AI時代、「使う」段階を超える

AI活用時代は終わりを告げ、AIを当然のものとして捉え、それを基盤にあらゆるものを設計する「AIネイティブ」時代への準備が必要だ。これは、AIが私たちの生活と業務の根本的な前提となる新たな転換を意味する。

7月3日、ソウルCOEXで「メタコン2026」が開催され、現代自動車、K뱅ク、Anthropicなど、様々な分野の企業や専門家が参加し、AIが企業運営の前提となったという点で見解を同じくした。

孟誠鉉（メン・ソンヒョン）KAIST名誉教授は、AIトランスフォーメーション（AX）が単に既存業務にAI機能を付加する「AI+X」を超え、事業構造自体をAI中心に再編する「X+AI」へと進むべきだと強調した。彼は、AIを道具ではなく、同僚のように業務分担や責任構造を再設計する必要があると説明した。AIトランスフォーメーション、すなわちAX（AI Transformation）は、単に表面的な機能を追加するのではなく、AIが判断と実行プロセス自体に深く関与することを意味する。孟教授は、既存事業にAI機能を追加する「AI+X」と、事業構造自体をAI中心に再編する「X+AI」を区別し、真の変化は後者にあると強調した。チャットボットの追加や文書要約は前者の方式に該当し、製造プロセス、保険審査、顧客対応、金融サービスのフロー自体を変えることが後者に属する。

これに伴い、企業はAIを単なる道具購入の次元を超え、組織文化や業務方式を根本的に再設計する「AIネイティブ」時代を迎える準備が必要であり、これはAI基盤の業務革新および企業運営方式の全面的変化を意味する。

Anthropicのチャン・ドンジン・アーキテクトは、ソフトウェアが道具から同僚へと変化していると述べた。同僚としてのAIは、業務分担、会議方式、責任構造までも再定義させる。AIが実行を担い、人は方向設定と結果判断に集中し、人の役割は消えるのではなく変化する。Salesforceのジュード・ウメ・ディレクターは、「AIのおかげで人が何をもっとできるのか」という問いが重要だと指摘した。決定と責任は依然として人の몫だが、人はもはや全ての仕事を直接処理する存在ではなく、AIと共に仕事の構造を設計する役割へと進む。

多くの企業がAIを単なる道具購入の問題と見なしている。Deloitteのジェシカ・キム・パートナーは、AI導入により実際の財務成果とROIを達成した企業は5%に過ぎないと明かした。技術不足よりも、AIをRPAのようなもう一つのITプロジェクトと見なしたことが原因として指摘された。何を解決するかを定義せず、データを精製せず、現場を排除したまま道具だけを購入する方式が失敗を招いた。SAPのチョン・スジ・アドバイザーは、AIが目的となる瞬間から失敗が始まると診断した。AI導入は、現場の具体的な困難を解決するための手段でなければならない。問題を解決するためにAIを使用する企業が成功する一方、AIを導入するために問題を探す企業は失敗する。

AIの議論は、性能競争からコスト問題へと移行している。企業現場の質問は、「AIを導入するか」ではなく、「いくらのコストでどれだけ安定的に実行するか」へと変わった。KTのイ・ジンヒョン本部長は、AIトークン予算が単なるコスト変数を超えて性能変数になったと説明した。トークン単価の下落は、使用量爆発を伴うジェヴォンズのパラドックスを生む。LG CNSのチン・ヨハン・センター長も、このような現象が企業が負担できないレベルにつながる可能性があると懸念した。

運営面での勝負が決まる。どの業務に大規模モデルを、どの業務に小規模モデルを適用するか、どの段階を自動化し、どの段階を人が検証するかといった判断が競争力となる。AIは購入した瞬間に終わる技術ではなく、導入よりも運営の方が難しい課題だとチン・センター長は分析した。

K뱅クが提示した超パーソナライズド金融も、このような流れに属する。キム・ホンジョン・チーム長は、銀行が支店、ATM、モバイル時代を経て、超パーソナライズド金融とエージェンティックバンクへと進んでいると説明した。AIが前提となる時、顧客の状況、行動、好みをリアルタイムに読み取り対応する超パーソナライズドは、単なるマーケティング文言を超えたシステムとなる。これは銀行だけでなく、メディア、流通、教育、医療など、様々な産業で現れる可能性のある変化だ。

この日の全ての発表は、結局「文化」という一点に収斂した。Deloitte、SAP、Salesforce、K뱅クなどは、AIをITプロジェクトではなく、ビジネス・トランスフォーメーションと定義した。どんなに良い技術であっても、現場で使われなければ何の変革も起きない。現場が問題を定義しなければ、AIは的外れな答えを出す。キム・ホンジョン・チーム長は、現場とAI組織が共に問題を定義し、実験し、失敗し、改善する文化が、AIトランスフォーメーションの持続のために不可欠だと強調した。組織文化の変化なしには、AIツール導入だけでは真の革新を成し遂げることはできないと述べた。