エコノミスト・イノベーション・サミットでAIが主役に——リーダーたちは「人間の代替」でなく「人間の拡張」を訴える

本日のエコノミスト・イノベーション・サミット（#EconInnov）の冒頭セッションで人工知能が主役となりました。Jeremy Cowanのような参加者にとって、AIをチャットボットとパイロットの集合体と見ていた者には、決定的な目覚めの呼びかけとなりました。

The Economistの副編集長Tom Standageが、「エンタープライズ免疫システム」を標榜するサイバーセキュリティ企業DarktraceのCEO、Nicole Eaganを迎えました。Eagan氏は、DarktraceのAIプラットフォームが世界7,000以上の組織で稼働していると発表しました。

(Nicole氏へのインタビューを数週間以内に実施し、AI市場とこれらの導入事例について詳しくお伝えします。編注)

銀行が不正検知と予測分析にAIを活用しているのは予想通りでしたが、Eagan氏はほとんどの導入が1時間以内に完了すると強調しました。この主張についてはインタビューで深く掘り下げます。

Standage氏は一般的な懸念を提起しました：ネットワーク内に既に存在する脅威をAIシステムがどう検知できるのか？ Eagan氏は、システムが運用開始から数日間は現在の状態を「正常」とフラグ付けする可能性があるものの、複数のデータストリームを分析することで異常を素早く検知するようになると説明しました。

重厚だが動きは遅くない

金融以外でAI導入をリードするセクターを問われた際、Goldman SachsのマネージングディレクターHeath P. Terry氏は驚きの回答を示しました：エネルギー、石油、製造を含む重工業が大きな成果を上げています。「ガスタービンには最大400個のセンサーを搭載できます」とTerry氏は述べ、「AIは5時間から5日先の潜在的故障を予測できます。2〜3%のマージンで運営するユーティリティにとって、低稼働時間帯にメンテナンスをスケジュールすることは極めて重要です。」

Standage氏は真の驚きを示し、「これらは通常、迅速なソフトウェア導入とは結びつかない企業です」と述べました。出遅れている業界について問われると、Terry氏は業界全体ではなく個々の企業だと答えました。「小売業は多くの場合、大規模な人材不足のために遅れています。『八桁の年俸』のAIエキスパートが、Googleや他のテックジャイアントではなく小売チェーンを選ぶことはありません。」最大の障壁は、Terry氏によれば高品質データの入手可能性だと言います。

Microsoft UKのCTO、Michael Wignall氏は、同社がAIを生産性ツールにどう組み込んでいるかを共有しました。「AIを日常業務の標準的な一部にしています」と氏は語ります。「例えば、Skypeのリアルタイム翻訳は中国語から英語への会話をサポートするようになりました。AIへの参入障壁を下げることで、その利用を民主化しています。」また、Dixons Carphoneのチャットボット実現や、Rolls-Royceの「エンジン・アズ・ア・サービス」モデル立ち上げ支援など、AIがビジネスモデルを変革する可能性を示す例を挙げました。ただし、関連リスクも伴います。

自社開発か購入か、その他のリスク

Standage氏は、GoogleやFacebookのようなテックジャイアントがアイデアから製品までわずか5ヶ月で移行できることを指摘しました。これは、多くの企業がクラウドメール導入に10年を要したことと対照的です。Wignall氏は、AI、機械学習、ディープラーニングでは、表立った開発とステルス導入が混在すると同意しました。「ユーザーはAIの有用性を通じてAIを認識するようになるでしょう。」

氏は、金融サービスのようなセクターでは組織が社内でAIソリューションを構築する傾向がある一方、MicrosoftとGoogleは車輪の再発明を避けるための複雑なビルディングブロックを提供していると付け加えました。

Eagan氏は、AI導入の拡大が組織の攻撃対象領域を拡大する可能性があると警告しました。特に、世界で200万件以上のサイバーセキュリティ職が空いている人材不足を考慮すると深刻です。「サイバー攻撃は、セキュリティマネージャーがコーヒーを取りに行くよりも速くデータを暗号化できます。だからこそ、人間の監視をAIで拡張しなければなりません。」

AIを信頼するには時間が必要

エンジニアがAI統合に抵抗するかとの問いに、Eagan氏は脅威検知にAIが使われる場合、スタッフは一般的に受容的だと答えました。「最終的なアクション判断は人間に委ね、機械が脅威を無力化します。」Darktraceの導入モデルは「推奨モード」から始まり、「人間確認モード」を経て、AIが自律的に行動できる「アクティブモード」へ移行します。「信頼は時間をかけて構築されます。」

「システム導入初期は、サイバー専門家がハッカーと一種の『接近戦』を繰り広げます」と説明します。「1年以内に技術を試用した後、デューデリジェンスフェーズに入り、同業他社とのサイバー防御をベンチマークします。」

締めくくりとして、Wignall氏はAIが生産性ツールであると同時に、新たなビジネスモデルの触媒でもあることを強調しました。「19世紀のラッダイト運動が雇用喪失を恐れたように、鉄道と電信は最終的に新たな雇用機会を創出しました。」

著者はJeremy Cowan、IoT Now、IoT Global Network、VanillaPlusのエディトリアルディレクターです。