人工知能（AI）は現在、大きな注目を集めているテーマですので、Taniumの執行諮問委員会メンバーであるラリー・ゴデック氏に、生成AI全般や、ChatGPTのようなよく知られた応用例について、ご見解をお伺いしました。 ラリー氏は、ファースト・アメリカン・ファイナンシャルの元最高情報責任者（CIO）であり、世界有数の大企業数社に対して、AIに関する信頼できるアドバイザーを務めています。
現在、ビジネス界はAIにどのように対応しているのでしょうか？
ゴデック氏： そうですね、多くの企業が、生成AIなら、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）などでは以前には到底不可能だった方法で、非構造化データを解析できることに気づき始めていると思います。 これにより、企業は、実世界の事例に基づいた管理、予測、およびビジネス上の提案を行うための大規模言語モデル（LLM）を構築できるようになります。 いくつかの企業へのコンサルティング業務を通じて、ほんの数日で100件近くも思いつくことができるということを知っています。 しかし、結局のところ、これらのLLMを動かす原動力となるのはやはりデータなのです。
では、AIに関して言えば、企業はどこに力を注ぐべきでしょうか？
Godec： まず、ユースケースを考案し、その上でビジネス価値に基づいて優先順位を決定することです。 次に、それらのビジネス上の課題を解決するための適切なツールセットやモデルを特定し、それらを本番環境に導入する方法について検討します。 それは、既存のレガシーシステムとの連携、オープンAPIを通じた連携、あるいはセキュリティやプライバシーの側面を考慮する必要があるスタンドアロンの特定モデルなどである可能性があります。
セキュリティの観点から、これはどのような影響があるのでしょうか？
Godec： 必要なモデルを特定したら、それらをファイアウォールの内側、あるいはクラウド上のプライベートインスタンスに配置する必要があります。 読み込むデータや作成するモデルが、ご自身の所有物であり、安全であることを確認する必要があります。
企業は、現実的に考えて、人間をAIに置き換えることを目指せるのでしょうか？
ゴデック： そうですね、この分野で私が知っているあるコンサルティング会社では、クライアントからそのような質問が寄せられているようです。 そのうちの1人が、退職するリード開発者の代わりにChatGPTを起用することは可能か、と尋ねました。 それに対する反応は、「えーっ、絶対にやめて！」という、圧倒的な反応でした。
コンサルティング業界の一般的な見方としては、またある程度はクライアント側でも、生成AIやChatGPTは――少なくとも現時点では――リード開発者に取って代わるほどにはまだ成熟していない、という認識があると思います。 彼らは、セキュリティ上の脆弱性、データの不整合、およびパフォーマンスの問題を懸念しているため、生産性を向上させるために、もう1人の主任開発者を採用し、その開発者にAIツールを提供することを提案しています。 たとえば、もう1人のジュニア開発者は必要ないかもしれませんので、その点でコストを削減できるでしょう。
では、あなたはどうお考えですか？ 今のAIは、まだ未熟すぎるのでしょうか？
Godec： 先日、あるイベントで、 GPT4 規格そのものの開発に携わった工学部の教授からお話を伺いました。 彼は、それが仕事を奪うのではなく、単に人間をより良くするだけだと主張しました。 実のところ、私自身の経験から、その一般的な見解には疑問を感じています。 例えば、現在ChatGPTを使って法科大学院の入試問題を作成している学生たちが挙げられます。 ChatGPTは、彼らよりも上手にそれをこなします。 そうしたシナリオでは、必然的に雇用の喪失につながることになります。 そして、それは業界全体に大きな変革をもたらすことになるでしょう。
今後1、2年のうちに、インターネットの誕生以来見られなかったような、真の革命が起こる可能性が高いでしょう。 インターネットと同等、あるいはそれ以上の規模になると予想されています。 しかし、人々は職を失うことになり、新しい仕事やキャリアパスを――非常に短期間のうちに――見つけ出さなければならなくなるでしょう。
では、あなたの例を参考にすると、法律業界ではそれがどのような展開になるのでしょうか？
Godec： 弁護士が日常的に行っている業務の約 60％は、現在ではChatGPTによって処理できるという推計があります。 では、そもそもなぜ法科大学院に進学しようと思うのでしょうか？ 訴訟を提起することはできないかもしれませんが、現在弁護士が行っているような準備書面の作成や、より多くの情報をリアルタイムで処理することはできるでしょう。 これを見ると、どのような混乱が生じる可能性があるのか、じっくりと考えさせられます。 ぜひ、法学の学位を取得してください。 とはいえ、調査業務が非常に多いパラリーガルになることについては、もう一度考え直したほうがいいかもしれません。
では、この状況はITチームにとって、仕事上のどのような機会をもたらすのでしょうか？
Godec： 開発チームのスリム化に焦点が当てられるかもしれませんが、AIツールやモデルの構成要素のテストには、これまで以上に重点が置かれることになるでしょう。 すべてのコードが通過しなければならないセキュリティプロトコルなどに関しては、より厳格な対応が明らかに必要となるでしょう。 AIには、独自の品質管理が必要となります。
企業はどのような戦略的な措置を講じるべきでしょうか？
Godec： コンサルタントを招き、自社のビジネスプロセスやワークフローについて話し合ってください。 生成AIの活用事例を考案し、その後、自動化を実現するためです。 総じて言えば、手元にある多種多様なデータをどう扱うべきか、また、それに対応できるモデルを構築できるかどうかを、皆で検討する必要があります。 さらに、企業とその従業員は、モデルに指導したり指示を出したりするためのスキルを、より一層身につける必要があるでしょう。
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