パスカル・ボルネ、IRREPLACEABLEとIntelligent Automationの著者 – インタビュー・シリーズ

パスカル・ボルネは、Intelligent Automation（IA）の先駆者であり、ベストセラー本「Intelligent Automation」の著者です。彼は、人工知能とオートメーションの分野で世界的にトップ10の専門家としてランクインされています。彼は、Forbes Technology Councilのメンバーでもあります。

ボルネは、20年以上のデジタル変革のリーダーシップを経験したシニアエグゼクティブでもあります。彼は、McKinseyとErnst & Young（EY）での「AIとオートメーション」プラクティスの創設者および元リーダーです。

彼は、新しい本「IRREPLACEABLE：人工知能の時代に際立つアート」を発表する予定です。

あなたはいつ人工知能を発見し、それがどれほど革命的であるかを認識しましたか?

私の人工知能との旅は、20年以上前に、主要なコンサルティング会社での人工知能とオートメーションプロジェクトに取り組んだときに始まりました。当時から、この技術がビジネスと社会を変革する潜在性を感じていました。

しかし、実際の転換点は、2015年から2016年頃でした。人工知能が、AlphaGoが世界チャンピオンを破った「囲碁」などのブレークスルーで注目を集め始めたときです。これは、人工知能がどれほど進化したかを示す強力なデモンストレーションでした。

この時期に、さまざまな業界の企業から、人工知能を探求したいという関心が高まりました。彼らは、これが単なる流行ではなく、実際のゲームチェンジャーであることを認識しました。懐疑的だったり、フェンスに乗っていたりしていた企業は、テクノロジーを理解して採用しようと躍起になっていました。

この転換と人工知能の進歩の加速を見て、私は大きな変革の瀬戸際に立っていることを理解しました。人工知能は、プロセスを少し改善するだけでなく、仕事、生活、人間同士のやり取りの基本的な性質を変えるでしょう。この認識は、興奮と不安の両方をもたらしました。個人の研究と仕事を、この変革に直面する個人の組織を支援することに集中するよう促しました。

あなたは人工知能のエンパワーメントを強調していますが、多くの人々は仕事を失うことを恐れています。人工知能に置き換えられないようにするために、人間がどのようなスキルを強化する必要がありますか?

人工知能による自動化による仕事の喪失は、多くの人にとって現実的な恐怖です。ただし、私は、人工知能は、適切にアプローチすれば、人間の潜在力を強化するものであり、脅かすものではないと強く信じています。

人工知能が複製できない、独自の人間の能力に焦点を当てることが重要です。私の本では、これらを「Humics」と呼んでいます。創造性、批判的思考、社会的真実性です。

• 創造性とは、独自のアイデア、解決策、芸術的表現を生み出すことです。これらは、人間の主観的経験、感情、直感に基づいています。人工知能は、既存の要素を新しい組み合わせで再構成できますが、人間の経験の真実性と、革新的な発見につながる人間の想像力の火花を欠いています。
• 批判的思考とは、情報を分析し、仮定を疑い、価値観と状況の理解に基づいて倫理的な判断を下すことを意味します。人工知能はデータを処理し、パターンを特定できますが、人間の判断力、懐疑心、道徳的推論能力には及ばないでしょう。
• 社会的真実性とは、深い信頼関係を築き、共感を持ってコミュニケーションし、他者をリードし、インスパイアする能力を指します。これらの人間関係スキルは、感情的知性と自己認識に根ざしています。人工知能はこれを完全にシミュレートすることはできません。

これらのHumicsを開発し、人工知能との共生を生み出すことで、個人は、明らかに人間的で、高く評価される価値を提供できます。人工知能を使用してルーチンタスクを自動化し、人間の創造性、創造的仕事、人間関係に重点を置くことです。

置き換えられないことになることも、人工知能に準備ができていること、人工知能と効果的に協力するスキルを身に付け、そして「変化に備える」こと、つまり変化する世界で適応し、繁栄する能力を開発することを意味します。個人は、これらの3つの能力を身に付けることで、人工知能の時代に自信を持って乗り越えることができます。

組織は、人工知能ツールが人間の労働者を置き換えるのではなく、補完するようにするにはどうすればよいですか?

組織は、人工知能の戦略の中心に人間を置く必要があります。人工知能の技術を人間の能力を強化するために使用することに焦点を当てる必要があります。

ジョブデザインは重要な側面です。組織は、人工知能を導入する際に、役割と責任を再検討し、人工知能が置き換えられない人間のスキルに重点を置く必要があります。これには、ジョブの説明を再定義して、創造性、批判的思考、感情的知性、複雑な問題解決を強調することが含まれます。

例えば、カスタマーサービス担当者の役割は、ルーチンな問い合わせ（自動化可能）を処理することから、より複雑で感情的に充実した状況を管理すること（共感と判断が必要）にシフトする可能性があります。会計士は、データ入力を減らし、洞察を解釈し、戦略的なアドバイスを提供することに重点を置くことができます。

組織はまた、人工知能ツールの使用方法と、ビジネス文脈でのHumicsの適用方法を学ぶための従業員のスキル向上と再スキル向上に投資する必要があります。

さらに、従業員を人工知能の実装プロセスに参加させることが重要です。人工知能ソリューションを上から押し付けるのではなく、従業員が人工知能が支援できる領域を特定し、人間と機械の共同作業を設計することを奨励する必要があります。これにより、人工知能が従業員に利益をもたらす方法で補完され、継続的な学習と適応性の文化が育まれます。

リーダーシップも重要な役割を果たします。リーダーは、人工知能が労働者を強化するという明確なビジョンを示し、継続的にコミュニケーションし、モデル化する必要があります。また、雇用の安全性に関する懸念に対処し、従業員が実験、学習、適応するための心理的に安全な環境を作成する必要があります。

最終的には、目標は、人間と人工知能の共生関係を作り出すことです。各々が得意なことを行うことで、人間の潜在性と価値を強化することができます。組織は、仕事と組織をこの原則を中心に設計することで、人工知能の力を人間の潜在性を強化するために利用できます。

あなたは以前、サービス業界がジェネレーティブ人工知能から最も利益を得る可能性が高いと述べました。具体的な例を示してください。

サービス業界は、人間の相互作用と創造的な問題解決に大きく依存しているため、ジェネレーティブ人工知能から大きな利益を得る可能性があります。この技術は、パターンを学習したデータに基づいて新しいコンテンツ（テキスト、画像、オーディオなど）を作成できます。

顧客サービスは、ジェネレーティブ人工知能の使用例の1つです。人工知能は、膨大なナレッジベースから個人に合わせた、コンテキストに応じた回答を生成できます。これにより、顧客サービス担当者は、より迅速で、正確で、カスタマイズされたサポートを提供できます。同時に、人工知能はルーチンな問い合わせを処理し、人間のエージェントがより複雑で感情的に充実した状況に集中できるようにします。

デザインや広告などの創造的な分野では、ジェネレーティブ人工知能はアイデア生成やブレインストーミングツールとして機能できます。例えば、グラフィックデザイナーは、特定のパラメータに基づいてデザイン要素やレイアウトのバリエーションを生成するために人工知能を使用できます。デザイナーは、創造的なビジョンとクライアントのニーズの理解に基づいてこれらのアイデアを洗練し、キュレーションできます。

教育やトレーニングでは、ジェネレーティブ人工知能は、各学習者のニーズ、目標、進歩に合わせたカスタマイズされた学習コンテンツと評価を作成できます。教師は、人工知能を使用して、ターゲットを絞った練習問題、説明、フィードバックを生成できます。これにより、教師はより個別化されたサポートを提供し、批判的思考スキルやコーチングに重点を置くことができます。

ヘルスケアでは、ジェネレーティブ人工知能は、患者のライフスタイル、遺伝子データ、医療歴に基づいて、個別の健康アドバイス、リマインダー、モチベーションコンテンツを生成できます。医療専門家は、人工知能を使用して、重要なメッセージを強調し、一般的な質問に回答し、患者の治療計画を維持することができます。

これらの例の共通点は、ジェネレーティブ人工知能が人間のサービス提供者を置き換えるのではなく、補完することです。人工知能は、ルーチンでデータに基づく側面を処理し、人間が、高いタッチ、高い価値の活動に集中できるようにします。

サービス業界は、ジェネレーティブ人工知能を使用して、より個別化された、反応性の高い、予測可能なサービスを提供することで、人間のサービスワークフォースの価値と影響力を高めることができます。

人工知能がビジネスに与える影響について、金融やヘルスケアなどの業界での具体的な例を示してください。

人工知能は、金融やヘルスケアを含むさまざまな業界に革命的な変化をもたらしています。

金融では、人工知能は、フロントオフィスの顧客サービスからバックオフィスのリスク管理まで、金融機関の運営方法を変革しています。多くの銀行は、24時間365日、顧客の質問に回答し、口座情報にアクセスし、個別の推奨事項を行うことができる人工知能チャットボットを使用しています。

人工知能はまた、金融における不正検出とリスク管理を変革しています。機械学習アルゴリズムは、リアルタイムで取引データを分析し、不正行為の兆候となるパターンと異常を特定できます。これにより、銀行は不正行為をより効果的に検出して防止し、顧客を保護し、損失を減らすことができます。

投資とトレーディングでは、人工知能は、より情報に基づいた意思決定を行うために使用されています。アルゴリズムは、市場データ、ニュースの感情、ソーシャルメディアのトレンドを分析して、株価を予測し、ポートフォリオの最適化を行うことができます。人工知能駆動のヘッジファンドは、従来の人間のトレーダーが管理するファンドを上回るパフォーマンスを示しています。

ヘルスケアでは、人工知能は、診断、薬剤発見、個別化医療などの分野で重要な進歩を遂げています。例えば、人工知能アルゴリズムは、がんなどの疾患の兆候を検出するために、X線やMRIなどの医療画像を分析できます。これにより、より早期の検出とより良い患者の結果が可能になります。

人工知能は、分子がどのように振る舞い、相互作用するかを予測することで、薬剤発見を加速させています。2020年には、最初の人工知能設計の薬剤が臨床試験に入りました。

個別化医療は、人工知能が大きな影響を与える別の分野です。人工知能は、患者の遺伝子データ、ライフスタイル、医療歴を分析して、特定の疾患のリスクを予測し、カスタマイズされた予防措置や治療を推奨できます。

人工知能は、リモートモニタリングとテレメディシンも強化しています。ウェアラブルデバイスやスマートフォンアプリはリアルタイムでヘルスデータを収集し、人工知能はこれらのデータを分析して、早期の健康問題の兆候を検出して、ヘルスケアプロバイダーに警告することができます。

これらの例は、人工知能が金融やヘルスケアを変革する方法を示しています。重要な点は、人工知能が人間の専門家を置き換えるのではなく、補完することです。人工知能は、よりルーチンでデータに基づくタスクを処理し、人間が、より複雑で、判断が必要な側面に集中できるようにします。

これらの業界が人工知能をさらに採用し、統合するにつれて、効率、革新、人間の潜在性を高めるためのさらに多くの革新的なアプリケーションが期待できます。重要なのは、人工知能の変革を、人間の労働者を置き換えるのではなく、強化する方法で管理することです。

ビジネスにおける人工知能の使用が増えるにつれて、データのセキュリティ、プライバシー、ガバナンスが重要な問題になっています。企業は、これらの懸念に対処して顧客との信頼を維持するために何をすべきですか?

ビジネスが人工知能とデータ駆動の意思決定にますます依存するにつれて、データのセキュリティ、プライバシー、ガバナンスは、技術的な課題を超えた、基本的な信頼の問題となりました。これらは、顧客との信頼を維持するために、企業が対処しなければならない重要な課題です。

これらの懸念に対処するために、企業は、データ管理と人工知能のガバナンスに対するプロアクティブ、透明性のある、倫理的なアプローチを取り入れる必要があります。以下は、企業が検討すべき重要なステップです。

まず、企業は、データのライフサイクル全体で、データのセキュリティを優先する必要があります。これには、データの侵害、ハッキング、または未承認のアクセスから保護するための、堅牢なサイバーセキュリティ対策の実装が含まれます。テクニックには、データの暗号化、セキュアな認証プロトコル、および定期的なセキュリティ監査が含まれます。企業は、セキュリティインシデントの発生時に、明確なポリシーと手順を確立する必要があります。

2番目に、企業は、データの収集と使用に関する透明性を保つ必要があります。顧客に、どのようなデータが収集されるか、どのように使用されるか、誰と共有されるかについて、明確で簡単に理解できるプライバシーポリシーを提供する必要があります。顧客は、データをアクセス、更新、または削除することができる必要があります。

人工知能の文脈では、企業は、どこで、どのように人工知能が使用されているか、顧客の体験や意思決定に与える影響について透明性を保つ必要があります。人工知能システムが重要な決定を下す場合、企業は、これらの決定がどのように下されたかを説明し、顧客が異議を唱えたり、人間のレビューを求めたりするための手段を提供する必要があります。

3番目に、企業は、強力なデータガバナンスフレームワークを確立する必要があります。これには、データが収集、保存、使用される方法に関する明確なポリシーと手順の定義が含まれます。データ品質、統合、セキュリティに関するガイドラインを定め、データ管理の役割と責任を定義する必要があります。

人工知能の文脈では、データガバナンスは、モデルのガバナンスも含みます。企業は、人工知能モデルが公平で、偏りがないこと、倫理原則に沿ったものであることを保証するメカニズムを確立する必要があります。これには、「モデル解釈可能性」というテクニックや、公平性テスト、人間のオーバーサイトと人工知能による意思決定に対する説明責任が含まれます。

4番目に、企業は、顧客にデータの管理をより多く行わせる必要があります。これには、データの収集をオプトアウトする簡単な方法の提供や、データの使用方法を指定することが含まれます。企業は、顧客が特定の目的のためにデータをプールする「データトラスト」または「データコープ」などの概念を検討することもできます。

最後に、人工知能の時代における信頼の構築には、企業文化とリーダーシップの根本的な変化が必要です。企業は、責任ある人工知能とデータ倫理の原則をコアバリューと意思決定プロセスに組み込む必要があります。すべての従業員をこれらの原則について教育し、トレーニングし、リーダーシップをこれらの原則を遵守する責任を負わせる必要があります。

これらのステップを踏むことで、企業は、人工知能の時代に顧客との信頼を構築し、維持することができます。これは、コンプライアンスだけではなく、顧客のデータと信頼を価値と保護することです。

データは、新しい石油であり、人工知能は成長の新しいエンジンです。信頼は、最も重要な通貨です。Clumioのウェビナーで私は観察したように、人工知能の世界で勝者となる企業は、最も複雑なデータセットや最大のデータセットを持っている企業ではありません。デジタルエコシステムの基盤となる信頼の堅固な基盤を構築する企業です。

人工知能モデルにおける偏りは重大な懸念事項です。企業は、人工知能システムの偏りを特定して軽減するために、どのようなベストプラクティスを採用するべきですか?

人工知能モデルにおける偏りは、重大な問題です。人工知能システムは、学習するデータから偏りを学び、それらをその決定や出力に反映させる可能性があります。これにより、不公平、差別、または有害な結果が生じ、信頼を損ない、個人や社会に実害を及ぼす可能性があります。

偏りを特定して軽減するために、以下のベストプラクティスを採用する必要があります。

まず、人工知能システムに潜む可能性のあるさまざまな種類の偏りを認識する必要があります。すべての人工知能システムは、以下のような偏りを含む可能性があります。

• 選択偏り：トレーニングデータが、人工知能が適用される現実世界の人口を代表していない場合。
• 歴史的偏り：データが歴史的な社会的偏見、たとえば人種的または性別の差別を反映する場合。
• 測定偏り：データの収集またはラベリング方法が偏りを導入する場合。
• アルゴリズム偏り：人工知能モデル自体が偏りを導入する場合。

これらの偏りの理解により、企業はそれらをより積極的に特定して対処することができます。

2番目に、人工知能プロジェクトに多様で包括的なチームを設立する必要があります。さまざまな背景、視点、経験を持つチームメンバーは、別の視点から偏りを特定するのに役立ちます。また、ドメインの専門家やステークホルダーを関与させることも重要です。彼らは、人工知能が適用されるコンテキストを理解しています。

3番目に、徹底的なデータ監査を実施する必要があります。人工知能モデルをトレーニングする前に、データを潜在的な偏りや歪みについて慎重に調査する必要があります。代表性、正確性、完全性を確認します。層化サンプリングなどのテクニックを使用して、さまざまなグループの公平な代表性を確保します。

4番目に、トレーニングプロセス中に、対抗的なデバイアシングテクニックを使用します。これには、人工知能モデルを「欺く」ために偏ったデータを意図的に使用し、次にモデルをこれらの偏りに対してより耐性を持つように調整することが含まれます。偏りの軽減のためのさまざまなアルゴリズムテクニック、たとえば正則化、制約最適化、ポストプロセッシング調整があります。

5番目に、公平性と偏りのために徹底的にテストします。これには、トレーニングデータだけでなく、多様な現実世界のデータセットとシナリオを使用してモデルをテストすることが含まれます。人口統計的パリティ（モデルが敏感な属性に依存しないことを確認）や等しい機会（モデルがさまざまなグループに対して同等に機能することを確認）などの定量的メトリックを使用して公平性を評価します。

6番目に、人工知能の決定に対する透明性と説明可能性を提供します。SHAP値やLIMEなどのテクニックを使用して、モデルが決定を下す方法について説明します。これらの説明をユーザーやステークホルダーに提供して、偏りを特定し、信頼を構築することができます。

7番目に、偏りと公平性のための明確な説明責任とガバナンス構造を確立します。偏りと公平性の管理の役割と責任を定義し、定期的な監査、報告、軽減のプロセスを確立します。ユーザーまたはステークホルダーが人工知能システムによって不当に影響を受けた場合に、懸念を報告したり、救済を求めたりするためのチャネルを確立します。

最後に、責任ある人工知能と偏りの軽減に対する企業文化を育みます。すべての従業員を人工知能の倫理と偏りの軽減について定期的にトレーニングし、オープンな議論と偏りの懸念の報告を奨励します。倫理的な人工知能をコアバリューとパフォーマンス指標として優先します。

これらのベストプラクティスを採用することで、企業は人工知能システムの偏りを積極的に特定して軽減できます。ただし、偏りの除去は継続的なプロセスであり、一時的な解決策ではありません。人工知能システムが進化し、新しいコンテキストで適用されるにつれて、新しい偏りが生じる可能性があります。企業は、継続的な監視、学習、改善への取り組みが必要です。

最終的に、人工知能の偏りの対処は、技術的な課題ではなく、社会的、倫理的な課題です。人工知能が私たちの生活に影響を与える決定を下すにつれて、私たちがそれを公平で透明性のある方法で行うことを保証することです。

将来、職場での人工知能の役割はどうなるでしょうか?

将来、人工知能は職場の性質を根本的に変えるでしょう。ルーチンで繰り返しのタスクは自動化され、人間は、創造性、批判的思考、感情的知性、複雑な問題解決を必要とする、高い価値の活動に集中できるようになります。

人工知能は、アイデア生成、分析、意思決定のサポートツールとして機能し、人間の判断と専門知識を強化します。人間と人工知能の共同作業が増え、人工知能はデータに基づいた側面を処理し、人間が、ニュアンスに富んだ理解と倫理的考慮を必要とする側面に集中できるようになります。

仕事は、人間の能力を強化するために人工知能と協力するように再設計されます。創造性、批判的思考、感情的知性などのユニークな人間のスキルに重点が置かれます。

人工知能は、より個別化された、反応性の高い、予測可能なサービスを提供することもできます。革新、効率、人間の潜在性を高めるための新しい形の価値創出が可能になります。

ただし、この移行には、労働力の再スキル化と再トレーニングが大幅に必要になります。教育とトレーニングの役割は、人工知能と効果的に協力するために必要なスキルを人々に身に付けさせることです。

最終的に、職場での人工知能の将来は、強化ではなく、補完です。人間と機械が共生関係を築き、各々が得意なことを行うことで、効率、革新、人間の潜在性が高まります。組織がこのバランスをマスターするものが、繁栄するでしょう。

企業は、次の5〜10年間に人工知能がもたらす変化に備えるために何をすべきですか?

次の5〜10年間に人工知能がもたらす変化に備えるために、企業は以下のことを行う必要があります。

• ビジネス目標に合った人工知能戦略を開発し、人工知能の適用と投資の重要な分野を特定します。
• 企業全体で人工知能の基礎知識を構築し、すべての従業員が人工知能の基本と影響を理解できるようにします。
• データインフラストラクチャとガバナンスに投資し、データの品質、セキュリティ、倫理的な取り扱いを確保します。
• 制御された環境で人工知能を実験し、小規模から始めて成功をスケールアップします。
• 仕事とプロセスを人間と人工知能の共同作業のために再設計し、人間の能力を強化することに重点を置きます。
• 従業員の再スキル化と再トレーニングに大量に投資し、創造性、批判的思考、感情的知性などの「Humics」を開発することに重点を置きます。
• 偏り、公平性、透明性、説明責任を管理するためのクロスファンクショナルな人工知能ガバナンス構造を確立します。
• シナリオプランニングに従事して、人工知能が市場、ビジネスモデル、労働力に与える潜在的な影響に適応します。
• 業界の同僚、学術界、政策立案者と協力して、人工知能の責任ある開発と展開を促進します。
• 変化を受け入れる、学習志向の文化を育みます。

企業は、人工知能を一時的なプロジェクトではなく、継続的な学習、適応、変革の旅として扱う必要があります。企業が今から、技術的および人間的能力への投資を始めるものが、人工知能の潜在性を活かし、課題に直面するために最もよく準備されたものになるでしょう。

2024年9月に、あなたの2冊目の本「IRREPLACEABLE：人工知能の時代に際立つアート」を出版する予定です。この本について、もっと教えてください。

私の新しい本「IRREPLACEABLE：人工知能の時代に際立つアート」では、人工知能の時代に生き残る、そして繁栄するために必要なものについて深く掘り下げています。

人工知能の時代に、仕事、ビジネス、子供を守るために何が必要か？集団的に、人間性をどう守るか？本書では、人工知能の時代に生きるためのフレームワークを提供します。

20年以上の人工知能研究と実践の経験をもとに、私は、人工知能と調和のとれた生活、仕事、ビジネスを送るための秘訣を明かします。読者を、未来の3つのコンペテンシー：人工知能への準備、人間への準備、変化への準備のマスターへの旅に誘います。

魅力的な物語、実践的な戦略、洞察豊かな洞察を通じて、IRREPLACEABLEはあなたに：

• 人工知能の力を活用して、生活、仕事、ビジネスを強化する
• あなたとあなたの家族を、人工知能の潜在的な落とし穴から守る
• 人工知能の時代に不可欠なスキルを身に付ける
• あなたの会社を、置き換えられないビジネスに変える
• 人工知能と共存できる子供を育てる
• テクノロジーによって再定義された世界で、あなたのユニークな目的を見つける

個人として、将来のキャリアを未来に証するために、またはビジネスリーダーとして、人工知能の変革に直面して、または親として、人工知能と共存できる子供を育てたい場合は、IRREPLACEABLEはあなたのための本です。これは、変化に適応することではなく、人工知能の力を活用して、最高の自分になることを可能にするためのガイドです。

人工知能は目的地ではありません。人工知能は、より人間的な未来への乗り物です。この本は、あなたのGPSです。IRREPLACEABLEになる旅に出て、人工知能革命が技術だけではなく、人間の本質の再発見であることを発見しましょう。

感謝します。素晴らしいインタビューを楽しみに待っています。現在予約可能な「IRREPLACEABLE」を読むことを楽しみにしています。読者は、今日利用可能な「Intelligent Automation」も読むことをお勧めします。

読者は、Pascal Bornetのウェブサイトを訪れて、もっと詳しく知ることができます。