生成AIの将来技術動向 2035年への生成AI技術変化を見据え、今、日本企業がなすべきこと
生成AIは想像を超えるスピードで私たちのビジネスを再構築しています。本レポートでは大規模言語モデル（LLM）の現在の技術レベルを整理し、研究開発の最前線や議論の焦点を俯瞰した上で、今後5年・10年を見据えた生成AIの進化と社会・ビジネスへの影響について展望します。
2020年AI予測（米国）：ビジネスモデルを新たに考案する
ほとんどの事業が人的資産と物的資産を基盤としている中、AIの認知資産をどう統合していくかが重要になります。
AI技術を正しく導入することは容易ではありませんが、それよりもっと大変なことがあるようです。調査回答者によると、AIに関する課題の上位は、取り組みを試験段階から実用段階に移行させることや、AIと他の技術との融合を管理することではありませんでした。それよりも優先すべき課題は、事業と人材に関わるものでした。具体的には、ROI（投資利益率）を測定すること、予算の承認を得ること、従業員がAIを活用できるように訓練することです。こうした課題から、2020年にAIの全社的な導入を計画している企業が前年から減少した理由が見えてきます。上級幹部がAIに継続的にコミットする必要性があるのです。
AIは通常、従業員の業務や他の技術の機能を支援することで間接的に価値をもたらすため、その効果を測定し、実証することは難しいかもしれません。AIが最も効果を発揮するのは、多くの場合、統合パッケージの中のいくつかの可動部分の一つとしてです。AIへの投資は、例えば企業の意思決定者がより良い選択をするよう支援したり、従業員を単調な仕事から解放することで従業員エンゲージメントを向上させたり、IoTシステムのアナリティクスをスピードアップさせることにはつながるでしょう。しかし、従来の測定基準では、こうした価値の特定や定量化はできない可能性があります。
だからこそ、AIを問題解決の特効薬や単一のソリューションとして扱うのではなく、より広い自動化戦略やビジネス戦略の一環として扱うことが重要なのです。目前の事業上の課題によっては、アナリティクスや簡潔な形式の自動化（RPA）がベストなソリューションとなる場合もあるでしょう。一方で、より大きな戦略的取り組みでは、特に自社の従業員をどうやって将来に備えさせるかを検討するという観点で、AIが重要な貢献をする場合もあります。
たとえ定型業務の自動化を中心としたAI活用が当初は少しずつしか効果をもたらさないとしても、その効果はやがて創造的破壊につながり、新しいビジネスモデルを生み出して、より大きな変革をもたらすことになります。例えば、従業員やプロセスを基盤とするビジネスモデル（保険会社の請求モデルなど）に依拠する多くの企業は、まず専門知識をAIに組み込み、次にAIによるその専門知識の利用と進展に基づいて新規ビジネスを構築する方法を見つける必要があります。現時点ではAIを社内プロセスに利用しているだけだとしても、ビジネスリーダーはAI専門家とともにこの課題に直ちに取り組むべきです。
2020年に取り組むべきこと
ビジネスモデルを再考する
労働力や意思決定の自動化・支援・補強にAIを活用しながら、消費者に対してどんな価値を生み出しているかを評価し、新たに創出された価値をどのように共有・利用・投資していくべきかを決定します。
認知資産を収益化する
AIを展開するにしたがって、独自のデータ資産と認知資産、つまり、特定の領域における会社の経験と専門力を内包するAIモデルを形成することになります。これらの新しい資産がもたらす知見や成果を、ビジネスは十分に利用できなければなりません。
戦略をAI時間で実行する
AIをはじめとする新しい技術がもたらしている急速な変化には、年単位での計画サイクルや年2回の戦略の見直しでは追いつけません。よりダイナミックで、市場の変化に柔軟に対できる、AI駆動アプローチ［English］で戦略を実行します。
2020年、AI活用における5つの優先課題
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