次なる大きなものを追いかけて：AIがブロックチェーン2.0に似たものになりつつある理由

人工知能（AI）がニュースの見出しを賑わせています。AIが生み出すアートから洗練されたチャットボットまで、その熱狂はほぼあらゆる業界に広がっています。ベンチャーキャピタルはAIに殺到し、ビジネスリーダーたちは自社の「AIファースト」を宣言しようと躍起になっています。 

しかし、2010年代後半のブロックチェーンブームを経験した多くの人々にとって、既視感がある。ある技術が世界に約束したものの、実際にははるかに少ない成果しか生み出さなかったのは、これが初めてではない。

2017年当時、ブロックチェーンは同じような誇大宣伝をしていました。企業は単に社名に「ブロックチェーン」という言葉を付け加えるだけで、実際の製品や応用戦略を持たずに株価が急騰するのをただ見守るだけでした。 

今、AIは驚くほど似た軌跡を辿っています。私たちが目撃しているのは単なるイノベーションではなく、古典的なテクノロジーの誇大宣伝サイクルの新たな一幕と言えるでしょう。

ハイプサイクルを理解する

ガートナーが提唱する「テクノロジー・ハイプ・サイクル」は、新興テクノロジーが過大な期待によって急成長を遂げ、その後、幻滅に陥り、最終的に持続可能な価値を提供するまでの過程を描いています。このサイクルを理解することで、企業は意義のあるイノベーションと過剰なマーケティングを区別し、コストのかかる失敗を回避することができます。

最近の例としては、 Metaが40億ドルを投じてメタバースに参入 このプロジェクトは、今では多くの人が、最終的には成果を上げられなかった、内部で生み出された誇大宣伝のバブルだったと見ている。 

セコイア・キャピタルのパートナーであるコンスタンチン・ブーラー氏は、ウォール・ストリート・ジャーナルのCIOネットワークサミットで次のように述べた。「私たちは defi「特に生成AIに関しては、まさに誇大宣伝サイクルの真っ只中にある」と述べ、実際のビジネス価値を実現するという点では、「まだ始まったばかりだ」と付け加えた。

話題が結果を上回ったとき

ブロックチェーンの熱狂は、劇的ではあるものの、しばしば中身のない展開を特徴としていました。あるソーダ会社は、Long Blockchain Corporationに社名を変更し、ブロックチェーン関連製品を一切提供していないにもかかわらず、株価が一夜にして400%も急騰しました。コダックは暗号通貨イニシアチブ「KodakCoin」を導入し、一時的に株価が上昇したものの、その後は人気を失いました。

今日のAIの動きにも同様の警告サインが見られます。AIベースのカスタマーサービスに大きく依存していたKlarnaのような企業は、顧客満足度の低下を受けて、後にその決定を撤回しました。BuzzFeedはAI生成コンテンツへの移行を試みましたが、苦戦する事業を救うことはできませんでした。また、CNETのAI作成記事には複数の事実誤認が含まれていることが判明し、信頼を失っています。

これらの事例は、あるパターンを浮き彫りにしています。AIは、それ以前のブロックチェーンと同様に、すぐに実現するのが難しい約束を掲げて売り出されています。そして、その結果は、多くの場合、期待外れに終わっています。

AI導入に苦戦する企業

大きな話題となっているにもかかわらず、多くの組織はAIから一貫性があり測定可能な価値をどのように引き出せばいいのか、いまだに確信が持てません。役員会では、AIは業務に革命をもたらすのか、それとも単に邪魔になるだけなのか？チャンスとなるのか、それとも大きな代償を伴う誤った方向へ進むことになるのか？といった疑問が渦巻いています。

からの研究 マッキンゼー および デロイト 厳しい洞察が示されています。デロイトの最新調査によると、企業は実験段階から本格的な全社レベルの導入へと徐々に移行しつつあります。しかし、そこには摩擦も存在します。コンプライアンスへの懸念が高まり、わずか数ヶ月で28%から38%に急増しました。また、回答者の69%は、堅牢なAIガバナンスフレームワークを完全に導入するにはXNUMX年以上かかると考えています。

マッキンゼーが2025年1月に発表した、世界のビジネスリーダーへのインタビューに基づくレポートによると、ほぼすべての企業がAIに投資しているものの、その取り組みが成熟していると考えている企業はわずかXNUMX%にとどまっていることが明らかになりました。従業員は概してこのテクノロジーを受け入れる準備ができていますが、経営陣は潜在能力を行動に移すのに遅れをとっていることが多いのです。

数字はこの乖離を反映しています。

• AI イニシアチブによる収益の 19% 以上の成長を報告している C レベルの幹部はわずか 5% です。
• 39% は 1% から 5% の間の緩やかな成長を報告しています。
• 36%は全く変化がないと報告しています。

大きな疑問が残ります。AIは、誇大宣伝されたテクノロジーの約束事の一つに過ぎないのでしょうか？それとも、人工知能への投資に対する真の利益（RoAI）への道はあるのか？

デロイトの応用AIリーダー、ジム・ローワン氏によると、答えは長期的な戦略にあるという。「期待は高い」ものの、有意義なリターンを得るにはガバナンス、コラボレーション、そして反復的な取り組みへの意欲が必要だと彼は指摘した。未来志向のリーダーは、AIの恩恵は一夜にしてではなく、徐々に現れることを理解している。

なぜ企業は誇大広告を追い続けるのか

新興テクノロジーに飛びつこうとする衝動は、過大な期待、短期的な思考、そして欠陥のある実行という 3 つの主な力によって推進されています。

競争力を維持し、投資家に好印象を与えなければならないというプレッシャーの中、経営陣はしばしば、基礎を築かずに壮大なビジョンを掲げます。革新性を急ぐあまり、企業は実証されていないシステムを導入し、目新しさだけで利益を得られると期待してしまいます。

現実には、このアプローチは往々にして失望に終わります。それはテクノロジーに将来性がないからではなく、それを支える基盤が欠如しているからです。戦略的な意図を持たずに、あまりにも広範囲に適用すると、どんなに強力なツールでも機能しなくなります。

AIの可能性を阻む5つの障害

Signium UKのマネージングパートナー、マイケル・デ・ケア・シルバー氏 それを観察する  あらゆる努力にもかかわらず、一貫性のある RoAI を実現する「特効薬」を発見した組織はまだありません。 

障壁は数多くあり、よく知られています。

1. 散在するパイロットと実験多くの企業では、従業員がMicrosoft CoPilotや ChatGPT 小規模なタスク向けです。しかし、これらの試行は調整されておらず、中央からの監督や共有学習なしに、異なるチームが異なるツールをテストしています。
2. 統一戦略の欠如組織全体にわたるフレームワークがなければ、AI導入は断片化されてしまいます。AIを誰が、どのような目的で、いつ活用するのが適切かが明確ではありません。
3. 不明な人の恐怖AIの長期的な価値をめぐる不確実性により、多くの企業は様子見姿勢をとっています。デ・ケア＝シルバー氏が言うように、「リーダーは誰も、資金を無駄にするリスクを負いたくないのです。」
4. 不十分なデータ衛生高品質なデータは効果的なAIの基盤です。残念ながら、多くの企業ではクリーンで標準化されたデータベースが不足しており、その結果、不完全な出力や予測不可能な動作が発生しています。
5. 専任のAIリーダーシップがないAIは、既に多忙を極めるCTOやデータ責任者のポートフォリオに押し付けられることがよくあります。しかし、AIを効果的に導入するには、集中的でフルタイムのリーダーシップが必要です。 

デ・ケア・シルバー氏は、BT、シュナイダーエレクトリック、INGなどの企業がAI戦略の責任者として上級幹部を任命したことを称賛した。

では、AI は単なるテクノロジーの幻想なのでしょうか?

答えは二者択一ではありません。AIは単なるバブルではなく、魔法の杖でもありません。その効果は、どのように導入されるかによって大きく異なります。ある企業では、AIチャットボットがサポートのバックログを解消するかもしれません。別の企業では、不正行為検出ツールが、高額な侵害を防ぐかもしれません。

明らかなのは、AIが仕事の未来を変革するということです。何が、誰が、どのように行われるか。しかし、この変革が持続可能になるのは、企業が明確なビジョン、規律、そして先見性を持って前進していく場合に限られます。

組織はトレンドを盲目的に追いかけるのではなく、実際のユースケースに焦点を当て、リスクを明確に理解した上でAIを導入する必要があります。エンタープライズグレードのガバナンスを実装し、現在の運用と将来の目標の両方に合致する戦略を策定しましょう。

「なぜ」は常に「どのように」よりも先に来るべきです。

AI を救世主としてではなく、デジタル ツールボックス内の数多くのツールの 1 つとして扱うことで、企業はより賢明な決定を下し、以前の誇大宣伝サイクルの犠牲になった企業の運命を回避することができます。