インターネットプロモーション手法（アクセンチュアグローバル副社長董暁山氏独占インタビュー：AI技術のプロモーションには人的要素が重要）

アクセンチュアのグローバル副社長董暁山氏との独占インタビュー：AI技術の推進には人間的要素が重要

この人工知能 (AI) の波は、過去の技術革新とどう違うのでしょうか?中国はAI開発において独自の道を切り開くことができるか？ミクロレベルでは、企業はどのように AI テクノロジーを日常業務に導入して効率性と生産性を向上させることができるでしょうか?企業はどのようにして AI への信頼を構築し、このテクノロジーを事業や機能全体に普及させることができるでしょうか?企業はAIによって引き起こされる可能性のあるリスクをどのように回避できるでしょうか?これらの問題に関して、ファーストファイナンシャルの記者は、2024年世界人工知能会議および人工知能のグローバルガバナンスに関するハイレベル会議（WAIC 2024）中に、アクセンチュアのグローバル副社長兼グローバルデータ機能責任者であるテレサ・タン氏にインタビューしました。 AIブームは過去の技術革新よりも包括的です。 Caixin：現在私たちが経験しているAIブームと過去の技術革新の違いは何でしょうか？董小山：一つの違いは包括性にあると思います。例えば、2022年11月にChatGPTが登場したとき、私の子どもや親はすぐにその技術を簡単に使用できましたが、クラウド技術やビッグデータ技術のブレークスルーが達成されたときにはそうではありませんでした。これらのテクノロジーは、現在でもソフトウェアエンジニアやデータサイエンティストなどの技術専門家によって広く使用されています。このアクセスしやすさが AI の開発を加速させ、市場が迅速に反応した理由です。 ChatGPT はリリースからわずか数か月で、数億人のユーザーを獲得しました。アクセンチュアはすぐにこのトレンドを捉えました。 2022年11月にChatGPTがリリースされて以来、さまざまな企業が決算説明会で人工知能に言及する回数が7倍に増加しており、AIに言及しているのは企業の技術チームだけではないことがわかりました。これについての私の解釈は、企業の収益報告では AI 市場の発展について関係者全員に報告する必要があるということです。投資家、消費者、企業の従業員は皆、企業が日常業務で AI テクノロジーをどのように活用しているかを知りたいと思っています。これは過去と比べて大きな変化です。第一財経報：消費者側の変化に加え、現在多くのAI企業が利益を上げているようだ。過去の技術革新と比較して、今回の AI ブームは関連企業がより早く収益や利益を実現することにも役立つのでしょうか?董小山：このような収益や利益は、必ずしも AI 製品やサービスの提供を通じて直接得られるとは限りません。 AI テクノロジーによってもたらされる生産性の向上は、企業が収益と価値を獲得するための主要な方法の 1 つとなることがよくあります。企業が生成AI技術を利用する場合、関連するモデルが事前にトレーニングされており、インターネットデータやその他のデータが豊富であるため、多額の投資を行う必要はありません。ほとんどの企業は、これらのテクノロジーをマーケティング、顧客サービス、販売、財務、ナレッジ管理などのビジネスや機能に適用しています。具体的には、電子メールの処理、ドキュメントの生成、製品の説明の生成など、これまでは完了までに長い時間がかかっていた作業を支援するために使用できます。上記の状況から、AI によって企業が効率性とビジネスレベルを向上できることは容易にわかります。直接的な「キャッシュアウト」に関しては、リスクなどの特定の問題に対処する必要があるため、さらに時間がかかる可能性があります。現在のAI製品を使用する場合、生成されたコンテンツが倫理やその他の規制に準拠しているかどうかも心配です。同時に、多くの場合、モデルのトレーニングを継続するためのより関連性の高い具体的なデータが不足しており、生成されたコンテンツは所属する会社や業界にとってより関連性の高いものにはなりません。幸いなことに、まだ普及していませんが、すでに一部の企業がこれを開始しています。 Yicai Global： AI業界の一部の人々は、中国企業がAI開発に異なるアプローチを取る可能性があると議論しています。同意しますか？理論的には、この AI ブームを活用して発展し、利益を得る方法はたくさんあると思いますか? Xiaoshan Dong:生成 AI について言えば、導入には主に 3 つの方法があります。 1 つは、マーケティングアプリケーションなどの関連アプリケーションを直接使用することです。 ChatGPTもアプリケーションです。 GhatGPT を使用する場合、大規模な言語モデルと直接チャットするのではなく、アプリケーションを使用してチャットコンテンツを生成します。もう 1 つの導入方法は、アプリケーションの背後にある基礎モデルを直接操作することです。例えば、OpenAI はモデルであり、この OpenAI のモデルを使用して ChatGPT などのアプリケーションやその他のアプリケーションを作成できます。 3 番目の導入方法は、基盤となるモデルを使用して、企業またはビジネスに合わせてカスタマイズされた特定の独自のアプリケーションを作成することです。この場合、使用される基礎モデルは、国際モデルまたは国内モデルになります。企業にとって、モデルを選択する際の主な考慮事項は、そのモデルが事前にトレーニングされているかどうか、そしてどのモデルが自社の状況や市場に適しているかということです。たとえば、中国では、大規模な国内モデルの方がより正確な結果を生成できるため、競争上の優位性が得られます。さらに、中国市場の一部のモデルはコスト面でさらに有利になる可能性があります。同時に、中国ではビジネス環境やビジネス環境が複雑かつ変化しやすく、企業の選択肢はより柔軟かつ多様化しています。企業によって、コストと関連性の観点から、異なる基盤モデルが選択される場合があります。これらの要因により、中国は AI 分野で飛躍的な進歩を遂げることができる可能性があります。 Yicai Global:今回の AI 開発によって恩恵を受ける地域や国はどこだと思いますか?董小山：中国は間違いなく最も恩恵を受ける国の一つとなるでしょう。中国には、人材プール、テクノロジー企業、資本、競争力のあるエコシステムなどの重要な要素があります。政府もAIの開発において重要な役割を果たしています。 AIインフラの構築、ビッグデータセンターの設立、GPU高性能チップの入手など、AI開発への初期投資は莫大です。大企業でない限り、ほとんどの企業にはそれを買う余裕はありません。ここでも政府が役割を果たせるのです。実際、世界中の政府は、業界関係者に明確なガイドラインを提供するために、関連する AI 法や文書を導入するなど、重要な役割を果たす必要があります。一般的に言えば、企業が何ができるか、何ができないかがわからない場合、慎重になり、躊躇する傾向があります。これを踏まえると、政府が主導してルールを明確化し、業界関係者に政府がAIの発展を奨励していることを知らせることが有益だろう。中国ビジネスニュース： AIの進化の道筋について、一部のアナリストは最近、以前のモバイルインターネット時代と同様に、最初はNVIDIAなどのハードウェア企業が恩恵を受け、次にBroadcomなどのAIインフラ企業が恩恵を受け、その後、人とのインタラクションを重視するAIソフトウェア企業が発展すると考えています。この道に同意しますか?董小山：私は基本的にこの進化の道に同意します。結局のところ、ほとんどのユーザーは体験に対してお金を払う用意があります。たとえば、マーケティング用の AI ライティングおよびコンテンツ生成アプリケーション、音楽生成アプリケーション、Microsoft がリリースした Copilot などです。一般ユーザーにとって、アプリケーションの基盤となるテクノロジー、モデル、ビッグデータセンター、GPU、その他の技術的概念は焦点ではありません。彼らが気にするのは、プログラムが使いやすいかどうか、生成された結果が十分に正確でインテリジェントかどうか、そしてそれがより優れたユーザーエクスペリエンスをもたらすかどうかです。この段階では、企業はまだ多くの基礎を築く必要があり、そうでなければこの経験を得ることは決してできないでしょう。インフラストラクチャが整えば、初期の大規模言語モデルを適用し、デバッグと最適化のサービスを完了し、それに基づいてアプリケーションを作成できます。企業が AI 技術を推進する際には、人的要素が重要になります。 First Financial Daily:生成 AI をビジネスプロセスに統合する企業の実際の進捗状況はどうですか?理論的には、AI はどのようにして障害を取り除き、生産性を高め、ビジネス価値を引き出すのに役立つのでしょうか?董小山：企業内で AI 技術を推進する場合、技術そのものだけを考えるだけでは十分ではありません。また、AI技術を活用して特定の業務を遂行する従業員、つまりエンドユーザーとの連携も必要です。彼らは AI コーチとして最適な候補者であることが多いです。したがって、 AI技術の推進に関しては、企業の技術チームが従業員に何をすべきかを指示するのではなく、従業員が意思決定に参加し、何をすべきかを共同で決定できるようにする必要があります。これは特に生成 AI テクノロジーに当てはまります。生成 AI は「自然に」正確で信頼性の高いコンテンツを提供することができないからです。現時点では、このテクノロジを使用する従業員は、生成された特定のコンテンツが正しいか間違っているか、特定のタスクに期待される情報を生成できるかどうかを判断するために協力する必要があります。たとえば、サプライチェーン内の倉庫管理を担当する従業員は、スケジュール、在庫、顧客などの要素を考慮して、商品が適切なタイミングで配送および出荷されるようにする必要があります。AI テクノロジを使用する場合、従業員は AI が上記のすべての要素も考慮に入れるようにする必要があります。そうすれば、何かが遅れたり、注文が変わったりしても、AI はどのように対応するかがわかります。そのため、これらの要素に精通した従業員が AI のコーチとして機能します。さらに、AI がこの情報を生成すると、従業員はさらなるフィードバックを提供し、提供された情報の正確性と精度、および提供形式を継続的に検証します。時間が経つにつれて、AI は従業員が特定の瞬間に確認する必要があるデータを動的に抽出し、状況の変化 (たとえば、誰かが遅刻している、誰かが病欠している、顧客が注文を変更したなど) に基づいていつデータを提供するかを決定できるようになります。上記のリンクのいずれかが連鎖反応を起こし、1 つの動きが体全体に影響を及ぼします。そのため、AIと従業員の連携が非常に重要です。中国ビジネスネットワーク：企業が社内で AI 技術を推進する場合、人的要素は依然として重要ですか?董小山：その通りです。 AI技術の開発においては、人間的要素が非常に重要です。これは実際には、AI が単独で自動化を完了するのではなく、人間と AI の能力を組み合わせたものです。これは、AI がこれまでの技術変化と異なるもう 1 つの点です。これは非常にユーザーフレンドリーな技術であるため、これまでの画期的な技術よりも入手しやすく、普及が早く、ユーザーフレンドリーです。たとえば、ユーザーが技術の専門家でなくても、AI を使用してコマンドアクションをプログラミングして作成できます。アーティストでなくても、AIを通じて画像を生成することができます。特定のスキルに関係なく、誰でも AI の創造性を活用できます。 Yicai Global:アクセンチュアの調査によると、アジア太平洋地域の最高エクスペリエンス責任者 (CXO) の 89% が 2024 年までに AI テクノロジーへの投資を増やす予定であるものの、多くの経営幹部は AI テクノロジーを通じてビジネスを変革するために必要なスキルが不足していることを認めています。さらに重要なのは、AIの推進に関しては、リーダーと従業員の間に信頼関係が欠如しており、多くの従業員が仕事について不安を抱いていることです。あなたの経験に基づいて、従業員が社内での AI 技術の導入と推進にもっと安心し、さらにはこの変化を喜んで受け入れるためには、どのような対策を講じればよいでしょうか?董小山：上記の調査結果からも、従業員が生成AI技術そのものに期待を抱いていることが分かります。従業員の94％がこの新しい技術を学びたいと答えましたが、企業経営陣がAI技術を積極的に推進できるとは思っていません。私の意見では、これは主に、会社のリーダーがすべての従業員に対して関連するトレーニングをまだ実施していないことが原因です。先ほど述べたように、生成 AI は実は非常に人間的な、人間ベースのテクノロジーです。従業員が AI の使用に伴うリスクと要件を理解するためのトレーニングを受け、AI コーチとして変革プロセスに参加すれば、AI に対する受容性は高まります。これは、すべてのビジネスリーダーが本当に行う必要があることです。なぜなら、ソフトウェアエンジニアだけでなく、あらゆる職種の従業員がデータワーカーになるからです。データにアクセスし、データについて質問するだけでなく、データに基づいて意思決定を行ったり、変更を推進したりする必要もあります。第一金融日報：従業員を教育する前に、まず会社のリーダーを教育すべきか？上記の調査結果では、当初の関心の高まりの後、ビジネスリーダー自身でさえも、日常業務における生成 AI の使用を半減させたことも言及されています。董小山：誰もが AI 技術の展望を十分理解できるように、全員をトレーニングする必要があります。アクセンチュア自身も、世界中で70万人以上の従業員に基礎トレーニングを提供し、ジェネレーティブAIとは何か、このテクノロジーが何を意味するのか、その背後にあるリスクと機会について全社員が理解し、AIに適応して活用するためのより良い考え方を身に付けられるよう努めています。たとえば、人々は多くの AI 関連のタスクを携帯電話で処理するようになりますが、これは機会であると同時にリスクでもあります。なぜなら、個人がうっかりして会社の重要な情報を漏らしたり、他人が生成したコンテンツを受動的に受け取ったりして潜在的なリスクが生じる可能性があるからです。通常、技術チームはこのような状況への対処に慣れており、トレーニングを通じて社内の全員がそのような認識と対処方法を身に付けます。 Yicai Global:興味深い、または印象的な事例をいくつか教えていただけますか?董暁山：確かに、企業クライアントによる実践的な応用例を目にしたり、参加したりしてきました。たとえば、非常に大規模なライフサイエンスのクライアントは、アクセンチュアと協力して AI 関連のトレーニングを実施し、スキルと専門知識を構築し、社内のデジタル人材を育成しています。この会社はテクノロジー企業ではありませんが、ビジネスを革新するには AI テクノロジーに基づいた研究開発で画期的な進歩を遂げる必要があることを認識しています。伝統的な自動車会社との提携事例もあります。通常、企業データを何らかの知識や洞察に変換するには、多くのドメイン専門家とデータソース間でのコミュニケーションが必要であり、プロセス全体にかなりの時間がかかります。アクセンチュアは、BMW が従業員の複雑な問題の解決を支援する次世代人工知能プラットフォーム EKHO を構築するのを支援しました。 EKHO は過去のシナリオから学習することで、まったく新しい課題を解決することもできます。これまで、BMW の営業担当者は、可能な車の構成について知るために物理的なパンフレットを参照する必要がありました。現在、BMW は EKHO プラットフォームを使用することで、このプロセスをわずか数分に短縮できます。また、EKHOはお客様の様々な業務に応用可能です。たとえば、製造プロセスでは、在庫や物流に関する質問に答えることで、サプライチェーンプロセスを最適化できます。 EKHO は、BMW が北米市場で効率を 30% ～ 40% 向上できるよう支援します。さらに、フォーチュン誌の事例もあります。フォーチュンは、世界最大の企業から複雑な財務データを厳密に収集して分析することで、象徴的なフォーチュン 500 リストを作成します。長年にわたり、フォーチュンは豊富なデータを蓄積してきました。当社はフォーチュンと協力し、フォーチュンの年間ランキング、印刷物やオンラインの記事、オンラインビデオからデータを収集して集約する Fortune Analytics™ と呼ばれる生成 AI プラットフォームを開発しました。その後、プラットフォームは生成されたコンテンツを微調整し、Fortune ユーザー、特に特定のビジネス分野のビジネスリーダーや研究者が情報の検索に費やす時間を減らし、戦略の策定や影響力のある意思決定に多くの時間を費やせるようにします。プラットフォームによって提供される製品は比較的直感的で多様であり、散布図、折れ線グラフ、棒グラフなどのテキストと視覚的なデータ製品の両方が含まれます。 Yicai Global：倫理の分野では、AI はプライバシー、偏見、差別、人間の判断への影響などのリスクももたらします。企業はこれらのリスクによって引き起こされる問題の一部をどのように回避できるでしょうか?董暁山：まず、生成 AI の性質を理解する必要があります。結局のところ、ユーザーに正確な回答を与えるのではなく、ナレッジベースとトレーニングで学習した関連情報とコンテンツを生成するだけなので、回答をでっち上げることさえあり、人々を混乱させ、いわゆる「幻覚」を生み出します。これを念頭に置いて、起こりうるリスクを考えてみましょう。ソフトウェアをプログラミングして作成する場合と同様に、AI をテストして検証する必要もあります。 AI モデルが変更されたときに、モデルが正確かどうか、生成されたコンテンツが配信に適しているかどうかをすぐに評価できるように、テストと検証のデータセットを作成する必要があります。例えば、マーケティング活動に生成AI技術を活用する場合、企業が生成・配信するコンテンツが実際の状況に即したもので、最良の結果を達成できるようにしたいのであれば、その分野の専門社員に生成されたコンテンツを判断させ、比較結果とデータを収集する必要があります。このプロセスでは、さまざまな分野の専門家と知識の役割が非常に重要です。さらに、各企業は、自社の特定の事業を判断する際に、その企業の独自の特徴も考慮します。そのため、プロセス全体を通じて、まず専門の従業員を通じて大量のデータを収集し、次に AI プログラムを使用してコンテンツを自動生成し、正誤を検証することで、検証データセットを継続的に拡大することができます。こうすることで、他の従業員は、モデルを選択しようとしているときや、生成された結果が正しいか正確であることを確認しようとしているときに、これらの検証データセットをプログラムで実行できます。検証データセットを継続的に拡張することに加えて、データセット内の一部のコンテンツと知識は、正しいか間違っているかの問題ではありませんが、古くなっている可能性があるため、モデルを微調整する必要もあります。新しいコンテンツと知識を追加すると、モデルによって生成されるコンテンツの精度が向上します。（この記事は中国ビジネスネットワークから引用）レポート/フィードバック

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