テクノロジービジョン2025

企業は時代の転換期、「バイナリ・ビッグバン」に突入しています。基盤モデルが自然言語の障壁を乗り越えたとき、テクノロジー体系ーつまりそのモデルをどのように設計し、利用し、運用していくかーに大きな変化が起こり始めました。この変化は、ソフトウェアとプログラミングの限界を押し広げ、企業が作り出すデジタルアウトプットを倍増させ、イノベーションを大幅に加速させています。私たちは今、かつてないほど汎用的で、抽象的で、自律的なテクノロジー体系の時代の入り口に立っています。企業がいま下す決定は、今後10年間の成果に大きく影響するでしょう。

先進的な企業は、将来的な成長に向けてすでにこの転換期を活用しています。ポイントは、目先のAI活用でなく、根底を揺るがす変化を理解することです。エージェントを例にとると、それらは単にソフトウェアの機能を高めるだけでなく、その性質自体も根本的に変えています。ユーザーが自然言語だけで複雑なソフトウェアを操作できるようにするAI機能や、開発の作業効率を飛躍的に向上させるコーディング支援ツールが登場しています。

この転換期の中で、未来のテクノロジーを支える3つの柱が見えてきました。汎用性、抽象性、そして自律性です。汎用性は、システム開発にかかるコストと時間の削減に寄与します。抽象性は、テクノロジーの民主化につながり、誰でも使えるようになり、活用範囲が広がります。自律性は、目的・意図に基づきスムーズに動作するシステムの将来を約束します。一方で、システム開発とトレーニングにおいて全く新しいアプローチが求められます。

今進行中の技術革新は、これまでの常識を覆しています。一部のアプリは、ユーザーが使えるツールボックスから、エージェントが人の代わりにツールや機能を操作するプラットフォームへと進化しています。このような進化の中で、従来のアプリの設計方法は未だ有効なのでしょうか？ それとも将来的に、ユーザーは直接エージェントを頼るようになるのでしょうか？このバイナリ・ビッグバンによって、デジタルテクノロジーに関する基礎的な前提の多くが陳腐化します。ビジネス競争が再定義され、大きく変わるまたとないチャンスが生まれているのです。

今日のテクノロジーはゴールではなく、そこに至るための手段です。リーダーが目指すべきは、汎用性と抽象性、そして自律性を備えたテクノロジーの未来です。

信頼をどう維持するか？

自律的なシステムの力を責任を持って活用するには、企業は徹底した監視と、戦略的なトレーニングを実施する必要があります。これには、システムのデータアクセス状況、システムからの指示、アウトプットの品質を追跡しながら、明確なガバナンスとコミュニケーションプランを確立して従業員の信頼を構築することが含まれます。さらに、コードや機能を使用してエージェントを教育する等、説明可能なプロセスを通じてシステムが適切に意思決定できるよう学習させることも重要です。エージェントをすでに使用している企業は、期待する成果をあげるためにも、エージェントから利用者に向けたアウトプットに対し、利用者からエージェントにフィードバックするといった、双方向の仕組み作りをすべきです。一方で、導入により慎重な企業は、将来のエージェントの学習プロセスが自社のビジネス目標と一致するように、このような相互連携できる仕組みを前もって計画すべきです。

次のステップ

すでに導入済の場合は？

• 新しいデジタルエコシステムを定義しましょう
• 未来のテクノロジー環境で最も価値ある事業機会を見つけましょう

まだ準備段階にいる場合は？

• エコシステムパートナーのエージェントAIサービスを利用する計画を綿密に立てましょう
• エージェントのテスト運用を開始しましょう

より段階的に進めたい場合は？

• エージェント用にデジタルコアを整備しましょう
• 今後の業界への影響を察知するため、兆候を見逃さないようにしましょう

企業が生成AIを顧客とのやりとりに取り入れるとき、ある重要な疑問が生じます。そのAIの人格はどんなものでしょうか？汎用的なエージェントは当たり障りのない体験をもたらし、ブランド・アイデンティティを薄めてしまうかもしれません。他方、人格をもったAIは、エージェントに個性を吹き込み、新しい形の顧客関係を築くことができます。

ポイントは、顧客体験がより自律的になるにつれ、企業のデジタルアンバサダーが重要な存在になることです。汎用的に設計されたサードパーティ製のチャットプラットフォームやエージェントの使用が増えていくことで、企業がブランド・アイデンティティを失うリスクが広がっています。これは顧客体験の中に自律性やAIを取り入れることを避けるべき、といっているのではありません。AIの拡張性と効率性を、企業ブランドや価値観が持つ人間味あふれる力と融合させるために、擬人化したAIを活用すべきだという提案です。 

おなじみの顔、例えば人気のマスコットやインフルエンサーのペルソナを体現した擬人化チャットボットが、どの顧客対応も行う未来を想像してください。このエージェントは会社のチャネル上で動作するだけでなく、他のAIプラットフォームでのやりとりにも登場します。時間が経つにつれて、顧客を個別に把握し、適切なアクションを実行し、デジタルツールを活用して顧客のニーズに合わせて正確に対応することで信頼を築いていきます。このようなチャットボットは表面的なやりとりをパーソナライズするだけではなく、自律的に個々との信頼関係を築きながら、一度に数千もの対話を処理するスケーラビリティを実現します。 

AIエージェント、関連するデータアクセスを提供するフレームワーク、そして擬人化AIというビジョンを形作るコンポーネントは点在してはいますが、企業は意図的にこれら点と点を結び付ける必要があります。今こそ、生成AIを顧客対応の場に戦略的に組み入れる時です。適切に行えなければ、企業はブランドの輝きを失うことになるかもしれません。適切に行えば、顧客関係と信頼における新たな時代の始まりとなるでしょう。 

人格を備えたAIを導入した企業は、顧客関係を自律的に築きながらこれまでになく大規模に顧客ニーズを満たすテクノロジーに注目しています。擬人化したブランドとAIを活用し、擬人化したビジネスまで生み出しています。

信頼をどう維持するか？

信頼を維持するためには、チャットボットの学習データを注意深く、継続的に監視しましょう。AI専門家と協力してチャットボットの知識と語彙を制限する明確なルールと境界を設定することで、チャットボットをブランドに合わせて維持することが重要です。さらに、ユーザーのプライバシーを尊重し、規制上の課題に備え、カスタマイズ可能なプライバシー設定を提供することで、データ収集における慎重さを示します。この方法により、AIとのやりとりが、有益で、尊重され、ブランドに合致したものとなることが保証されます。結果としてユーザーに信頼される人格をもったブランドを築くことができます。

次のステップ

すでに導入済の場合は？

• 生成AIの取組みに個性を与えましょう
• 自律システムに安全対策（ガードレール）を設けましょう

まだ準備段階にいる場合は？

• インパクトのある顧客体験を目指した擬人化AIの展開戦略を立てましょう
• 成長を続ける擬人化AIエコシステムで関係を築いていきましょう

より段階的に進めたい場合は？

• 組織内のすべてのチャットボットを徹底的に評価・監査しましょう
• 技術チームとブランドチームの連携を始めましょう

基盤モデルによって、ロボットは、規定のルール通りに動作するようプログラムされた単一目的のものから、推論能力をもつ多用途なものへと変貌しつつあります。いまロボット技術における転換期を迎えているのです。大規模言語モデル（LLM）、視覚言語モデル（VLM）、そしてロボット基盤モデル（RFM）によって、ロボットは物理世界でますます自律的になっています。物理法則や周囲の環境を理解し、空間を認識し、人間と対話しながら複雑な指示を理解し、安全かつ正確な行動をとれるようになっています。この移行には目的に応じた完全な技術スタックの構築が求められますが、これによってロボットのユースケースが拡大し操作性が向上するのと同時に、ロボットの柔軟性、再利用可能性、耐久性が高まります。

ロボットに物を持ってきて欲しいと頼んだ際、ロボットがあなたの要望を理解し、目的の物を特定し、提供する場面を想像してみてください。これらすべて、タスク個々のプログラミングを行う必要がないのです。基盤モデルがロボット工学の新章を開くことで、これまでロボットを工場や倉庫に閉じ込めていた制限の多くが崩れつつあります。

加えて、さまざまな作業や環境に適応できる汎用的なロボット・ソフトウェアの台頭により、多目的ロボットのハードウェアへの関心が高まっています。ロボット内部のハードウェア部品がますます専用化される一方、その部品が構成するロボット本体はますます汎用化するように進化しています。人型ロボットといったデザインは、私たちの世界へのロボットの統合をこれまで以上に推進し、業界に革命をもたらし、あらゆる業界で物理的な操作やワークフローを一新すると期待されています。

多方面の知識を持つ博学な頭脳と汎用的な身体をもつロボットが、新たな環境を案内したり、人々と関わったり、問題に対して自律的に「考える」ことを学習すると、彼らの影響力は大幅に、かつ急速に拡大するでしょう。ロボットはこれまでに行ったことのない場所へ進出しようとしています。この新しい世界に対応してビジネスを再構築するかはあなた次第です。

今起きていることは、機械知能が物理的な世界に進出し、ロボットが推論と自律性を示し始めているということです。

信頼をどう維持するか？

ロボットに対して不安を感じるのは自然なことです。特に、セキュリティなど、重要な業務の場合はなおさらです。信頼を築くためには、意思決定プロセス、プログラミング、そして説明責任について透明性を保つ必要があります。ロボットは、従業員の仕事を奪うものではなく、従業員の体験を改善するサポーターです。ロボットの卓越したコミュニケーション能力を活かし、人間のチームとの連携を強化し続けるためにも、フィードバックする仕組みを組み込みましょう。安全性、倫理性、そしてオープン性を最優先することで、複雑さが伴う責任あるAI活用を実現し、人とロボット双方の能力をバランスよく融合させることができます。

次のステップ

すでに導入済の場合は？

• 活用を広げる戦略を立てましょう
• 新たな分野での試みを進めましょう

まだ準備段階にいる場合は？

• ロボット技術のリーダー企業とパートナーシップを結びましょう
• 共創の機会を積極的に活用しましょう

より段階的に進めたい場合は？

• ロボット技術の最新状況を把握しましょう
• ロボット技術に関するブレインストーミングセッションを開催しましょう

今各業界のリーダーたちは、AIやエージェント、それにより強化される自律システムによる計り知れない恩恵を得ようと競い合っています。当然、最初に思い浮かぶ活用例は自動化です。将来の仕事は、確実に生成AIによって形作られるでしょうし、従業員もその価値に気づいています。ただ、動作プロセスに対する懸念や不信感が、今日のテクノロジーの採用と可能性を妨げるリスクになっています。

ここでポイントになるのは、生成AIの利用のしやすさです。生成AIは急速に普及しており、リーダーたちは仕事の質を向上させ、根本からイノベーションを進めることができるようになっています。従来のトップダウン式の自動化とは異なり、生成AIは、作業者とAIとの間で動的で相互的なやりとりを実現します。単なる自動化から自律性の促進へとシフトし、従業員が独自のAIイニシアティブを主導できるようにすることで、リーダーは従業員一人ひとりをイノベーターに変えることができるのです。

このアプローチは、従業員の新たな能力を引き出し、エンゲージメントを高めるだけでなく、かつてないほどのイノベーションも生み出します。マーケティング担当者がデータサイエンスを活用して新しいアイデアを検証したり、トラック運転手が在庫プロセスをスムーズにするためにアプリを設計して試作する姿を想像してみてください。従業員にAIを活用してイノベーションを起こす自主性が与えられると、可能性は無限大になります。

AIの活用範囲を広げ、従業員に自律性を持たせることで、企業は飛躍的なイノベーションと成長を実現できるのです。重要なのは、従業員が変革を主導できるよう信頼し、自動化の担い手として、新しいアイデアを自主的に探求することを奨励することです。このアプローチは、ワークフローの最適化をはるかに超えて、AIの活用によって人間の可能性を引き出し、従業員一人ひとりがイノベーションと成長の原動力となる文化を育みます。

これまで、様々な技術がトップダウンで導入され、従業員に普及するまで時間がかかることもありましたが、企業が主導的な立場にありました。しかしこれからは、自動化の影響を受けながらも、従業員自身が変革と成長の原動力となる必要があります。

信頼をどう維持するか？

生成AIの力を素早く活用するためには、従業員の理解と協力を得ることが不可欠です。従業員を計画・構想段階から参加させ、イノベーションの目標と長期ビジョンを明確に伝え、業務の自動化に対する懸念に対処しましょう。さらに、キャリア成長の道筋を再定義して形式化し、明確な期待値とAIスキルを高めるための学習機会を提供しましょう。このアプローチにより、従業員は不安が軽減されるだけでなく、変革を推進し、AIによって形作られる未来で優れた成果をあげる力が身に付きます。

次のステップ 

すでに導入済の場合は？

• 人材の変化を管理するためのプラットフォームを作りましょう
• AIの活用に対して報酬を出すプログラムを始めましょう

まだ準備段階にいる場合は？

• 自動化戦略を具体化しましょう
• 従業員のエンゲージメントが維持されるポイントを把握しましょう

より段階的に進めたい場合は？

• AIポリシーを統一しましょう
• 業界動向を注視しましょう