Business Model Association Journal Vol. 23 No. 1 (2023)

巻頭言

AI 進化のパラドックス
平野 正雄
日本ビジネスモデル学会 会長

現在最も脚光を浴びている技術革新は間違いなく AI、特に生成 AI であろう。ChatGPT の登場以降、その利便性と影響範囲の大きさから、その活用と規制のあり方について各界各国での議論が非常に活発である。当然ながら、企業のビジネスモデルも大きな影響を与えられることになる。それを簡潔に論じようと考えたが、ここで一旦筆をおいて、この質問をこそ ChatGPT に問いかけてみることにした。すると、見事に体系化された回答が立ちどころに生成されて、読めば概ね正しい内容と言えるものである。つまり、このようなありふれた問いに対する解は、既に多くの識者によって論じられており、ChatGPT はそれをあっという間にスクロールしてくるので、それを鵜呑みにはできないとしても、筆者のような凡人が改めて考えるまでもないのである。因みに GPT4.0 が英語で返してきた AI のビジネスモデル上のインパクトとは以下のようなものである。
「GPT-4 のような生成型 AI は、企業のビジネスモデルに大きな影響を与える可能性があります：
1. “カスタマーサービスの向上”：AI は、顧客からのよくある質問に自動的に応答し、カスタマーサービスの可用性と応答時間を改善します。これにより、人間のカスタマーサービスエージェントの負荷が軽減され、人間の介入を必要とするより複雑なタスクに集中できます。
2. “コンテンツ生成”：AI は、ブログ投稿、製品説明、マーケティングコピーなど、さまざまなタイプのコンテンツを生成するために使用できます。これにより、コンテンツ制作に関連する時間とコストが削減されます。
3. “効率の向上”：繰り返しのタスクを自動化することで、生成型 AI は効率を向上させ、時間とリソースを節約します。たとえば、AI はレポートの作成、メールの作成、または他のタイプの書き込みコンテンツを生成するために使用でき、従業員がより複雑で戦略的なタスクに集中することができます。
4. “製品開発とイノベーション”：AI は新たなアイデア、デザイン、戦略を生成するために使用できます。
これにより、より革新的で競争力のある製品やサービスが生まれます。
5. “データ分析”：生成型 AI モデルは大量のデータを扱い、すぐには明らかにならない洞察を提供できます。彼らはトレンドを予測し、顧客行動を理解し、未来の結果を予測するために使用することができます。
6. “パーソナライゼーション”：AI は個々の顧客向けのパーソナライズされたコンテンツを作成し、エンゲージメントと顧客満足度を向上させます。これは、顧客の過去の行動に基づく製品やサービスの推奨からパーソナライズされたマーケティングメッセージまで、様々な形で可能です。
7. “リスク管理”：AI は潜在的な問題を予測し、予防策を講じることを可能にすることで、企業がリスク3

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8. “ビジネス戦略の策定”：AI モデルはさまざまなシナリオを生成し、その潜在的な影響を分析し、最適な戦略を提案することができます。
ただし、生成型 AI の統合にはデータプライバシーの保護、AI システムの管理、潜在的な職の置き換え、AI の使用における倫理的な考慮事項、これらのシステムを管理し理解するための技術スキルが必要など、潜在的な課題も注意すべきです。企業は AI の導入を全面的に、慎重に、そして倫理的な方法で進めることが重要です。」
一般論を並べただけの底の浅さはあるが、とりあえず思考の出発点としては使える。今後、回答の質は確実に高まっていくことであろう。さて、機械がこのような知的作業を瞬時に行える能力を持つことは、多くのホワイトカラーの仕事を奪ってしまうのではないか、という脅威論が盛んである。確かに、単純な知的作業は順次 AI に置き換えられていくことだろう。だが、歴史を振り返ると産業革命以来の機械の発達は、既に多くの人の仕事を置き換えてきたのである。ただ、これまでは物理的な機会の発達が主であったために、置き換えの対象もブルーカラーの仕事が主であったのに対し、AI はホワイトカラーの比較的知的水準が高い仕事も置き換えていくことになる。しかし、それは脅威というよりも朗報と考えるべきであろう。事実、これまでの物理的機械の発達は単純な肉体労働から人を解放し、経済の生産性を飛躍的に拡大させてきた。そして人々の労働は、機械では簡単に置き換えられないような仕事に振り向けられていったのである。そのアナロジーは、AI による知的労働の置き換えにも当てはまると考えるのが自然である。つまりは、AI の活用により知的労働の生産性は大きく改善し、人は違うことに労力を振り向けることが可能となるのである。問題は、さてどこに振り向けるか、である。
ここでもアナロジーが効くはずである。つまり、肉体労働の機械化は経済の生産性を高めて人々の所得向上をもたらすと共に、少し皮肉な言い方になるが、人々を機械の影響が及びにくい生産性の低い産業へとシフトさせていったのである。それは一般に経済のサービス化と称されて、確かに経済的統計でみると明らかに GDP に占める第三次産業の割合が増えてきているのだが、要は農業や工業は機械化による生産性革新で劇的にコストが下がった結果、高コストの人に依存する第三次産業の割合が増えただ
けと読むこともできるのだ。そのアナロジーを当てはめると、今度は機械がサービス業の仕事の一部を置き換えることでサービスの生産性が向上するとなれば、人はさらに生産性の低い労働に重心を移していくことになるはずだ。
AI の登場を待つまでもなくデジタル技術に大きく翻弄されたサービス業に音楽産業がある。音楽産業
は音源のデジタル化、そしてストリーミングの発達により収益源であった CD などのパッケージ商品は全く売れなくなり、従来までのビジネスモデルでは立ち行かなくなったのだが、それを救ったのはライブ音楽会であり、今ではライブ収入が大きく拡大して音楽産業全体も成長しているのである。さらにデジタル技術である SNS を利用して、ファンダムという巨大な経済圏を創造しているのだ。つまり、ライブという機械化できない手作りの場の感興の価値を機械が最大化しているのである。しかし価値の起点は人の行為であり、人々の感興であり感動であり、機械による置き換えや生産性の改善が及ばないものである。

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同様に機械に置き換えられない人の行為は他にも多くあり、たとえば知的探索であり（研究開発など）、倫理的な判断であり（ビジネスジャッジや政治など）、人々へのもてなし（観光、飲食やエンタメなど）である。そこでは、AI やその他のデジタルテクノロジーは人間ならではの行為を置き換えることにはならず、むしろその活動を支援して人の専門性の深化と価値の最大化に貢献することができると考えられる。そして、これらの価値創造が新たな雇用と消費を生むことが期待され、その結果として２０世紀の経済社会もそうであったように、２１世紀の経済社会構造も大きく変化していくことになるであろう。
結局、生産性の低い行為（仕事）が人の手に残るというのは、一見するとパラドキシカルであるが、冷静に考えると論理的である。これをさらに考えると、AI は、人を人らしさに回帰させる装置と考えることもできる。もちろん AI が高度化していくことに伴う倫理、セキュリティ、ディスインフォメーションなどの大きな課題はあるが、それを憂いていてもしょうがない。AI を使いながら問題をつぶしていくしかないのだ。それにつけても AI が人間らしさへの回帰をもたらすというのは良いことのはずだが、それを進化とするか、退化とするかもパラドキシカルな哲学的な問題である。

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