孤立からイノベーションへ – 社会のためにAIを活用する方法

AIブームは、急速に変化する世界で進化し競争するために苦労している企業にとって、重要な役割を果たしてきました。多くの企業にとって、AIの導入は、世界中でAIプロジェクトへの大量投資をもたらしました。各業界の各部門で導入され、従業員にとってよりダイナミックな職場環境を作り出し、従業員をサポートするのではなく、従業員を置き換えるのではなく、より効率的な運営を実現しました。調査によると、企業の92%が、次の3年間でジェネラティブAIへの投資を増やす予定です。明らかに、AIは私たちの想像力を掻き立てています。

MITは最近、調査を発表し、現在までに世界中で導入されたAIプロジェクトの95%が、当初の期待を裏切ったり、投資した資源に対するリターンをもたらさなかったりしています。これは、AIの本当の価値と、どのように最も効果的に使用できるかを理解するために、時間が必要であるため、当然のことです。新しいテクノロジーが登場するたびに、ハイプカーブの初期段階にあり、AIを使用する最も効果的な方法を学びます。

しかし、企業はさらに進んで、自社の範囲を超えて社会に貢献することができます。ジェネラティブAIは、人間を支援し、人間の抱負に共感する強力なツールです。成長を目指す企業にとって、社会的価値を提供することは、投資家にとってますます重要な要素になっています。企業が社会に貢献することで、成長を刺激し、将来の世代にも残る遺産を残すことができます。ここでは、企業のリーダーがAIの真の価値を実現するための私のアプローチを紹介します。

1. 地元の問題から始める

世界的な病気を治療したり、気候変動を解決したりするような大規模なプロジェクトを目指すことは、魅力的かもしれません。しかし、まずは小さなステップから始めましょう。企業は、地元の問題に焦点を当てることで、より持続可能な変化をもたらすことができます。教育、環境の持続可能性、地域の健康など、企業がすでに理解している問題に焦点を当てましょう。高齢者は特に、社会的接触が不足しています。彼らのケアをサポートし、孤独を解決するためのイニシアチブに投資することは、素晴らしい第一歩です。

あなたができること:

クロスファンクショナルチームと繰り返しワークショップを実施して、企業が独自に解決できる地元の課題を特定しましょう。たとえば、高齢者の孤独を解決するために、従業員はコーヒーミーティングを組織できます。チャリティー活動やボランティア活動のために、四半期ごとに1日を割り当てると、モラールを高め、企業をより魅力的なものにすることができます。課題を特定したら、内部および外部の参加者や利害関係者と定期的に会議を開いて、継続的な学習の原則を維持し、すべての人のモメンタムを維持しましょう。

2. コミュニティの入力を基に構築する

AIプロジェクトは、コミュニティが何を必要としているか、どのように解決できるかについての誤った仮定に基づいていることが多く、失敗する原因となります。シモン・シネクの「なぜ」を始めることが重要です。実際の利害関係者を最初から関与させることで、この落とし穴を避けることができます。より効果的で、使いやすく、スケーラブルなソリューションにつながります。たとえば、60歳以上の高齢者を考えてみましょう。彼らを会話に継続的に関与させることで、本当にどのように支援できるかを理解し、彼らがあなたの提供するものとどのように関わるかを理解することができます。ポジティブな関与とユーザーのアクセシビリティは、テクノロジーへの投資が成功するために不可欠です。

あなたができること:

あなたの「顧客」の理想的なプロファイルを定義し、コミュニティグループ、非営利団体、地元のリーダーとしての彼らの洞察を使用して、問題文と解決策を定義しましょう。プロジェクトが成熟して進化するにつれて、解決策は初期のものとかなり異なる場合があります。この重要なステップを繰り返すことで、盲点や採用の障壁、および内部チームが見落とす可能性のある重要な成功要因を明らかにし、プロジェクトがその使命を果たすことを保証し、顧客が満足し続け、友人や家族にプロジェクトを紹介し続けることを保証します。

3. オープンデータを使用し、結果を共有する

社会的価値のプロジェクトは、最初から始める必要はありません。多くの政府や非営利団体は、ソリューションを迅速にプロトタイプ化するために使用できるオープンデータを公開しています。企業も、開発したデータやモデルを共有して、他者がその成果を基に構築できるようにすることが重要です。企業がプロジェクトの入力に協力することも、多くの場合、社会的価値のプロジェクトに多大な価値をもたらします。1 + 1 = 3 という式が成り立つことがありますが、それは素晴らしいニュースです。

あなたができること:

オープンデータポータル（data.gov、European Data Portal、World Ethical Data Foundationなど）を探索するチームを割り当てます。プロジェクトのために、少なくとも1つの有形なオープンソースツールまたはデータセットを公開することを約束しましょう。これにより、透明性が促進され、企業の壁を超えたコラボレーションが促進されます。データセットには、機密の企業または顧客データが含まれて서는なりません。これは、多くのLLMの現在の問題です。潜在的なセキュリティ違反を避けるために、プライバシーポリシーとITセキュリティポリシーおよびプロトコルを優先しましょう。セキュリティポストをトリプルチェックしてから「実行」を押しますが、セキュリティポストがデータの活用を制限するように見えても、諦めないでください。

4. 従業員の個人的な情熱を活用する

従業員は、社会に貢献する企業で働きたいと考えています。実際、地元のイニシアチブに参加する従業員の関与は、より高いです。ONSによると、92%の従業員が、強い目的意識を持つ企業で働くと、企業を求人者に紹介する可能性が高くなります。このエネルギーを活用することで、従来のトップダウンアプローチでは見逃されるイノベーションが解放されます。

あなたができること:

内部の「AI for Social Good」ハッカソンを実施しましょう。従業員が家族と一緒にアイデアを発表し、ソリューション、製品、またはサービスを提案できる場を提供します。小規模で、段階的に改善し、AIリソースに小規模な予算を割り当て、技術的なメンターシップを提供します。優秀なアイデアは、パイロットプログラムに発展し、最終的に独自の製品になることがあります。これを毎日祝福し、奨励しましょう。

5. 非営利団体や大学の研究チームと提携する

多くの非営利団体は、社会問題に関する深い知識を持っていますが、技術的なリソースが不足しています。企業や大学の研究チームは、技術的な専門知識と研究の厳密さを持っていますが、現場での経験が不足しています。

あなたができること:

選択した問題に一致する非営利団体と提携しましょう。彼らに金銭的な支援だけでなく、AIスキル、クラウドリソース、またはデータ分析サポートを提供しましょう。限定された範囲（3〜6ヶ月）のパイロットプロジェクトから始め、影響を測定し、初期の成功を収めた後は反復します。

6. 責任あるAIをデフォルトにする

社会的価値のためにAIを使用する場合、責任ある設計が不可欠です。そうでない場合、偏見を増幅させたり、予期せぬ結果をもたらしたりする可能性があります。責任あるAIを最初から設計することで、評判や運用上のリスクを回避できます。

あなたができること:

簡単だが効果的なガイドラインを採用しましょう。データセットのバイアスを監査したり、説明可能なAIテクニックを使用したり、コミュニティパートナーが懸念や新しいアイデアを報告できる透明なフィードバックループを実装したりします。MozillaのCommon Voiceプロジェクトは、透明性を優先する企業の例です。責任ある設計は、オプションではなく、標準的な実践であるべきです。これらの基本的な実践に従うことで、サービスを魅力的で、一貫性があり、信頼性が高く、効果的なものにすることができます。

7. 社会的価値のプロジェクトをイノベーションラボにする

社会的価値のイニシアチブは、責任ある方法で展開され、倫理的に設計されれば、AIテクニックや新しいLLMのための「インキュベーター空間」として機能できます。企業は、これらのプロジェクトを使用して従業員にAIを紹介したり、最先端の方法を探索したり、ビジネスモデルの代替案をテストしたりすることができます。

あなたができること:

1、2つの実現可能なイニシアチブを選択し、倫理的およびデータプライバシーの側面が確実に確立されていることを確認して、チームを開始しましょう。進捗状況を定期的に確認し、プロジェクトを妨げないようにし、個人やコミュニティに害を及ぼすリスクがある場合はすぐに停止する準備をしておきましょう。

8. 具体的な指標で影響を報告する

「良いことをしている」と話すだけで信頼を失う最も速い方法の1つです。企業は、意図ではなく、具体的な成果を報告する必要があります。学術機関、コミュニティグループ、非営利団体との提携は、数字に至るまでに大きな助けとなることがあります。特に、研究者、特に大学院生は、プロジェクトの一部として、担当教員や教授に包括的なデータを提供する必要があります。

あなたができること:

プロジェクトの各段階での影響の指標を明確に定義し、成功の基準を設定しましょう。たとえば、節約された食料の量、コミュニティグループのメンバーに到達した数、獲得したメリット、投資した時間と金額などです。プロジェクトが完了したら、成功と失敗を含む報告書を発行し、プロジェクトの継続または改善に関する推奨事項を提供しましょう。これにより、従業員、顧客、利害関係者との信頼が築かれ、コミュニティや市民がAIの「実験台」と扱われないことが保証されます。

9. 「ワンオフ」のイニシアチブを避ける

多くの企業の社会的価値プログラムは、短期間で終了するワンオフキャンペーンです。意味のある影響は、社会的責任をコア戦略に統合することから生まれ、特定の市場や長期的なイニシアチブと一致しています。

あなたができること:

AIを使用した社会的価値の基準をR&Dポートフォリオレビューに追加しましょう。AIリソースの一定の割合（たとえば5%）を毎年社会的影響プロジェクトに割り当てましょう。これにより、長期的なコミットメントと学習が保証されます。試験するリソースを戦略的に選択し、投資が企業や顧客に利益をもたらすことを確認しましょう。そうでない場合、最終的には企業や顧客に役に立たないプロジェクトに資源を浪費することになります。

このアプローチが重要な理由

社会的価値のプログラムを真正に統合する企業は、単に年次報告書に「良いことをしている」という章を追加するのではなく、コミュニティとの絆を強め、使命に突き動かされた人材を引き付け、内部的に効果的なAIスキルを育み、混雑した市場でポジティブなブランドイメージを創造することで価値を築きます。

企業の価値観を疑う世の中では、持続可能な影響は約束よりも大きな声で話します。

これは、慈善ではなく、より賢いビジネスで、有意義な遺産を残すことです。