人工知能とはAI が重要な理由とは？

AI とは？

AI とは、従来人間の知能が必要だと考えられていた作業を機械に実行させるテクノロジーです。これには問題解決能力や、意思決定を下す能力、言語を理解する能力が含まれます。他の重要なテクノロジー イノベーションと同じように、AI も人間の生活を改善し、生産性を向上することを目的としています。

「機械学習」や「自然言語処理」、「ディープ ラーニング (深層学習)」 など、一般的によく知られている AI 関連の用語は数多く存在します。特に機械学習 (ML) と人工知能のように、AI 関連の用語が区別されずに使われることがありますが、それぞれには重要な違いがあります。これらの違いを明確にするために、ここでは代表的な AI テクノロジーの定義をいくつか簡単に紹介します。

• ML は、AI の一分野で、直接的な指示を与えなくても機械が学習し適応できるようにトレーニングすることを目的としています。機械学習モデルは、データと自己更新的な手法を用いてパターンを特定し、予測を行ったりコンテンツを生成したりします。こうした ML モデルは、その後も継続的に自らを改良し、将来的により優れた成果を生み出せるようになります。継続的に改良が重ねられてきた ML モデルの代表例がチェス コンピュータであり、今では AI システムは人間の能力をはるかに凌駕しています。

• 自然言語処理 (NLP) は、機械に人間の言語を理解させることに重点を置いた ML の一形態です。こうした理解により、コンピュータは大規模言語モデルなどを用いて、自ら文章や音声の出力を生成できるようになります。このコンピュータ サイエンスの分野は、音声認識、翻訳、センチメント分析 (感情分析) に不可欠です。チャットボットを利用したことがあるなら、NLP が実際にどのように機能しているかを体験しているはずです。

• ディープ ラーニング (深層学習) は、コンピュータがデータセット内の複雑なパターンをモデリングできるようにする ML の一種です。ディープ ラーニングは人間の脳から着想を得ており、膨大な情報を処理するために、複数層のニューラル ネットワーク処理を使用します。これは、コンピュータ ビジョン (機械が視覚的な画像を解釈するプロセス) を高度化するのに役立ちます。

人工知能の種類

AI の分類法として最も広く知られている方法の 1 つは、その機能を人間のパフォーマンスと比較する方法です。すでに AI 向けのビジネス アプリケーションは数え切れないほど出回っていますが、この比較により、AI が今後進歩する可能性のある範囲が明らかになります。コンピューティング性能は伸びる一方なので、早期に AI を導入した方は将来的に大きなメリットを享受することになるでしょう。AI の種類は主に、以下の 4 つに分けられます。

• リアクティブ: AI の最も古い形態であるリアクティブ AI は、あらかじめ組み込まれたプログラムに基づいて外部からの刺激に反応することしかできません。したがって、記憶する能力や経験から学習する能力は備えていません。

• リミテッド メモリ: リアクティブ AI を基盤とするリミテッド メモリ AI は、過去のデータから学習して特定のタスクを実行できます。現在の AI の大半はこのカテゴリに分類され、「弱い AI」と呼ばれることもあります。

• 心の理論: 次の段階として提唱されている AI の進化形であり、多くの場合「強い AI」と呼ばれます。心の理論 AI は、人間のニーズと感情を理解し、それに合わせて対応を調整できるようになるでしょう。この段階に達すると、AI は人間と同程度の能力でタスクをこなし、意思決定を行うようになるでしょう。

• 自己認識: AI の発展の最終段階として仮定されている段階で、SF 作品にしばしば登場します。自己認識 AI は、AI 自身が自分を認識するため、人間の心の能力を正確に真似るようになるでしょう。人間の感情に対応するだけでなく、自ら感情や思考、感覚を持つようになるとされています。

AI が企業に与える影響

今後の AI の発展を見据えるうえで、世界の職場環境ではすでに大きな変化が起きていることを企業が認識しておくことが極めて重要です。人事部門は、スキルベースのアプローチにシフトしています。財務部門は、非接触型のトランザクションを導入しています。そして IT 部門は、新たな法律やコンプライアンス ガイドラインへの対応を進めつつ、分散したワークフォース向けのツールを管理する必要があります。

いずれのケースでも、AI によって企業は過去、現在、未来の変化にうまく対応できます。

Workday のレポート『AI IQ: 企業における人工知能に関するインサイト』では、シニア レベルの意思決定者 1,000 人を対象に実施した人工知能に関するアンケート調査の結果を紹介しています。アンケート調査に参加したリーダーのうち、99% が AI と ML への投資には明確なメリットがあると思うと回答しています。しかし、企業は AI でどのような機能を支援すべきなのでしょうか。

AI がすでに企業を支援している 6 つの主要分野は以下のとおりです。

• かつては手作業で実施していた、予測可能な財務トランザクションおよびプロセスの自動化

• 予定やスキルに基づく従業員のスケジュール設定と採用ニーズの予測

• テーマと感情を特定することを目的とした、従業員のコメントとフィードバックの分析

• 採用候補者と在籍中の従業員について、有意義なスキルの速やかかつ簡単な特定

• 大量のデータを処理するための経費の領収書と請求書のスキャン

• 四半期決算のために総勘定元帳の異常を特定

上記の各領域で、AI は手作業のプロセスを自動化することで従業員を支援し、業務効率の向上に貢献します。AI の未来は、人間の関与を排除するのではなく、人間と機械の取り組みを連携させるところにかかっています。このアプローチでは、人間が主要な戦略や意思決定を担い、AI がデータと推奨事項を提供します。このような人間と機械のコラボレーションは「human-in-the-loop (常に人間が関与する) 」アプローチとして知られており、AI を長期的に成功させるうえで不可欠です。

AI のメリット

あらゆる業界で AI が市場の標準になっていることに伴い、AI の導入を推進する理由を理解することが重要となります。Workday の調査では、企業の 94% が AI テクノロジーに投資していることが明らかとなりました。ここで浮かぶ疑問は、「なぜ雇用主はそれほど多くのリソースを AI に割いているのか」という点です。

この段階になると、AI がもたらすメリットはもはや憶測の域を出ています。PwC 社の調査では、エグゼクティブの 54% が AI ソリューションによって社内の生産性がすでに向上していると回答したことが示されています。退屈な反復作業を自動化することで、従業員は、企業全体に影響する大規模な問題を優先させて取り組むことができます。さらに PwC 社の予測では、2030 年までに AI によって地域経済の国内総生産 (GDP) が 26% 押し上げられる見込みです。

Deloitte 社はレポート『企業における AI の現状』の中で、AI の導入度と戦略レベルが高い企業を「トランスフォーマー」と位置づけています。このグループに属する企業の回答者は、企業文化の面でポジティブな影響が出ていると報告しています。

• 56% が事業部門全体でのコラボレーションが大幅に改善されたと報告しています

• 45% が「従業員は、AI テクノロジーが従業員のパフォーマンスと仕事の満足度を向上すると考えている」という記述に対して「非常にそう思う」と回答しています

• 44% が「勤務先企業は、AI スキルを持つ専門人材を育成・訓練し、定着させるために積極的に取り組んでいる」という記述に対し、「非常にそう思う」と回答しています

責任ある AI が重要な理由

1950 年にアラン・チューリングは「イミテーション ゲーム (模倣ゲーム)」を考案しました。その目的は人工知能の力を評価することでした。後に「チューリング・テスト」と改名されたこのイミテーション ゲームは、コンピュータが人間のような知性 (intelligence) を持ったふるまいができるかを評価するために考案されました。しかしながら、Turing 氏は、その AI が責任をもって開発されたかどうかについては考慮していませんでした。

昨今、生成 AI への関心が爆発的に高まり、責任ある AI をめぐる議論が前面に押し出されるようになっています。消費者向けの AI が、論文を書いたり、有名人のフェイク画像を生成したり、ミュージシャンの歌い方を真似たりするようになった今、AI テクノロジーの信頼性については大きな疑問が投げかけられています。

2024 年度のグローバル アンケート調査『AI の信頼性ギャップの解消』で、Workday は世界中のビジネスリーダー 1,375 人と従業員 4,000 人を対象にアンケート調査を実施しました。このアンケート調査の結果、ビジネスリーダーの 70% と従業員の 66% が、人間が簡単にレビューや介入を実施できる方法で AI を開発・使用すべきだと考えていることが明らかとなりました。透明性と説明責任に対するこのニーズは、Workday における AI 開発の重要な指針となっています。

AI の市場はいまだ黎明期にあり、他のあらゆる新技術と同様に、適切な安全策を講じることが重要です。Workday では、責任ある AI に対する取り組みは、社員、顧客サービス、イノベーション、誠実性など、当社のコア バリューを直接反映しています。この取り組みを行うことで、当社は以下の目標を達成することを目指しています。

• 人間の可能性を引き出す

• 社会にポジティブな影響を与える

• 透明性と公平性を重んじる

• データのプライバシーと保護に関する当社のコミットメントを果たす

仕事の未来における AI の意義

多くの企業が AI の未来に目を向ける今、ここで下す判断が各社の将来の成功を左右することになります。将来成功する企業は、AI と共に有機的に進化するため、自社製品の基盤に AI を標準で組み込む判断を下すでしょう。ここでは、AI がすでに人事、IT、財務の各部門における仕事の未来にどのような影響を与えているのかを見ていきます。

• 人事部門: 人材管理に AI の力を活かさないアプローチは、いずれ限界を迎えることになるでしょう。AI がなければ、企業は組織を包括的に把握できなくなり、その結果マネージャは著しいスキル ギャップへの対応を強いられ、社員のキャリアパスが不明確になります。AI は重要なスキルに関するインサイトをリアルタイムで提示し、人材戦略に取り組むマネージャを支援します。また、従業員ごとにパーソナライズされた成長プランを生成し、人財の定着率向上にも貢献します。

• IT 部門: 企業が拡大し続ける限り、IT インフラもそれに合わせて進化させる必要があります。企業は AI を単なるアドオンだと考えるべきではありません。企業に求められているのは、AI が最も高い価値を提供できる分野を特定することです。AI が組み込まれた製品を選べば、不完全な統合に振り回されることなく、これまでサイロ化されていたシステム同士も連携できるようになり、組織の効率性と生産性に大きなインパクトをもたらすことができます。

• 財務部門: 未来の財務部門は完全にデジタル化され、インテリジェントに自動化されることで、単純な日常業務は不要になっていくでしょう。AI は、企業の膨大な量のトランザクションをこれまでよりも速やかに高い精度で処理するようになります。AI は異常をすばやく検知し、正確に要約されたデータを財務担当者に提供することで、測定可能なインパクトをもたらし、決算処理を加速します。

6,500 万人以上のユーザーが同じバージョンの Workday を利用しています。AI の可能性を引き出すうえで必要となる信頼性の高い人事データと財務データを備えているのは、当社のお客様だけです。新たな働き方の世界で Workday がお客様をどのように支援できるかについて詳しくは、AI を活用した Workday のイノベーションをご覧ください。