【ITニュース解説】AI might yet follow the path of previous technological revolutions

現在、人工知能（AI）、特に文章や画像を生成する生成AIは、社会や経済を根底から変える革命的な技術として大きな注目を集めている。多くの専門家や企業が、AIによって人間の仕事が自動化され、生産性が劇的に向上すると予測しており、未来に対する期待感が高まっている。しかし、歴史を振り返ると、本当に革命的だった技術でさえ、その恩恵が社会全体に行き渡るまでには、予想以上に長い時間が必要だったことがわかる。今回のAIブームも、過去の技術革命と同じ道をたどる可能性が指摘されている。

過去の大きな技術革新、例えば18世紀の蒸気機関、19世紀から20世紀にかけての電気、そして20世紀後半のコンピュータを例に考えてみよう。これらの技術は、登場した当初からその潜在能力を高く評価されていた。しかし、実際に経済全体の生産性統計にその効果が明確に現れるまでには、数十年という歳月を要した。この現象は「生産性のパラドックス」と呼ばれることもある。なぜ、これほど画期的な技術の導入効果がすぐに現れなかったのだろうか。その答えは、技術そのものだけでなく、それを取り巻く環境の変革に時間がかかるからである。

新しい技術が真価を発揮するためには、単にその技術を導入するだけでは不十分であり、「補完的投資」と呼ばれる周辺的な投資や変革が不可欠となる。これは、新しい技術を効果的に活用するために必要となる、ビジネスの進め方、組織の構造、従業員のスキルセットといった要素の全面的な見直しを指す。例えば、電気が発明された当初、多くの工場は蒸気機関を動力源としていた。工場の中央に置かれた巨大な蒸気機関から、ベルトやシャフトを通じて各機械に動力を伝達していたため、機械の配置は動力伝達の効率を最優先に設計されていた。そこに電気が導入され、個々の機械に小型モーターを直接設置できるようになった。しかし、単に蒸気機関をモーターに置き換えただけでは、生産性は大きく向上しなかった。真の生産性向上は、工場全体のレイアウトを根本的に見直し、作業工程の流れに最適化された配置を実現したときに初めてもたらされた。この工場の再設計こそが、電気という技術に対する補完的投資の一例である。

この歴史的な教訓は、現代のAIにもそのまま当てはまる。多くの企業がAIの導入を急いでいるが、過去のコンピュータ導入時と同様に、既存の業務プロセスにAIツールを部分的に追加するだけでは、期待したほどの効果は得られない可能性が高い。AIの能力を最大限に引き出すためには、様々な補完的投資が求められる。まず、AIが学習し、正確な判断を下すための高品質なデータを大量に収集、整理、管理する体制を整える必要がある。次に、AIの活用を前提として、従来の仕事の進め方や意思決定のプロセスを根本から再設計しなくてはならない。さらに、従業員にはAIを使いこなすための新しいスキルが求められるため、大規模な再教育やトレーニングが必要となる。そして、部門間の壁を越えてデータを共有し、失敗を恐れずに新しい試みを奨励するような、組織文化そのものの変革も不可欠である。これらの変革は、一朝一夕に実現できるものではなく、多大なコストと時間を要する。

現在のAIブームを見ると、その利益はNVIDIAのような高性能なAI半導体を製造する企業や、Microsoft、Googleといった大規模なクラウドインフラを提供する一部の巨大テクノロジー企業に集中している傾向がある。これは、多くの企業がまだAIという新しい技術を導入するための基盤を整えている段階であり、経済全体の生産性向上には至っていないことを示唆している。この状況は、鉄道が普及し始めた頃に鉄鋼業者が潤ったり、電気が普及し始めた頃に発電設備メーカーが成長したりした、過去の技術革命の初期段階と酷似している。

したがって、AIが単なる流行り言葉ではなく、社会の仕組みや人々の働き方を真に変革し、経済全体に大きな恩恵をもたらすまでには、まだ数年から数十年単位の時間が必要になるかもしれない。AIは魔法の杖ではなく、その価値を現実のものとするためには、地道で継続的な努力が求められる一つの技術である。システムエンジニアを目指す者としては、AIのプログラミング技術を学ぶだけでなく、それがビジネスの現場でどのように統合され、どのような組織的・人的な変革を伴うのかという、より広い視点を持つことが極めて重要になるだろう。技術の導入と、その技術が社会に定着し価値を生み出すまでの間には、大きな隔たりがあることを理解しておく必要がある。