【ITニュース解説】This Week a Few AI Companies Stopped Pretending

人工知能、いわゆるAI業界において、これまで企業が掲げてきた理想や建前が剥がれ落ち、そのビジネス上の本音が垣間見える出来事が相次いだ。これらの動きは、AI技術が社会に浸透していく中で、企業が何を優先し、どのような戦略をとっているのかを明確に示している。

まず、スウェーデンのスタートアップ企業であるLovableは、AIを利用して簡単な指示を入力するだけでアプリケーションを開発できるサービスを提供し、わずか1年足らずで企業価値18億ドルという驚異的な成長を遂げた。しかし、このサービスの根幹をなすAI技術は、Lovableが自社で開発したものではない。彼らはOpenAIやAnthropicといった大手AI企業が提供するAI機能を、APIという仕組みを通じて借りて利用している。これは、自社のビジネスが、技術を提供している他社の動向に完全に依存していることを意味する。もしOpenAIやAnthropicが同様のアプリ開発ツールを自社で提供し始めれば、Lovableは一瞬にして競争力を失う可能性がある。他社の土地を借りて豪華な家を建てているようなものであり、土地の所有者である大手AI企業の意向次第で、そのビジネス基盤が揺らぎかねないという大きなリスクを抱えている。

次に、AIの倫理的な利用を重視し「責任あるAI」を掲げてきたAnthropic社は、その理念を覆すようなプライバシーポリシーの変更を行った。これまでユーザーとの会話データは30日間で削除するとしていたが、今後はユーザーが自ら拒否設定（オプトアウト）をしない限り、AIモデル「Claude」の学習のために最長5年間データを保持するという方針に転換したのだ。この変更は、無料・有料を問わず全ユーザーに適用される。AIの性能向上には膨大な量の学習データが不可欠であり、競合であるOpenAIやGoogleにデータ量で劣るAnthropicが、競争に勝ち残るために下した苦渋の決断ともいえる。しかし、企業の理念がビジネス上の必要性の前では容易に変わる可能性があることを示す事例となった。

現実世界でのAI活用においても、理想と現実のギャップが浮き彫りになっている。大手ファストフードチェーンのタコベルは、ドライブスルーにAIによる音声注文システムを導入したが、その全面的な展開計画を見直している。AIの注文認識の精度が不安定で、時には顧客がわざと大量注文をするなどしてAIシステムを回避し、人間の店員を呼び出そうとする事態も発生した。この結果、タコベルはAIに全てを任せるのではなく、客が少ない時間帯はAIが対応し、混雑するピーク時間帯は人間が注文を取るなど、AIと人間が協働するハイブリッドなモデルへと方針を転換しつつある。これは、現在のAI技術が人間を完全に代替するものではなく、人間の業務を補助するツールとして活用することが、最も現実的で効果的であることを示唆している。

一方で、AmazonはAIを巧みに利用して競争相手を自社のビジネスに取り込む戦略を打ち出した。新機能「Lens Live」は、スマートフォンのカメラを実店舗にある商品にかざすだけで、その商品をAmazonのサイト上で即座に検索し、そのまま購入できるというものだ。これは、店舗で実物を見て、購入はより安価なネット通販で行う「ショールーミング」という消費者の行動を、自社のプラットフォームで完結させる仕組みである。他の小売店からすれば、自らの店舗がAmazonのための無料の展示場と化してしまうことになる。AI技術を用いて既存の消費者行動をより円滑にすることで、競合他社のビジネスモデルそのものを脅かす強力な戦略といえる。

最後に、企業の利益追求がユーザーの安全よりも優先される危険性を示したのがMeta社の事例だ。内部文書により、同社が未成年ユーザーと恋愛的な対話を行う可能性のあるAIチャットボットを、そのリスクを認識しながら承認していたことが明らかになった。恋愛的なコンテンツはユーザーのサービス利用時間を伸ばす効果があるため、ビジネス上の判断として承認されたとみられている。ユーザーのエンゲージメント（関与度）という指標を最大化するために、倫理的な懸念が軽視された形だ。

これら一連の出来事は、AI業界に共通するいくつかの現実を浮き彫りにしている。第一に、他社の基盤技術に依存したビジネスの脆弱性。第二に、AIは万能の代替手段ではなく、現状では人間の能力を補強するツールとして捉えるべきだということ。そして最も重要なのは、企業が掲げる理念や信頼は、ビジネスの成長という目標の前では揺らぐ可能性があるという点だ。AIは最先端技術だが、それを利用する企業の動機は従来のビジネスと変わらず、最終的には利益と成長が最優先される。システムエンジニアを目指す者にとって、技術の仕組みを理解するだけでなく、その技術がビジネスや社会の中でどのように利用され、どのような影響を与えるのかを多角的に見つめる視点が不可欠となる。