Similarwebが提供するビジネス向けウェブサイト分析サービスの2023年5月時点のデータによると、チャットGPT開発元のOpenAIは、現在世界で17番目に人気のあるウェブサイトであることが確認されています。これは、同時期のNetflixやLinkedInよりも多くの訪問数を記録しており、この驚くべき成果をさらに素晴らしいものにするのは、コピー＆ペーストのみが可能な最も基本的なUIのみを基盤としていること、そして他の競合サイトとは異なり、モバイルウェブの不在の中でも達成された成果であるということです。
そして、5月18日には関連するモバイルアプリがアメリカのApple App Storeでリリースされました。
この新しいモバイルアプリのリリースに関して私たちが注目すべき点は、音声テキスト変換モデルであるWhisperが搭載されていることです。つまり、生成AIへの接続がモニタの前という物理的な制約から解放され、テキストに続いて音声まで拡大されたデータ形式は、今後写真や動画などのビジュアルデータ認識も追加されれば、既存のモバイルやウェアラブルデバイスを通じて、いつでもどこでも生成AIと意見交換できるようになり、私たちの日常生活に直接入り込んでくるということです。
そのため、これまで議論されてきた生成AIの回答の妥当性評価や、人間と対立する存在としての危険性に関する多くの懸念よりも、今後はこれらの新しいパートナーとどのように共存していくかに関心を向ける必要性が高まっています。特に業務面においては、すでに多くの公共機関で従業員向けのチャットGPT利用マニュアルが配布されており、企業内の特定部署では、AIを業務に適用する方法を提出するという、やや手探りな依頼を受けている状況です。
しかし、このような機関や企業の反応は、1960年代から維持されてきたビジネスの定説である3本足の椅子（3-legged stool）の観点に基づいていることを認識しておく必要があります。これまで、組織の変革は、人材（People）、プロセス（Processes）、ツールまたはテクノロジー（Tools or Technology）の3つの要素間の調和とみなされ、1本の脚が変われば他の脚を調整して椅子のバランスを維持するという方法が一般的でした。しかし、人とAIツールの相互作用を通じて毎日新しい可能性が生まれている現状においても、これらを分けて考えることが果たして合理的と言えるでしょうか？
これに対して新しい視点を与えるのが、「アクター・ネットワーク理論」（Actor-Network Theory）です。ANTは、1980年代初頭にブルーノ・ラトゥールらが開発した、社会および技術システムを研究するためのアプローチを説明する理論です。私たちは、人間のみを主体性を持つ行為者（アクター）とみなし、物などの非人間的な存在は目的を達成するために使用する受動的な存在と考える傾向がありますが、この視点では、他の存在に影響を与えるすべてのものに行為者としての地位を与えることができます。つまり、少なくとも出発点としては、「物」を人と同等の立場から考慮することを意味します。
ANTを生成AIと共に進む未来の業務環境に適用すると、組織は「人間と非人間のアクターから構成されるネットワーク」と考えることができます。人間のアクターは、組織の目標達成のために共に働く従業員であり、オフィス、コンピューター、コーヒーメーカーなどの非人間的なアクターがなければ、それらすべては不可能です。チャットGPTを使ったことがある人なら、私たちがチャットを通して教育し、チャットから学び、生成されるアイデアを確認することで、この相互の影響力を認識できるでしょう。2023年3月に発表された、444人の事務職従業員を対象としたチャットGPTとの作業経験に関するMITの研究では、このツールが作業初期のブレインストーミング時間を削減し、草稿作成を迅速化し、最終編集段階でより集中して使用されることで、全体的な業務効率が大幅に向上するという結果が示されています。
今後は、組織や部署のリーダーには、より実験的な視点と態度が求められる現実となるでしょう。
これに対応するためには、業務プロセスの見直しサイクルを短縮することを検討する必要があります。すでにマーケティング、広報、翻訳など、多くの業務現場でAIは変化をもたらしていますが、組織は依然としてこれを個々の従業員の利用の有無にのみ焦点を当てています。これを部署全体の変革と捉え、全体的な進行過程の再調整を検討することで、管理統合や成果分析の面でより良い業務効率性を確認できる可能性があります。
また、生成AIを活用した業務の主体は、共に成長する2つの主体の合体、つまりハイブリッドであることを認識し、受け入れる必要があります。これは、継続的にアップグレードされるチャットGPTの機能を従業員がどのように活用するかを決定する上で役立ち、OpenAIや政府、AI関連機関による利用規制や統制にもより迅速に対応できるようになります。
生成AIの革新がどこへつながるのかを予測するのは難しいように思われます。しかし、動的なネットワークとハイブリッドアクターの視点で考える企業やチームは、この継続的な変化の流れの中で、有利な立場を継続的に築き、機会を掴むことができるでしょう。
*この記事は、2023年5月22日付けの電子新聞の寄稿コラムに掲載された内容の原文です。
参考文献
アクター・ネットワーク理論
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