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- PwCが、AIがどのように業務へ変化をもたらすかについて示した予測を整理したものです。
- ChatGPTによって火が付いた生成AIブームが、実際に業務へ変化をもたらすのか気になりませんか？
- これから変わっていく仕事の未来（そして変わるべき未来）がどのような姿になるのかを見ていけそうなので紹介します。
- 以下の内容はGPTモデルで自動要約したものであり、詳しい内容は原文をご参照ください。
- お読みいただき、違和感や誤りを見つけた場合はコメントでお知らせいただけると幸いです！ ♂️
紹介
2024年には、人工知能（AI）がビジネスの運営方法を根本的に変えると予想されています。技術の進歩、投資の増加、人材獲得競争などがAIの影響力を高めており、これは企業の収益拡大、日常的な運営、顧客および従業員とのエンゲージメント、新たなビジネスモデルの構築など、さまざまなビジネス面に影響を与えるでしょう。
2023年新興技術調査（2023 Emerging Technology Survey）によると、米国企業の73%がすでに一部の領域でAIを導入しており、とくに次世代AI（生成AI、GenAI: Generative AI）の導入が際立っています。こうしたツールの代表例として、ChatGPTの登場以降、調査対象企業の54%がビジネスの一部領域でGenAIを使用しています。
生成AIはアクセスしやすく拡張性にも優れており、CEOからソフトウェア開発者まで、さまざまなビジネス機能と役割で有用です。PwCはAIトレンドを予測して7年目を迎え、2024年に向けた6つの主要予測を発表しました。これらの予測には、すでに明確なトレンドとして現れている変化、あるいは間もなく現れる変化が含まれており、長期的なビジネス価値を生み出すための具体的な行動指針を提供しています。
[IMG] PwCの2024年 AIビジネス6大予測|986x580
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予測1. 正しいAIの選択が企業に重要な競争優位をもたらします。
The right AI choices will provide companies a significant edge
2024年には、多くの企業が生成AI（GenAI; Generative AI）から魅力的な投資収益率（ROI）を得ると見込まれています。GenAIは使いやすく見えるかもしれませんが、その真の可能性を引き出すには、企業の固有のニーズに合わせてカスタマイズし、スケールできるように調整する必要があります。GenAIを断片的に使うのではなく、拡張可能なパターンに重点を置くことが重要です。たとえば、GenAIがテキストのような非構造化データから洞察を得る能力は、ほぼすべての知識労働者の力を高め、より良い意思決定を助けることができます。
GenAIによるコスト削減と技術改善は、企業リーダーシップにも新たな役割を求めるでしょう。デジタル労働のコストが下がるにつれて、企業には新しいオペレーションやビジネスモデルへ移行する能力が重要になります。従業員が新しい技術を単に使うだけでなく、自らの仕事を再構想するよう動機づけることが大切です。
これからやるべきこと（What to do next）3つ
1. 大きく考え、大きく行動しましょう。 (Think and go big)
AIの変革的な価値を実現するため、クラウドサービス事業者が提供する多数の公開モデルのうち1つのプライベート版をライセンスし、それをカスタマイズして大規模運用に耐えられるよう調整しましょう。
2. 人を最優先にしましょう。 (Put people first)
経験豊富な人材がGenAIを活用して働き方を再構想できるよう動機づけ、AIによって役割を再定義する際には新たな機会を提供しましょう。
3. 優先順位を体系的に定めましょう。 (Set priorities — methodically)
プロセスの価値、拡張性、現在かかっている時間、対応可能なデータの性質を分析する方法論を検討し、優先順位を付けましょう。
予測2. GenAIは、従業員だけでなくリーダーの仕事も再定義します。
GenAI will redefine the work of leaders as much as employees
AIが雇用全体に与える長期的な影響はまだ分かりませんが、2024年にはほぼすべての人の働き方、とくに経営幹部の働き方が変わり始めるでしょう。AIを活用する方法を知っている人は、そうでない人よりも競争で優位に立つことになります。従業員には、AIを責任を持って使うためのスキル、ガイドライン、インセンティブが必要です。
中間管理職には、AIエージェントが業務の大半を担うチームを管理・評価するスキルが必要であり、機能部門のリーダーはAIがプロセスを補完するだけでなく代替もできることを理解しなければなりません。経営幹部はAIベースの運営やビジネスモデルにおいて主導的な役割を果たすべきであり、今日のリーダーには組織に関する知識とAIに関する知識の両方が重要です。
これからやるべきこと（What to do next）3つ
1. 人間主導・技術支援のアプローチを取りましょう。 (Be human-led and tech-powered)
リーダーシップチームと従業員層の間にあるスキルとビジョンのギャップを埋め、AIを活用して、高付加価値業務を遂行する人材の能力と複雑なデータに基づく意思決定を強化しましょう。
2. 人材の力を解き放ちましょう。 (Unleash your talent)
適切なインセンティブ、スキル、ガイダンスがあれば、組織内のあらゆる知識労働者がGenAIを使って業務を自動化または補完できます。
3. AIネイティブ人材を活用しましょう。 (Lean on AI natives)
日常業務でGenAIを使うことに慣れた大学卒業者や初級社員のような労働力が増えているため、彼らのスキルと発想を伸ばす計画を立てましょう。
予測3. AIへの信頼に関する決定的な瞬間（MoT）が近づいています。
The moment of truth for trust in AI is coming
2024年には、AIがデータ、ステークホルダー、そして相互のやり取りにおいて中核的な役割を果たすでしょう。AIへの信頼は極めて重要になり、これは単なるコンプライアンスやセキュリティシステムを超える意味を持ちます。適切な状況に適した解決策によって、関連性があり信頼できる結果を達成することが重要です。これはすなわち、責任あるAI（Responsible AI）、そして全社的なアプローチと実践を必要とします。
GenAIがより多くの業務を担うようになるにつれ、ミスは広範な影響を及ぼす可能性があり、変革的なイニシアチブを遅らせることがあります。政策立案者はすでに対応を進めており、GenAI関連の犯罪が注目を集める可能性があります。したがって、AIシステムの出力に対する信頼は依然として重要です。
これからやるべきこと（What to do next）3つ
1. 過去の過ちを繰り返さないでください。 (Don’t repeat old mistakes)
初期のデジタル施策では、信頼が基盤になっていないことが少なくありませんでした。したがって、最初から責任あるAIを導入し、AI施策をより速く前進させるとともにコスト効率も高めましょう。
2. ゼロから始めないでください。 (Don’t start from scratch)
AIが高価値な業務や意思決定を補完または自動化するうえで必要となる新たなリスクを管理することが重要です。
3. 切り札を投入しましょう。 (Bring in the big guns)
AIは組織全体に広がる可能性が高いため、すべての経営幹部がAIの責任ある活用に関与すべきです。
予測4. GenAIがデータのための「ミッシングリンク」になります。
GenAI will be the ‘missing link’ for data
GenAIは、より多くのデータをより速く、より価値ある形に変換する助けとなるでしょう。これは多くのデータ施策にとって、魅力的な費用対効果をもたらします。GenAIは、プレゼンテーション、戦略文書、顧客ログなど、さまざまな文書に含まれる複雑な非構造化データをスキャンし、要約し、翻訳し、分析し、問題解決するのに役立ちます。
GenAIには、データのデジタル化やクラウドへの移行を含む複数の段階が必要です。こうしたデータモダナイゼーション作業の重要性を企業経営陣は徐々に認識しており、多くの企業がその実装を計画しています。
これからやるべきこと（What to do next）3つ
1. クラウドを味方にしましょう。 (Make cloud your ally)
データがクラウド上にあるとき、GenAI（そしてあらゆるAI）はより多くのことを実行できます。
2. データに溺れないでください。 (Don’t drown in it)
不要なデータが多すぎるという問題に直面しないようにしましょう。
3. データスチュワードを育てましょう。 (Cultivate data stewards)
GenAIがデータを価値あるものへ変えるのを助けられるよう、データ所有者に対し、その役割を単なるデータ管理者からデータスチュワードへと進化させる教育を行いましょう。
予測5. GenAIが変革そのものを変革します。
GenAI will transform transformation
GenAIは、変革をさらに切迫したものにし、より多くの場所で可能にするでしょう。クラウドと組み合わさったGenAIの非構造化データ処理能力は、ほぼすべてのデータ関連の変革イニシアチブを加速させることができます。さらにGenAIは、これまで到達できなかった変革領域へ踏み込み、複数の段階を飛ばすことを助けるでしょう。
GenAIは、財務、税務、法務、IT、コンプライアンスなど複数の部門で、以前は不可能だった複雑な業務やプロセスを処理できます。これは、企業が一般的なエンタープライズアプリケーションをアップグレードする必要なくクラウドへ移行し、継続的に進化するGenAIモジュールによってニーズに合わせて調整できることを意味します。
これからやるべきこと（What to do next）3つ
1. 誰もが変革のリード役になれるようにしましょう。 (Make everyone a transformation lead)
知識労働が行われる場所であればどこでも、GenAIはそれを変革できます。
2. アウトソーシングとオフショアリングを減らしましょう。 (Outsource and offshore less)
GenAI主導の機能変革の一環として、主要なビジネスプロセスを社内に戻すことを検討しましょう。
3. あらゆる側面を考慮しましょう。 (Cover all the bases)
AI投資を増やすには、技術、コスト、成果だけでなく、持続可能性、業種固有の規制、競争なども考慮する必要があります。
予測6. GenAIが新しい製品・サービスのクラスを生み出します。
GenAI will give rise to new classes of products and services
企業が新しい提案や収益の流れを開発する方法は、GenAIによって劇的に変わっています。新しいプロセスの構築、新製品・新サービスの開発、顧客エンゲージメントのための新しい環境の創出などが、いずれもGenAIによって "no code" な活動になっています。これにより、分野の専門家やクリエイティブ人材がデータと直接作業できるようになり、強力なガバナンスと監督が提供されれば、さらに容易で理解しやすい形で提示されるでしょう。
クラウドベースのエンタープライズアプリケーションはすでにGenAI機能を統合していますが、これはまだ始まりにすぎません。間もなくエンタープライズアプリケーションは、GenAIを付加機能ではなく中核として採用するようになるでしょう。こうしたAIベースのアプリケーションは、以前よりも速く、より俊敏で、よりカスタマイズされたものになります。
これからやるべきこと（What to do next）3つ
1. 適応ではなく置き換えを。 (Don’t adapt, replace)
AIの可能性を実現して新しい製品とサービスを生み出すには、既存のワークフローや技術ツールに統合するのではなく、新しいものを創り出しましょう。
2. 技術基盤をアップグレードしましょう。 (Upgrade your tech foundations)
AIをあらゆる場所で使うためには、技術アーキテクチャと企業データモデルを変更しなければなりません。
3. 引き続き見守りましょう。 (Keep watch)
AIがますます多くの日常業務、ほかの技術アプリケーション、新しい製品やサービスの一部になるにつれ、監督とガバナンスはこれまで以上に重要になるでしょう。
原文を見る
https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html
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