松尾豊・石角友愛対談　AIポテンシャルが高い会社になる３条件

米シリコンバレーを拠点に企業のAI（人工知能）活用・導入を支援するパロアルトインサイトの石角友愛CEO（最高経営責任者）と、ディープラーニング（深層学習）分野で日本をリードする東京大学大学院工学系研究科・松尾豊教授との新対談企画。第1回は、「AIポテンシャルが高い会社」に共通する持つ3つの条件について語る。

パロアルトインサイトの石角友愛CEO（最高経営責任者、左）と東京大学大学院工学系研究科・松尾豊教授（右）との新対談企画。第1回のテーマは「AIポテンシャル」。

石角　まず初めにAIポテンシャルという単語ですが、あまり使われてはいませんが、私はすごく面白いと思い、今日はこの切り口でお話をしたいと思います。

例えば、現状はとても複雑なAIやいろんなモデルを使って何かしら収益を出す、人員削減などに落とし込めていなくても、ポテンシャルとしてその基盤が社内に整っている会社って、すごく伸びしろがあると思うんですね。

メディアを通してさまざまなAIプロジェクトや取り組みをGAFAやその他大手IT企業のように宣伝していない会社でも、実は水面下で着々と準備している。データパイプラインなどを自分たちで構築して社内でAIファクトリーを作っている会社っていっぱいあると思うんです。そういう会社は日本にも多いのかということと、AIポテンシャルの条件、それをどう定義づけるかについて、先生にご意見を伺いたいと思います。

松尾　大企業の中でもAIの取り組みを始めて、社内の知識レベルがだんだん上がってきているなと感じています。そういうところはいろんな取り組みをやっているし、社内にAIチームをつくったり、割と上の人もちゃんと勉強していたり、全体的に力が上がってきている会社は何社かあると思います。

石角　それはどのような業界が多いですか。

松尾　色々ですね。最近は金融系の企業が多いかな。

石角　矢野経済研究所のデータでも、日本の金融業界でのAI導入率がすでに12％です。他のサービス業や小売業では導入率が2％や3％なのに、金融はすごく導入が進んでいるんですよね。金融ってデータが豊富にあるし、フィードバックがしやすい、検証しやすいというのが利点ですね。あと、データサイエンティストやエンジニアが多い業界なので、すごく親和性が高いですよね。

松尾　保険業界も多いですね。商社も最近、わりと一生懸命やっていると思います。

 

商社のAIポテンシャルが高い理由

石角　商社は面白いですね。歴史をさかのぼるとビジネススキームを作ってたくさんの事業を作り上げて利益を得てきたから、AIビジネスの波に、乗り遅れないようにどうするかという、良い意味の焦りやシフトが感じられますね。

AIポテンシャルの条件① 人、技術、データのアービトラージがある

松尾　AIに関しては前から思っているのですが、人とか技術とかのアービトラージの余地が非常に大きいというか、偏っているので、ちゃんとつなげてあげると価値が出るところってすごくたくさんある。そこを本当は商社がつながないといけないんだけど、これまでやってこなかったところを最近やり始めようとしていますね。おっしゃる通り商社は、いろんな事業を持っているので、いろんなやり方がある。

どちらかというと金融的な知識を使うなど、そういう手法でいろいろな事業をくっつけたりしてきましたが、これからはIT、AIの技術というのも、リテラシーの1つとして、とても重要になってくるのではと思っています。

1960年代から70年代に大きく商社が変化したように、IT、AIの技術をちゃんと使いこなすように変わっていかないといけない。逆に言えば、変わってくるとすごく面白いんじゃないかなと思います。

石角　すごく面白い指摘ですね。アービトラージの余地を一番持っているのは商社なので、あとはそれを可視化して、どう収益にするか。問題はデータのアービトラージが商社にあるかですよね。

会社Aと会社Bとをつなげてスキームを作れたとしても、データはAとBが持っていて、商社は持っていないというケースを聞いたことがあります。それに対して提案はできても、データがどこまで統一された形で社内管理できているか、AIファクトリー化ができているか。それがポテンシャルとして大事だと思うんです。

AIポテンシャルの条件② 本社機能が強い

石角　本社機能が強いのも、AIポテンシャルが高い会社の条件の1つかもしれないですね。確かにGAFAは本社中心主義が強いからトップが独断で決めているし、それは意思決定の速さにもつながるので大事なポイントですね。

松尾　データの話って、どこの部署が得するとかじゃなく、グループ全体の売り上げや利益に対してのポジティブな影響として返ってくる。そうすると、どこかの部門がAI、ITのフィーを持つ構造があまり良くなくて、そこはインフラ投資と考えて、いろんな事業部やグループ会社で使って、それが利益として返ってくる構造なのかなと思います。やっぱり本社機能が強いというのは大事ですね。

石角　プロジェクトをやっていると、どこの部署が予算を出すかといった議論になります。AI開発プロジェクトをやりたいと思っている人がいる部署が必ずしも予算を多く出せるとも限らず、特に大企業ならではの課題のようなものもあるのかなと感じています。

先生がおっしゃったように、「部署単体で売り上げがこれくらいになるから、この部署が予算を持て」というのではなく、「会社全体の売り上げがこう変わる」という話に持っていけたら、それこそ全社で動ける話になる。そういったマインドセットの変革はすごく大事ですよね。

AIポテンシャルの条件③ 経営陣がAI導入の価値を理解

松尾　本社の経営陣が、ある程度AI導入の価値などが分かって設計できるくらいになってないといけないと思います。事例が最近たくさん出てきているので、そこから入るのが分かりやすい。日本の事例とグローバルな事例って結構違うので、そうしたところも調べるといいと思います。

あと、全般には技術のことを多少勉強するとわかりやすいし、ごちゃごちゃ言うより、やってみた方が分かるっていうことが多いですよね。プログラムを書いてみると腹に落ちるというか、ちょっとやってみるといいかなと思います。

石角　本当にその通りですね。技術に懐疑的になるのではなく、とりあえずスモールスタートでもやってみる姿勢が大事ですね。その中でデータも集められますし。

企業の方と話していると、データを集めていないケースが意外に多くてびっくりします。パロアルトインサイトは中小企業の方とお仕事をすることも多いので、目の前でできることから始めることの重要性を実感しています。会社の規模に関係なくトップのビジョンが（プロジェクトの行方を）左右すると思います。

次回は松尾先生が注目しているAIポテンシャルが高い日本のスタートアップ2社と、私が注目する米国の3社を選び、議論したいと思います。

石角＆松尾　どうもありがとうございました！