Do for AI シリーズ｜AI初心者でもわかる、今AI業界で起きてること

こんにちは。株式会社XAION DATA 広報の鈴木です。
この度XAION DATAは、AI時代における新たなデータ戦略として「Do for AI（Data Orchestration for AI）」という考え方を発表しました。
正直、この言葉だけを聞いても「何のことだろう？」と感じる方が多いと思います。 それもそのはずで、AIやデータに関する話は、どうしても専門的で難しくなりがちです。 だからこそ今回、Do for AIについていきなり難しく語るのではなく、「そもそも今、AI業界で何が起きているのか？」というところから、段階的に理解できるシリーズ記事をお届けしていくことにしました。

このシリーズでは、「AIって実際どんなことができるのか」「なぜ企業でAIがうまく活用されないのか」「どうすればAIを“使える状態”にできるのか」といったポイントを、できるだけわかりやすく紐解いていきます！

第1回となる今回は、『今AI業界で起きていること』と『AIの得意・不得意』についてお話しします。

「AIを使う」が当たり前になり始めた

ここ数年で、AIは一気に身近な存在へと進化していきました。
ChatGPTやGeminiをはじめとする生成AIの登場によって、文章を書いたり、アイデアを出したり、調べ物をしたりといったことが、誰でも簡単にできるようになりました。（最近では、仕事だけでなく、ちょっとした悩み相談をAIにする人も増えてきているそうです。）
これまで一部の専門家やエンジニアだけが扱っていた技術が、一気に日常のツールとして広がった感覚を持っている方も多いのではないでしょうか。

企業でも同じことが起きています。マーケティングや営業、カスタマーサポートといったあらゆる領域で、AIの導入は急速に進んでいます。こうした流れを見ていると、「これからはAIを活用できるかどうかで差がつく時代だ」と感じるのは、ごく自然なことです。

AI導入の“理想”と“現実”

一方で、実際の企業の現場に目を向けてみると、少し違った景色が見えてきます。 AIツールを導入してみたものの、結局あまり使われていなかったり、試験的に取り組んだプロジェクトが本格導入に至らなかったりといったケースは、決して珍しくありません。
「AIを入れれば何かが変わるはず」と期待していたものの、思ったほど成果が出ていない。そんな声も多く聞きます。ここで重要なのは、これはAIが期待外れだったという話ではないということです。むしろ、AIという技術に対して抱いていたイメージと、実際に現場で使うときの現実との間にギャップがあった、という方が正確です。
AIは確かに強力な技術ですが、その力が発揮されるかどうかは「使い方」に大きく左右されます。

AIは、実際には何をしているのか

では、そもそもAIは何をしているのでしょうか。
AIというと、まるで人間のように考えたり、判断したりするイメージを持たれることも多いですが、実際には少し違います。AIが得意としているのは、大量のデータの中からパターンや傾向を見つけ出し、それをもとに予測や分類を行うことです。

• 過去の購買データから次に売れそうな商品を予測する

• 問い合わせ内容を分類する

• 文章の流れを学習して新しい文章を生成する

こうした使い方は、まさにAIが得意とする領域です。 人間が時間をかけて分析していたようなことを、圧倒的なスピードで処理できる。ここにAIの大きな価値があります。

AIが得意なことと苦手なこと

ここで一つ押さえておきたいのは、AIにははっきりとした「得意・不得意」があるということです。AIは、データが十分にあり、その中に一定のパターンが存在する場合には非常に高い精度を発揮します。一方で、曖昧なニュアンスを読み取ったり、文脈を深く理解したり、正解のない問いに対して判断を下したりといった、人間らしい思考はあまり得意ではありません。たとえば、「この人は本音ではどう思っているのか」といった感情の読み取りや、「この場の空気でこの提案は通るのか」といった判断は、AIにとっては難しい領域です。
こうした違いを理解せずに「AIなら何でもできるはず」と考えてしまうと、実際に使ったときにギャップが生まれてしまいます。

「（AIには）何ができて、何ができないのか」がわかることで、はじめて本来の力を発揮できるようになります。たとえば、営業活動の中で優先的にアプローチすべき顧客を見つけたり、採用においてマッチ度の高い候補者を抽出したり、問い合わせ対応を効率化したりといった場面では、AIは非常に有効に機能します。 重要なのは、「AIに何を任せるのか」を人が正しく設計することです。

AI活用を阻むのは、AIそのものではない

ではなぜ、これほど有用な技術であるにもかかわらず、多くの企業でAI活用がうまく進んでいないのでしょうか。その理由は一つではありませんが、大きな要因の一つとして挙げられるのが、「AIを使うための前提が整っていない」という点です。
データが部門ごとに分断されていたり、更新されていなかったり、必要な人がアクセスできなかったりすると、AIは本来の力を発揮できません。結果として、PoC（検証段階）ではうまくいっても、実際の業務には組み込まれないまま終わってしまうのです。

さいごに

ここまで見てきたように、AIは確かに強力な技術です。しかし、それだけでは十分ではありません。これからの時代に差がつくのは、「AIを導入しているかどうか」ではなく、「AIをきちんと活かせる状態をつくれているかどうか」です。 そしてこの“状態”こそが、今回私たちが提唱したDo for AIという考え方にもつながっていきます。
次回は、「なぜAIは現場で使いこなされないのか？」というテーマをもう少し深掘りしていきます。

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