AIは単なる流行ではない

AIは日々の話題をさらっています。AIネイティブ、AIに精通、あるいはAI何とかといった肩書きを目指す組織や専門家の数は、ますます増えています。国別ドメイン名が.aiである小さな国、アンギラでは、多くの企業が.aiドメインを急いで購入するなか、歳入が増加しています。

しかし、経験豊富な専門家や組織は、こうしたブームが現れては消えていくのを見てきました。誤解しないでください。AIは素晴らしいツールであり、適切な状況でビジネス目標を支援するために正しく活用すれば、大きな競争優位性を生み出す可能性があります。

AI以外にも選択肢はある

ただし、AIが「すべてに対応できる万能の解決策」だと考えるべきではありません。

第一に、AIはさまざまな技術をまとめた総称だからです。第二に、AIを使って解決できる問題ばかりではなく、使うべきでない問題もあるからです。あるマネージャーが、データフロー内のすべてのドメイン名を検出して置き換えるAIソリューションを開発するよう、ITインターンに依頼したことがありました。ところが2時間後、インターンは戻ってきて「できました」と伝えました。長時間かかる作業だと思っていたマネージャーは、「できたって、どういうこと？」と尋ねました。インターンが見せた解決策は、正規表現に基づくものでした。マネージャーは、その解決策のシンプルさと洗練された設計に驚きました。ITインターンにとって、この作業にAIを使うのは過剰な解決策にすぎず、よりシンプルでありながら非常に効果的な代替策を使えるケースだったのです。

この話から、次の重要な点がわかります。

• より幅広い解決策を検討せずに、あらかじめ決めた手法を選ぶのは賢明ではない
• 特定の目標を達成するうえで、AIが最も経済的または効果的な手段とは限らない
• 最適な手法を選び、流行と最善の解決策を見分けるには、適切な基礎知識、知識、経験が必要
• 賢明な選択と流行に追随する選択の違いは、時間と費用に表れる

AIは、数ある優れた解決策のなかの、非常に価値あるツールの一つにすぎません。最終的には、ビジネス課題を第一に考えて、適切なツールを選ぶべきです。

AIは新しいものではない

今日使われているAI技術の多くは、すでに1960年代初頭に開発されていました。また、日本の有名なプロジェクト「第五世代コンピュータ・システム」[1]もありました。このプロジェクトは、当時、「現在のコンピュータは、音声、テキスト、図形、写真、画像、その他の非数値データを処理する基本機能や、推論、連想、学習などの人工知能型処理において、きわめて力不足である」という認識に基づいていました。最終的に、このプロジェクトは大きな成功を収めませんでした。当時利用できる計算能力に限界があり、ChatGPTなどの今日のLLMの中核をなすニューラルネットワークといった基本概念も、十分に活用されなかったためです。

実際、2000年代にコンピューター工学の修士課程で学んでいた頃、私はこうしたAI技術（例：ニューラルネットワーク、分類モデルなど）と、メタヒューリスティクス、オートマトン理論（前述のITインターンが使った正規表現の基礎となる理論）、決定木など、同じく重要な幅広い手法を学びました。当時すでに、唯一の最善の手法があるわけではなく、それぞれに最適な適用領域があることは明らかでした。この認識は、その後のキャリアを通じて、博士課程での研究やコンサルティング業務のなかで、さまざまな手法を実際に適用し、それぞれが適切な状況を理解する機会を得ることで、さらに確かなものになりました。

ChatGPTのようなLLMが広く普及し、「推論」するように見える能力を備えたことで、多くの人がAIをまったく新しい発明であり、あらゆる問題への答えだと考えるようになりました。実際に起きたのは、LLMを通じてAIが研究所から人々の日常生活に広がり、一般に浸透したということです。私たちは（今では古びた）「Googleなら知っている」という標語から、「AIなら知っている」へと移りました。しかし、標語に従うよりも、問題を現実的に分析するほうが常に優れたアプローチです。

私たちがお手伝いできること

Mourinho Solutionsは、特定の標語にとらわれません。お客様のビジネスを成長させるために、適切なアプローチと最も効果的なツールを選ぶ知識と経験があります。お客様のビジネスニーズを分析し、AI（またはその他のアプローチ）が最大の効果を発揮する領域を特定して、競争優位性の実現を支援します。

お客様の成功は、私たちの成功でもあります。私たちに何ができるか、ぜひお問い合わせください。

参考文献

[1] - Feigenbaum, E., Shrobe, H.: 日本の国家プロジェクト「第五世代」：序論、概説、評価. Future Generation Computer Systems. 9, 105–117 (1993). こちらから入手できます。