に、自分の興味に合わせてターゲティングされた広告を目にするようなものです。
AIがすでに改善した顧客体験の一側面は、フリクションポイント、つまり顧客がナビゲートしたり完了したりするのが難しい購入プロセスのステップを円滑にすることです。時には、あまりにイライラさせられるため、人々が購入を完全に断念する原因になります。新たに導入された遠隔医療アプリケーションは、患者が病院に行って待たなければならないというフリクションポイントにうまく対処してきました。代わりに、これらのアプリを使えば、患者はテキスト、音声、またはビデオを通じて医師と会い、質の高いケアを受けることができます。
パーソナライズされたサービスは医療において常に必須でしたが、これは他の業界にも急速に広がっているトレンドです。あなたの好みを学習し、NetflixやSpotifyのホームページをあなた専用にカスタマイズする複雑なアルゴリズムを考えてみてください。そう遠くないうちに、私たちの世界全体が「スマート」になり、交通パターンに基づいてルートを調整し最適化できるインテリジェント信号機を備えた道路のような、AI搭載の驚異で満たされるでしょう。
AIはデータの言語を話しますが、それを役立てるにはインフラが必要です。
Amazonのようなサイトで最後にオンラインで商品を注文した時のことを思い出してください。あなたの側では、そのプロセスは信じられないほどシンプルに見えたでしょう。ほんの数回クリックするだけで、購入品が翌日、あるいはその日の夕方に玄関先に届いたのです。次に、その荷物を時間通りに届けるために、Amazon側でどれだけのデータが転送されなければならなかったかを考えてみてください。製品自体にはバーコードが付けられており、その寸法や倉庫内の場所などの詳細はすべてAmazonのデータベースに保存されています。
あなたが注文すると、商品は倉庫から取り出され、箱詰めされ、配送サービスに割り当てられる必要があります。箱には独自のバーコードが付けられ、配送記録が作成され、荷物が配達され、あなたはテキストまたはメールで確認を受け取ります。これは1回の購入に対してだけでも大量のデータであるだけでなく、Amazonのデータベース、倉庫、配送会社、販売者などの異なるサービス間でデータを相互に通信する必要があります。では、すべてのデータはどこに保存されているのでしょうか？Amazonのような大企業であれば、Amazon Web Servicesという名称で独自の複雑なデータ管理アプリケーションネットワークを開発しているのは理にかなっています。しかし、この強力なデータ管理スイートを利用しているのはAmazonだけではありません。他の企業も彼らのサービスを購入できます。
つまり、企業はインターネット経由でホストされ、世界中どこからでもアクセス可能なクラウドにデータを保存できるのです。実際、多くの中小企業やスタートアップが、Amazon、Microsoft、Googleなどが提供するクラウドサービスを利用しています。それはあなたの会社のデータニーズに適しているかもしれません。しかし、すべてのデータを第三者に管理されたくない場合は、自社のコンピュータールームに保存するか、自社で作成したプライベートクラウドストレージプラットフォームに保存することを選ぶかもしれません。
データの保存方法を決めたら、次はAIの出番です。結局のところ、AIはビジネスの様々な部分を動かすために、これらすべてのデータを利用することになります。AIを使った可能性は無限大であり、それは今後のセクションで見ていく通りです。ここからは、著者のSUPERフレームワークが、あなたの会社でのAI実装にどのように役立つかを掘り下げていきます。まずは、AIがどのようにプロセスを高速化できるかから始めましょう。
人工知能は作業プロセスの高速化と最適化を支援します。
20世紀初頭、ヘンリー・フォードは大衆向けの車を作ろうと模索していました。しかし当時、労働者のグループが新車を一台組み立てるのに12時間もかかっていました。これはあまりにも遅すぎました。劇的な変化が1913年に起こりました。フォードが組立ラインを発明したのです。今や、各労働者は車の一部を取り付けるだけで、それを次に渡していくだけでよくなりました。
これにより、組立時間はわずか2時間30分にまで短縮されました。この開発がなぜそれほど重要だったのでしょうか？なぜなら、莫大な追加人件費を発生させることなく製造できる数しか、企業は販売できないからです。もし1万ユニットしか作れなければ、それだけしか販売できません。では、どうすれば生産量を増やし、より多くのユニットを作れるでしょうか？組織プロセスをスピードアップする方法が考えられます。
しかし、これを促進するツールがなければ、従業員と消費者の両方を圧倒し、最終的にはすべてを遅らせるリスクがあります。ここでAIの出番です。これがSUPERフレームワークの最初の言葉「Speed（速度）」につながります。退屈で反復的なプロセスを自動化することで、人間の従業員の時間を解放し、より重要な事柄に集中できるようにします。AIチャットボットのようなものを考えてみてください。最も頻繁でシンプルな顧客サービスの問題を処理できます。彼らは一日中いつでもサポートを提供し、迅速な回答を提供して顧客エンゲージメントを高めることができます。それによって、人間の従業員はより複雑で微妙なニュアンスのある問い合わせに対応できます。
カスタマーサポート以上に、スピードが重要となるのが医療です。多くの場合、患者は病院を訪れて初めて自分の医療問題の深刻さに気づきます。残念ながら、その時点でダメージは不可逆的になっていることがよくあります。しかし、心不全のような状態を事前に予測できたらどうでしょうか？IBMはまさにそれを実現しようとしています。同社は現在、膨大な量の患者の健康記録データをマイニングする数百万ドル規模の研究プログラムに資金提供しています。
このプロジェクトの目標は？マイニングされたデータをAIスーパーコンピューターに投入し、患者に迅速な診断を提供し、ひいては無数の命を救う可能性があることです。スピードを上げて命を救うだけでなく、AIのデータ駆動型および分析機能は、プロセスを改善し生産量を増やすためにも使用できます。シーメンスは、ニューラルネットワークを使用して風力タービンを最適化している企業です。
タービンは風のパターンから学習し、それに応じてローターを調整します。より効率的に動作することで、タービンは結果的にウィンドファームのためにより多くの電力を生成します。AIがスピード向上と生産最適化によってビジネスにどのように利益をもたらすかを見てきました。
AIは理解を深め、洞察を明らかにし、企業がより良いサービスを提供できるようにします。
次に、AIがどのように消費者の理解を深められるかを見てみましょう。古代の市場を想像してみてください。人々の注目を集めようと競い合う売り子で溢れかえっています。これらの売り子は、どうやって誰かが他の誰かではなく、自分の焼きたてのパンを買ってくれるようにしたのでしょうか？顧客の欲求を理解し、状況に応じて売り文句を変えることによってです。
見込み客に販売するためには、企業は常にSUPERフレームワークの二つ目の言葉、「Understanding（理解）」を必要としてきました。変わったのは、顧客を知るための方法です。AIを使えば、顧客の要望やニーズを学び、受け取ったフィードバックに基づいて戦略を適応させることができます。広告を例にとりましょう。AIを使って顧客をプロファイリングし、関連性の高い広告でターゲティングすることができます。AIは、顧客が既に購入した製品の広告を表示するだけにとどまらず、推奨する新製品を特定し、反応を得る可能性が最も高くなるように慎重にタイミングを計り、配置します。
顧客を理解し始めるにはどうすればいいでしょうか？膨大な量のデータが必要です。残念ながら、そのデータはしばしば異なる場所に保存されていたり、サイロ化されていたりします。例えば、Amazonがあなたにカスタマイズされた検索結果を表示したい場合、あなたのGoogle検索や、訪問した他のオンラインストアでの購入履歴から情報を引き出すかもしれません。この情報はすべて、異なる企業やデータベースによって保存されているため、アクセスするのが困難です。このすべてのデータ収集に関するもう一つの問題は、もうお気づきかもしれませんが、プライバシーの懸念です。
企業は、変化するデータ規制へのコンプライアンスと顧客の懸念を念頭に置き、これらに最初から対処する必要があります。現在流行しているのは匿名化です。これは、個人を特定できる情報を削除しながらも、企業がデータを使用して製品を改善し、関連する顧客に表示できるようにする技術です。もちろん、AIはターゲット広告キャンペーンの開発だけに使われるのではありません。コミュニケーションのような他の分野も改善できます。ノースウェスタン大学のコンピューターサイエンス教授、クリスチャン・ハモンによって開発された製品「Quill」を見てみましょう。このソフトウェアは、自然言語処理（AIが人間らしい言語を学習する方法）を使用して、数値データベース情報を明確な文章によるナラティブに変換します。
企業はQuillを使ってレポートを生成できるため、従業員が個人的にレポートをまとめるのではなく、レビューして議論することに時間を使えます。理解を支援するAIの可能性を十分に活用するには、データのフィードバックループを念頭に置くことが重要です。顧客について学び、彼らのニーズを理解することで、ポジティブなAI駆動型の体験を生み出すことができます。これは、製品の最適化と変革に役立ち、最終的には顧客エンゲージメントを促進し、最適化するためのより多くのデータを生成します。
AIはパフォーマンスの測定と最適化の両方を実行できます。
ある程度の規模の会社で働いたことがあれば、KPI（重要業績評価指標）という言葉を聞いたことがあるでしょう。例えば、あなたの会社が前年比成長率を100％向上させたいと考えているとします。これや他のKPIは、組織が全社レベルおよび部門レベルで目標をどれだけ達成できたかを測定する方法です。その一方で、それらは大きなストレスの原因にもなり、従業員が「失敗者」と見なされることを恐れるようになります。
会社としては、KPIを達成できなかったことを厳しく判断するのではなく、それらのギャップを改善し最適化すべき領域として扱うことが重要です。間違ったターゲットを選んでいたかもしれないし、製品が特定のパフォーマンスを示した理由をより完全に把握するには、他の測定基準が必要かもしれません。あるいは、データソースの品質が疑わしい可能性もあります。これらの要因すべてが、誤った対象に対して最適化してしまうことにつながりかねません。幸いなことに、AIにはデータを測定し、それを使ってパフォーマンス（SUPERフレームワークのP）を改善する能力があります。農業を例に見てみましょう。
今日でも、多くの農家は作物に農薬や肥料を散布する際に画一的なアプローチを取っています。AIはよりきめ細やかなアプローチを提供します。土壌にセンサーを設置して水分と栄養素のレベルを監視することで、農家はデータを収集し、そのデータはAI対応デバイスに送信され、必要な地域だけに水、肥料、農薬を送ります。最適なパフォーマンスを達成するのが難しいもう一つの分野はロジスティクスです。グローバルな供給ネットワークは極めて複雑であり、多国籍企業、サービスプロバイダー、サプライヤーはすべて、世界中で製品や部品を生産、出荷、流通させるためにコミュニケーションを取り、協力する必要があります。さらに悪いことに、彼らが保持する記録はコンピューター化されていないことさえよくあります。
ここでもAIが役立ちます。IBMとThe Weather Channelが開発したプロジェクト「Deep Thunder」は、機械学習を使って毎日100テラバイト以上のデータを調査し、非常に正確で場所に特化した天気予報を生成します。この種の情報により、サプライチェーンのような天候の影響を受けやすい産業は、ハリケーンや台風などの破壊的な出来事の影響を予測できます。AIがビジネスの戦略的目標達成をどのように支援するかを垣間見たところで、次はAIがどのように実験を可能にし、結果をもたらすかを探りましょう。
AIは企業が実験し、問題を解決し、結果を得ることを可能にします。
歴史的に、人間は実験と想像力を使って現実世界の問題を解決することに長けてきました。ローマの水道橋を例にとってみましょう。これらの印象的な建造物は、携帯メールやトラック、あるいは爆薬が発明されるずっと前に建設されました。しかし、古代ローマの増加する人口は、安定した水の供給を切実に必要としていたため、イノベーションによってそれを得るために必要な構造を考え出したのです。
ローマ人が当時利用可能な技術を使って問題解決に役立てたように、私たちも現代のツール、例えばAIを使って実験し、困難な目標を達成することができます。私たちはこの連鎖を「実践可能な好奇心」（actionable curiosity）と呼び、これがSUPERフレームワークの最後の二つの要素である「Experimentation（実験）」と「Results（結果）」をもたらすプロセスです。AIを活用した好奇心がイノベーションにつながった現代の例は、スペースXです。同社は、打ち上げ後に回収できない何億ドルもの部品を使ってロケットを製造する法外な費用を問題として特定しました。スペースXはその問題を解決できるかどうかに興味を持ちました。そこで彼らは、燃料切れを起こさずに指定された着陸地点までのすべての可能な経路を計算するためにAIを使用し、地上に無期限に着陸できる再利用可能なブースターを開発しました。
人間の好奇心もさることながら、AIもまた好奇心を持ち得ます。AIの想像力を活用して目的を達成するアドビの「Project Scene Stitch」を例に取りましょう。あなたが写真を編集しているとします。息をのむような草原の山の風景から注意をそらす見苦しい道路のような、望ましくない要素を排除し、画像の他の部分と調和する風景に置き換える必要がある場面を想像してください。このAIツールは、多数の画像をふるいにかけ、写真に自然に見えるグラフィック要素を検索し、シームレスに組み込むことができます。AIはロケットや画像編集ソフトウェアのような既存の製品やサービスを強化できるだけでなく、まったく新しい企業の創出も可能にします。ルンバの開発元であるiRobotを例に挙げましょう。ルンバは家庭用の小型ロボット掃除機で、新しいモデルはAIを使用して家中の部屋をマッピングし、それに応じて掃除習慣を調整します。
このデバイスも、それを作った会社も、AIなしでは存在しなかったでしょう。あなたの会社が完全にAIを中心としているか否かにかかわらず、著者は、AIを含まないビジネス変革戦略を持つことはますます無意味になりつつあると断言します。幸いなことに、AIの可能性は想像力によってのみ制限されます。特定の問題を解決することに十分な好奇心があれば、AIがその達成を支援してくれると考えることは、決して突飛なことではありません。
最終的なまとめ
この要約の重要なメッセージ：人工知能は労働力に革命をもたらし、イノベーションを可能にし、前例のないペースでビジネスを強化しています。企業が関連性を維持するためには、競争優位を獲得し維持するためのスマートなAI戦略を策定する必要があります。幸いなことに、SUPERフレームワークを使用して、AIソリューションを定義し、ビジネス戦略をサポートすることができます。実践的なアドバイス：AIプロジェクトを開始する前に、誰がそれを担当するのかを決めてください。
AIソリューションに興奮して、誰が管理するかを心配する前に、すぐに構築に取り掛かるのは簡単なことです。しかし、AIプロジェクトの担当者を選ぶことは重要です。なぜなら、その人物のチームが彼らの特定の強みを中心にAIを形成していくことになるからです。例えば、事業に財務データを報告することに焦点を当てたAIを導入したい場合は、財務チームにAIの方向性とリソースを管理してもらうことを検討してください。フィードバックをお待ちしています！ 本書の内容についてのご意見をお聞かせください。件名にこの本のタイトルを入れて、[email protected]までメールでお寄せください。次に読むべき本：マルコム・フランク、ポール・ローリグ、ベン・プリング著『機械がすべてをやってくれるようになったら何をすべきか』 あなたは今、AIがビジネス界全体に引き起こしている大変革について学びました。では、自動化革命に向けて、あなた自身とあなたのビジネスをどのように最善に準備できるでしょうか？そして、AIがすべてに行き渡ったとき、あなたはどこにいるのでしょうか？これらの質問に対する有益な答えを見つけ、次の自動化の波に何を期待すべきかを学ぶには、『機械がすべてをやってくれるようになったら何をすべきか』の要約をご覧ください。仕事のどの部分が自動化されそうか、ソフトウェアがどのように学習するか、そして従来のビジネスをデジタルハイブリッドに変えるには何が必要かを発見してください！
