従来AIでは目的なき活用が課題に

──簗島さんの目線から、生成AIが出てくるまでの企業のデータ活用とAIの関わり方はどのように見えていますか。

　これまではデータやAIを活用すること自体が目的となってしまっていました。「データやAIの重要性が上がっているから、とりあえず活用してみよう」と、なんとなくデータを蓄積できる箱を用意する、AIを何かしらの業務に取り入れてみるなど、なぜデータやAIを活用するのか定義できていないまま活用する企業が多く存在しました。

　この背景には、従来AI（生成AIが出てくる前のディープラーニングなど）の要件定義の難しさがあります。従来AIは、過去に得られたデータをもとに未来に起こることを予測することを得意としています。たとえば、過去の購買履歴から明日買ってもらえそうなものを予測することが可能です。しかし、なんとなくデータを集めても自分たちが必要な未来の予測はできません。また、AIモデルを作っても一つの答えしか出せません。

　料理で言えば、一通り食材は買ったが、何を作るか決まっておらず、食材を腐らせてしまったり、料理が完成しなかったりというのがこれまでのデータ活用、AI活用の現状でした。

生成AIの登場で高まる、独自のデータの重要性

──では、生成AIの登場によってデータ活用はどのように変化するのでしょうか。

　生成AIの登場によって、これまでの「なんとなくデータを集めて、AIを使ってみよう」というのができるようになってしまいました。生成AIは過去の傾向から新しい内容を生み出すことができ、一つのモデルで様々な答えが出せます。

　たとえば、テキストを入力して画像や風景、プログラム、記事、議事録などあらゆるものが一つのモデルから生み出せます。

　そして、現在は生成AIとデータ活用が別物として扱われることが多いのですが、いずれ密接に関わってくると私は考えています。

──それはなぜでしょうか。

　現状、多くの企業では生成AIの検証を進めている段階で、どの業務なら生成AIと代替できるか、生成AIの活用に合わせた組織の整備はどうするか、といったどの企業でも起こり得る部分の取り組みが進んでいます。

　しかし、それが一段落すると、生成AIを活用するだけで差別化するのが難しくなり、自社が持つ独自のデータを掛け合わせた活用が進んでくるのです。独自のデータとしては、コマースメディアで蓄積したデータやPOSデータ、自社会員のデータなどが挙げられます。

　これらの他社が持たない一次情報を生成AIに取り込ませることで、他社では出せないアウトプットを生み出していく流れが、今後訪れると考えています。

──現状は生成AIをとりあえず使いこなせるようになるフェーズだが、いずれ自社が持つデータが重要になるということですね。

　生成AIの活用が進んでくると、自社が持つデータの中でも価値の強弱を付けてアウトプットを出せるようになり、企業の商品やサービスのクオリティ向上につながってくると思います。そのため、今は別物として語られる生成AIとデータ活用ですが、今後組み合わせて活用することが求められるでしょう。

　今僕らがPCを当たり前に使って仕事をするのと同様に、今後生成AIを使って仕事をするのが当たり前になってきます。そうなると、生成AIをうまく使える・使えないという差は出てきますが、生成AIを使っていること自体には価値がなくなっていくはずです。