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トレンド
- AIの活用は普及しているが、程度は不均一
- 企業の経営陣は、AIのパフォーマンスが期待外れな場合に、後戻りしてもなお、AIによる生産性向上に注力している
- AIスキル戦略は依然として受動的で、積極的ではない
- AIがワークフォースに与える直接的・間接的な影響を解明する
- AI時代におけるキャリアラダー（はしご）の難題
スポットライト
- CompTIA AI Framework
- エージェントAIとは何か？企業のワークフローでどのような役割を果たすのか?
- 企業におけるAI導入の段階がスキル開発計画の指針となる
現代の人工知能（AI）時代の到来以来、AIは他のテクノロジーが経験するよりも多くの 「ハイプサイクル」 のピークと谷を既に経験してきたかのように思われます。チューリングテストを突破するといった画期的なブレークスルーの発表は期待を大いに高める一方、その後に続くのは、不可解なAIの幻覚や期待外れの結果による幻滅に続くばかりです。
このダイナミクスは、リーダーたちが、取り残されることへの恐怖（FOMO）や間違ったAIへの投資を恐れる気持ちを抑えようとする中で、必然的に終わりのない不安をもたらします。過去の時代を象徴するイノベーションから得られた教訓‐「変革的な変化はより困難で時間がかかる」‐にもかかわらず、組織は投資家、取締役会、従業員、そして顧客に説明責任を負う現実に直面しています。現状維持のままで何もしないというのは、選択肢にはなりません。
CompTIAによるこの最新調査は、裏付け調査と探求調査の両要素を含んでいます。CompTIAが委託した1,100社を超える米国企業を対象とした定量調査は、AI活用の既存のパターンを裏付けるとともに、企業におけるAI導入のさまざまな要素に対応する上で直面する課題の新たな側面を探ることを目的としています。本調査は、平均的な企業がAI開発にどのように取り組んでいるかを垣間見ることができます。
導入率は、新興技術のユーザーによる普及率を評価する上で重要なバロメーターです。一見単純な指標に見えますが、利用の定義やユーザーおよび企業の種類により、結果が大きく異なる場合があります。
CompTIAの調査では、推定手法を用いてAIの利用状況を3つのセグメントに分類しています。全回答者における加重平均導入率は約37%です。中間セグメントは、業務でAIを使用しているワーカーの割合が20%から49%で、全体の51%を占めています。
AI導入率の上昇は、AIへの直接的または間接的な投資の増加を意味します。企業の経営陣の期待は高まっており、10人中8人以上（net）が成果を出すことの緊急性を示しています。AIを積極的に利用するセグメントでは、92%（net）が、AIによるビジネスの生産性と効率性の向上への期待が高まっていると回答しています。
最も意欲的な企業ユーザーは、組織のあらゆる側面におけるAIの変革効果について幅広く検討しています。AIロードマップに関する議論は、技術的な領域にとどまらず、顧客の期待、人員配置の決定、予算の優先順位付け、競争上のポジショニングなど、多岐にわたります。
この調査のデータによると、ほとんどの企業はAI導入において成功と失敗の両方を経験しています。これは必ずしもマイナスではなく、企業が計画的、時には計画外の方法でAIパイロットプロジェクトを試行錯誤する中で、評価プロセスにおける健全なダイナミズムと言えるでしょう。
AI導入が不成功に終わるケースは、技術的な欠陥だけにとどまらない場合が多くあります。ワークフロープロセスへの十分な配慮と、スタッフへのスキルトレーニングも、導入成功には同様に重要です。
本調査の根底にあるテーマは、新興技術としてのAIの発展と、過去の技術革新の波との間に見られる類似性です。この傾向は、多くの企業が従業員にAIスキルの習得に取り組む際のアプローチにも見受けられるものです。
現在までに、約3社に1社が従業員へのAIトレーニングを義務付けていると報告しています。これは、スキルギャップの特定と解消に先手を打とうとする積極的な企業群と言えるでしょう。業界で認知されているトレーニングや認定資格の取得に時間とリソースを少し投資するだけで、生産性の向上、業績の改善、従業員のエンゲージメント向上などを通して、ほぼ確実に相乗効果による価値がもたらされます。
AIスキルトレーニングに関して、受動的と特徴付けられる企業の大多数には、複数の要因が影響している可能性があります。データからは、ある種の「鶏が先か卵が先か」というパラドックスが示唆されています。企業の46%は、AI導入の初期段階にあると回答しており、従業員向けのスキルトレーニングはまだ必要ないと考えています。しかし、そうした状況にあるのは、AI導入を推進するためのスキルを持ち合わせていないからかもしれません。危機的な状況になってからスキル開発計画で対応しようとすると、事業と従業員に負担がかかることになります。
1930年、経済学界の巨頭の一人であるジョン・メイナード・ケインズは、技術的失業という概念について論じました。彼は、技術進歩が労働市場の変化への適応能力を上回ることによる悪影響の懸念を示す一方で、社会全体の生活水準の向上というプラスの側面も認識していました。
それから50年後、パーソナルコンピューター時代の幕開けとなり、インターネットとEコマースの時代、モバイルデバイスとアプリの時代、クラウド、データ、ブロックチェーン、そして今、AI時代へと移り変わっています。ケインズが約100年前に考察した概念は、時代ごとに盛衰を繰り返し、技術進歩のメリットとデメリットをどう捉えるべきかについて、さまざまな議論が交わされています。
ある考え方では、AIは最終的には歴史的なパターンに従うことになると主張しています。ワークフローの自動化や強化を通じてAIが人の取り組みと結びつくことで、多くの職種が変化することになるでしょう。新たな職種が生まれる一方、一部の職種は消えていきます。
より懸念される考え方は、「今回は違うだろう」というものです。ニュースの見出しでは、AIによる破滅的な未来に関する衝撃的な記事が頻繁に報じられています。ブラックユーモアから「ロボットによる支配」というSF的な筋書きや、テクノロジー業界の著名人が大規模な人員削減や事実上の労働市場の崩壊を何気なく予測する様子まで、あらゆるものが含まれます。
実際、AIが今後10年、あるいは来年にどのような展開を見せるか、誰にも確かなことは分かりません。この分野におけるCompTIAの調査は、企業が今後12か月間に実施を予定している、あるいは実施を計画している取り組みを理解することを目的としています。
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