生成AIの受託事業・コンサルティングビジネスが伸びていますが、なぜ伸びているのかについてXでのツイートや仮説をご説明します。
参考にしたツイート
LLMが進化しても複雑な思考（reasoning）ができるようにはならない。
というのも、問題をうまく定義できてないときの「言い訳」として、LLMの知能が低い、と罪をなすりつけられるから。こちらの意図を汲み取れよ、と。
すでにLLMの知能ではなく、使う人間の能力がボトルネックになっている。… https://t.co/AKFD0DtMYt— Kenn Ejima (@kenn) July 29, 2024
こちらのツイートの解説をAIにしてもらったものです。
はじめに
大規模言語モデル（LLM）の急速な進化により、ビジネスの風景が劇的に変化しつつあります。しかし、この技術革新の波に乗るには、単にAIを導入するだけでは不十分です。本稿では、AIと人間の協働がもたらす真の可能性と、その実現に向けた戦略的アプローチについて、深く掘り下げていきます。
1. 根本的な問題：技術と人間の狭間
LLMの能力向上だけでは不十分
AIの性能が日々向上していることは疑う余地がありません。GPT-4をはじめとする最新のLLMは、人間顔負けの文章生成能力や複雑な問題解決能力を示しています。しかし、ここで立ち止まって考える必要があります。技術の進歩だけで、ビジネスの複雑な課題を本当に解決できるのでしょうか？
答えは「ノー」です。なぜなら、ビジネスの本質は人間にあるからです。クライアントの潜在的なニーズ、市場の微妙な変化、組織内の人間関係 – これらはすべて、数値化しにくい、人間特有の要素です。
真のボトルネック：人間側の課題
実は、AIの活用における最大の障壁は、AI自体ではなく、それを使う私たち人間の側にあります。多くの企業でAI導入が失敗する理由は、以下のようなものです：
- AIの能力を過大評価し、魔法の杖のように扱ってしまう
- 自社の業務プロセスやニーズを明確に定義できていない
- AIと人間の役割分担が不明確
つまり、AIを効果的に活用するには、私たち人間側の準備と理解が不可欠なのです。
2. 人間社会に学ぶ解決策
優秀なコンサルタントの手法
ここで、ビジネス界で長年成功を収めてきた優秀なコンサルタントの手法に目を向けてみましょう。彼らは、クライアントの抱える問題をどのように解決しているでしょうか？
- 深い傾聴: まず、クライアントの話を丁寧に聞き取ります。表面的な言葉だけでなく、その背後にある感情や意図を読み取ります。
- 適切な質問: 単に答えを提供するのではなく、クライアント自身が問題の本質に気づくような質問を投げかけます。
- 段階的アプローチ: 一度に完璧な解決策を提示しようとせず、小さな成功を積み重ねていきます。
- 共創: クライアントと一緒に解決策を作り上げていくプロセスを重視します。
これらの手法は、人間同士の相互理解と信頼関係を基盤としています。AIとの協働においても、同様のアプローチが求められるのです。
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ビジネスケーススタディ
ある製造業の大手企業が生産性向上のためにAIを導入しようとしましたが、当初は失敗に終わりました。原因を分析したところ、現場の作業者たちがAIシステムを信頼していないことが判明しました。
そこで、経営陣は外部コンサルタントを招聘。コンサルタントは、まず現場の声に耳を傾け、作業者たちの不安や疑問を丁寧に聞き取りました。その上で、AIの役割を「人間の判断を支援するツール」として再定義し、段階的に導入していきました。
さらに、人間とAIの協働により、これまで気づかなかった生産プロセスの改善点も発見されました。
このケースは、技術導入における「人間中心のアプローチ」の重要性を如実に示しています。
3. AIに求められる新たな姿勢
完璧な要求仕様は幻想
多くの経営者は、AIに対して「完璧な指示を与えれば、完璧な結果が得られる」と考えがちです。しかし、これは大きな誤解です。ビジネスの現場では、問題自体が明確でないことが多々あります。「売上を伸ばしたい」「顧客満足度を上げたい」といった漠然とした要望から始まることがほとんどです。
完璧な要求仕様を最初から提示できるのであれば、そもそもAIや外部の専門家に頼る必要はないでしょう。真の価値は、曖昧な状況から明確な方向性を見出すプロセスにこそあるのです。
AIからの積極的な働きかけ
これからのAIに求められるのは、単に与えられた指示に従うだけの受動的な姿勢ではありません。むしろ、人間のパートナーとして、以下のような能動的な役割が期待されます：
- 適切な質問: ユーザーの意図を明確化するための質問を投げかける
- 仮説の提示: 限られた情報から可能性のある解決策を提案する
- フィードバックの要求: 提案した内容の妥当性を確認し、改善点を聞き出す
- 知識の補完: ユーザーが気づいていない関連情報や新しい視点を提供する
このような双方向のコミュニケーションを通じて、AIはユーザーの漠然としたアイデアを具体化し、より価値の高いソリューションを生み出すことができるのです。
4. 現状のLLMが抱える限界
長期的な文脈維持の難しさ
現在のLLMは、短期的な質問応答には優れています。しかし、長時間にわたる複雑な対話になると、その限界が露呈します。例えば：
- 会話の初期に提示された重要な情報を忘れてしまう
- 議論の焦点がずれ、関係のない話題に脱線する
- 同じ内容を繰り返し、進展が見られない
これは、人間の記憶力や注意力の限界とよく似ています。しかし、AIの場合、この問題はより深刻です。なぜなら、AIには「自己」という連続性がないからです。
受動的姿勢の限界
多くのAIシステムは、「質問されたら答える」という受動的な姿勢で設計されています。これは、単純な情報検索や定型的なタスクには適していますが、複雑なビジネス課題の解決には不十分です。
ビジネスの現場では、「正しい答え」よりも「正しい質問」の方が重要なことが多々あります。現状のAIは、この「質問力」が著しく不足しています。
5. ブレイクスルーへの道筕
UI/UXの革新
AIと人間の協働を最適化するには、技術面だけでなく、インターフェースの革新が不可欠です。以下のような方向性が考えられます：
- 視覚化ツール: 複雑な情報や関連性を図や表で表現し、直感的な理解を促す
- インタラクティブな対話: 音声認識やジェスチャー認識を活用し、より自然な対話を実現
- パーソナライゼーション: ユーザーの好みや習慣を学習し、最適な情報提示方法を自動調整
- マルチモーダル入力: テキスト、音声、画像など、多様な入力方法を柔軟に組み合わせる
これらの革新により、AIとのコミュニケーションがよりスムーズになり、創造的な問題解決が促進されるでしょう。
ポジティブな対話ループの構築
AIと人間の対話を、一回限りの質疑応答ではなく、継続的な学習と成長のプロセスとして設計することが重要です。具体的には：
- フィードバックメカニズム: AIの出力に対する人間の評価を即時に反映
- コンテキスト管理: 長期的な対話履歴を効果的に保持し、適切なタイミングで参照
- メタ認知能力: AIが自身の思考プロセスを説明し、人間との相互理解を深める
- 共同目標設定: AIと人間が協力して達成すべき具体的な目標を定義
このような仕組みにより、AIと人間が互いに刺激し合い、より高度な問題解決能力を獲得していくことが期待できます。
6. 未来への展望
モデルサイズだけでない進化
AIの進化は、単にモデルのパラメータ数を増やすことだけでは達成できません。真に求められるのは、以下のような質的な進化です：
- 文脈理解力: 長期的な対話の流れを把握し、適切なタイミングで重要な情報を想起する能力
- 抽象化能力: 具体的な事例から一般的な法則を導き出し、新しい状況に適用する力
- 創造性: 既存の知識を組み合わせて、斬新なアイデアを生み出す能力
- 倫理的判断: ビジネス上の決定が社会や環境に与える影響を考慮し、適切な提案をする能力
これらの能力は、単純な計算能力の向上だけでは実現できません。人間の認知プロセスや社会的インタラクションの深い理解に基づいた、新たなアーキテクチャの開発が必要となるでしょう。
人間とAIの新たな関係性
最終的に目指すべきは、AIを単なるツールとしてではなく、真のパートナーとして扱える関係性です。これは、以下のような特徴を持つでしょう：
- 相互学習: AIが人間から学び、同時に人間もAIから新しい視点や知識を得る
- 役割の流動性: タスクの性質に応じて、AIと人間が柔軟に主導権を交代する
- 創造的な摩擦: 時にはAIが人間の考えに異を唱え、建設的な議論を促す
- 共進化: AIと人間が互いに刺激し合いながら、共に成長していく
このような関係性が実現すれば、ビジネスにおける意思決定や問題解決のあり方が根本から変わる可能性があります。
コンサルティング事業者の事例
Googleの生成AIの活用事例
Google Cloudの生成AI技術が、様々な業界で企業のデジタル変革を加速させています。顧客体験の改善、従業員の生産性向上、創造性とコンテンツ制作の強化、業務プロセス最適化など、幅広い分野で成果を上げています。以下、各分野における具体的な事例を見ていきましょう。
Googleを活用した顧客体験の改善
KDDIのメタバース体験向上
KDDIは、Geminiを活用して生成AIマスコット「Ubicot」を開発しました。これにより、メタバース空間「αU」での没入感が大幅に向上。ユーザーとの自然なインタラクションが可能になり、顧客満足度の向上につながっています。
Estée Lauderの感情分析
Estée Lauderは、PaLMを用いて顧客の感情をより正確に理解するシステムを導入しました。ソーシャルメディアの投稿やコールセンターでのやり取りを分析し、数日かかっていた作業を数分に短縮。これにより、顧客満足度と顧客生涯価値（CLTV）の向上を実現しています。
Spotifyのパーソナライズ機能強化
Spotifyは、Geminiを活用して「AI Playlist」機能を開発。ユーザーの曖昧な要望から精度の高い選曲を行えるようになりました。また、ポッドキャストやオーディオブックのパーソナライズにも生成AIを活用し、ユーザー体験を大幅に向上させています。
従業員の生産性向上
イオンフィナンシャルサービスの分析業務効率化
イオンフィナンシャルサービスは、Geminiを活用してチャット形式での分析を可能にしました。これにより、専門知識を持たない社員でもデータ分析が可能になり、約34%の工数削減を見込んでいます。また、広告ソリューションとの組み合わせにより、アプローチ可能な会員数が最大5割拡大する見込みです。
シスメックスのRAG対応チャットボット
シスメックスは、顧客サポート向けにRAG（検索拡張生成型）対応のチャットボットを導入しました。これにより、各担当者の知識レベルによらない均質で高品質な回答の実現を目指しています。また、フィールドサービス部門での修理対応の効率性向上にも貢献しています。
ソフトバンクの教育サービス改善
ソフトバンクは、DX / AI教育サービス「Axross Recipe」にGeminiを導入。学習中のテーマについて組織に特化したアイデアやアドバイスを得られるようになり、効果的・効率的な情報収集が可能になりました。これにより、社内業務の勉強会ではアイデアや意見数が10倍に増加しています。
創造性とコンテンツ制作の強化
NTTデータのトレンド分析ツール
株式会社NTTデータは、生成AI技術を活用してSNSデータから網羅的なトレンド把握を可能にする「トレンドエクスプローラー」を開発しました。Vertex AIによる高精度な3か月後のトレンド予測や、GeminiやPaLMを活用したトレンド背景の抽出と深掘りが可能になっています。すでに複数の企業で導入され、データドリブンな意思決定を支援しています。
Carrefourのマーケティング自動化
フランスの小売大手Carrefourは、独自の生成AI「カルフール マーケティング スタジオ」を構築しました。これにより、キャンペーン期間、性質、ターゲットを指定するだけで、数分でさまざまなメディアに適合した広告を生成することが可能になりました。今後は1日あたり約100件のキャンペーン実施を目指しています。
電通デジタルのAIサービスブランド
株式会社電通デジタルは、AIサービスブランド「∞AI（ムゲンエーアイ）」を開発。PaLMを活用し、広告制作から効果的な営業活動の推進支援まで、マーケティングプロセス全体をサポートするソリューションを提供しています。
業務プロセス最適化
イオンモールの顧客声分析
イオンモールは、Geminiを活用してお客様アンケートの要約を自動化しました。これにより、これまで活用できていなかったお客様の声を現場の改善に役立てられるようになり、業務効率化と戦略的思考が促進されています。また、マネジメント層と現場のコミュニケーションも円滑になりました。
京都大学医学部附属病院の医療文書作成効率化
京都大学医学部附属病院は、生成AIを用いて医療文書作成を効率化する「CocktailAI」を開発しました。GeminiやMedLMを利用し、カルテの内容を元に文書を自動生成することで、医療従事者の負担軽減と労働時間短縮に貢献しています。
U.S. Steelのサプライチェーン最適化
米国の製鉄大手U.S. Steelは、Google Cloudと協力して鉄鉱石鉱山向けの生成AIソリューション「MineMind」を開発しました。これにより、運搬トラックのメンテナンス管理から部品注文支援、修理情報の提供までを効率化し、修理完了までにかかる時間を約20%短縮することに成功しています。
これらの事例は、Google CloudのVertex AI、Gemini、PaLMなどの生成AI技術が、企業の課題解決に大きく貢献していることを示しています。生成AIの導入により、業務効率の向上だけでなく、新たな価値創造や意思決定の質の向上にもつながっています。
結論：AIコンサルティングの未来
私たちのコンサルティング企業は、これらの課題と可能性に真正面から取り組んでいます。AIの技術的な進歩を追求すると同時に、人間とAIの協働の在り方を根本から見直し、新たなビジネス価値を創造することを目指しています。
具体的には、以下のようなアプローチを採用しています：
- カスタマイズ可能なAIアシスタント: クライアント企業の文化や業務プロセスに適応するAIシステムの開発
- ハイブリッドチーム: 人間のコンサルタントとAIが密接に連携し、相互補完的に機能するチーム構成
- 継続的な学習プログラム: AIと人間が共に学び、成長していくための教育システムの構築
- 倫理的ガイドライン: AIの活用における倫理的問題を事前に検討し、適切な利用を促進
これらの取り組みにより、AIは単なる効率化ツールから、ビジネスの真のイノベーションを促進するパートナーへと進化していくでしょう。
