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GenAIのFOMOが企業を刺激し、約400億ドルを無駄にさせた

280日前原文(theregister.com)

概要

  • 米国企業 は 350億～400億ドル を生成AIに投資
  • 95%の企業 がAI投資で 成果ゼロ
  • 成功事例は 大企業の5%のみ
  • テクノロジーとメディア 分野でのみ顕著な影響
  • 雇用削減や投資配分の見直し が進行中

生成AI投資の現状と課題

  • 米国企業 による生成AI投資額は 350億～400億ドル
  • MIT NANDAレポート によると、 95%の企業 がAI投資で リターンなし
  • AIツールの本格導入 に成功した企業は 5%
  • レポートは、 52件の企業リーダーへの構造化インタビュー、 300件超のAIプロジェクト分析、 153名のビジネス担当者調査 を基に作成
  • インフラや人材不足 ではなく、 AIシステムのデータ保持・適応・学習能力の欠如 が主因
  • カスタムAIツールの本番導入率5% という「GenAI Divide（格差）」の深刻さ
  • チャットボット は試しやすく柔軟だが、 記憶やカスタマイズ性の欠如 で重要業務には不向き
  • 企業CIOの声：「デモは多数見たが、本当に使えるのは1～2件。他はラッパーや実験段階」
  • 他の調査でも AI導入への信頼感低下 が指摘

生成AIの産業別影響

  • テクノロジー と Media & Telecom 分野のみで 顕著な効果
  • その他の分野（ Professional Services、Healthcare & Pharma、Consumer & Retail、Financial Services、Advanced Industries、Energy & Materials）では 影響小
  • 製造業COOのコメント：「LinkedInでは変革と騒がれるが、現場では契約処理が速くなった程度」
  • テクノロジーとメディア 分野では 80%以上の経営者が24カ月以内の採用削減を予想
  • AI導入による雇用削減 は、 カスタマーサポートや管理業務、定型開発業務 など非中核・標準化領域で顕著
    • これらの業務は AI導入前から脆弱性 あり
    • 5～20%の業務削減 を示唆

企業投資の配分とAI活用の現実

  • AI予算の約50% が マーケティング・営業 に配分
  • レポートは、 実質的なビジネス成果を生む領域 への投資を推奨
    • リード獲得・顧客維持、 業務委託や広告代理店費用削減、リスクチェック など
  • OpenAIのChatGPT のような汎用ツールが、 専用AIツール よりも現場で好まれる傾向
    • ChatGPT は使い慣れたUIで利用率が高い
    • 社員主導の シャドーIT化 が背景
  • 企業法務担当者の証言：「50,000ドルの契約分析AIはカスタマイズ性が低く不満。 ChatGPT の方が対話的で品質も高い」
  • 成功企業 はAI導入を ビジネスプロセスアウトソーシング として捉え、 ベンダーに深いカスタマイズと成果責任 を要求
  • 「 GenAI Divide を超えるには 購入よりパートナーシップ が重要」とレポートは結論

まとめと今後の展望

  • 生成AI投資 は一部分野でのみ成果
  • 多くの企業 で ROI未達 ・ 導入障壁 が顕著
  • 雇用構造や投資先 の見直しが進む
  • 汎用AIツール の現場利用が増加
  • パートナーシップ重視のAI調達戦略 が成功の鍵

Hackerたちの意見

1999年に戻ったみたいだね。

└

本当にそうだね、今はみんなオンラインで過ごして、お金も使ってるし。

└

つまり、基本的には正しいけど、タイムラインが5年か10年楽観的すぎるってこと？

└

pets.comのような企業が崩壊した後、どんなChewyのような企業が出てくるのか、楽しみだね。

└

1999年は詐欺が引き金になったんだ。高帯域幅アプリケーションに対する需要が、実際のファイバー敷設やインターネット技術への過剰投資に対して正当化される以上にあった。今日の違いは、資本主義のすべての要素が、接続されるとすぐに100%活用されることだね。

驚かないよ。なんか、個人投資について話す人たちを思い出すよね。勝ちの話（しばしば誇張されてるけど）ばっかりして、苦労や失敗のことは省いちゃう。気づいたら、友達が新しいデイトレードプランのことを話してる。:) 残念ながら、ここでも同じことが起きてる。みんなが100倍の利益を自慢してるときに、増加がほんの少しだって指摘するのは嫌われるからね。経営側の人たちも、会社がこの魔法のような利益を逃すんじゃないかと不安になるのは当然だよ。これって、間違ったものに無駄にお金を使うレシピになっちゃうんだよね。

まあ、少なくともAIはブロックチェーンのハイプよりはマシだね。「ブロックチェーン」が何か、どう機能するのか、何に使えるのか、誰も知らなかったからね。チェーンに何かを入れたら簡単には引き出せないって説明するのがすごく大変だったよ。もし文書を確認したいなら、ハッシュをデータベースのテーブルに入れるだけで済むのに。それはもうあったことだし。目的はただ一つ：どの単一の組織も内容をコントロールできないようにすること。政府、ビジネスエグゼクティブ、弁護士、裁判官、ハッカーも含まれるよ。唯一良い点は、間違いに気づいたら、どんなデータでも別のデータ構造に引き出せることだね。注意してほしいのは、すべての詳細を大幅に単純化してるし、暗号通貨のことは言ってないよ。

└

僕のモンキーのJPEGは絶対にまた上がるよ！ただホドリングを続けるだけさ。

└

その目的はただ一つ：特定の組織がコンテンツを支配するのを防ぐことだ。別の表現を提案したいな。「ブロックチェーン」とは、制限のないメンバーシップと参加を望むときのことだ。誰でも好きなだけ新しいノードを立ち上げられることが、他の設計決定やフィードバックシステムを引き起こす基本的な要件なんだ。（マイニング、証明方式など）対照的に、特定の組織が支配するのを防ぐことは、ノードとそれを運営する組織が事前に決められた通常の分散データベースでもできる。

└

なんか、理由もなく盛り上がってることには「xype」って言葉を使おうぜ。 :-)

└

誰も「ブロックチェーン」が何か、どう機能するのか、何に使えるのか知らなかった。ブロックチェーン自体ではなく、不変で追加のみ、改ざん不可能な台帳の概念は、データセットの信頼性が問題になる多くの文脈で非常に役立つものだ。ブロックチェーンは、私たちに台帳データベースを提供してくれた。台帳データベースは、単なるハッシュ以上のもので、ハッシュチェーンを通じてデータが本物であることを証明する暗号的証明も提供するし、記録を削除したり変更したりすることはできないし、すべての記録の変更履歴もある。これらの特性は、公式文書が関与するような多くの文脈で非常に役立つ。

記事は「サポートと管理処理の5%から20%をカットすること」が本当に価値があるってことを理解してないみたいで、ただの退屈な失敗として片付けたいみたいだね。BPOのウィキペディアページによると、ビジネスプロセスアウトソーシング企業は3000億ドルの価値があるんだ。だから、その5%-20%は150-600億ドルになる。もし他のGenAIの影響をゼロと見積もったとしても、管理とサポートへの影響だけでこの投資を正当化できる可能性があるよ。

└

まあ、私が聞きたいのは、そういった利益が時には天文学的なコストの道具や統合を正当化するのかどうかってことなんだけど、今は疲れてて計算する気力がないな。

└

でも、それは企業側の話であって、顧客側の話じゃないよね。KlarnaもAIでサポートを置き換えてコストを削減したけど、うまくいかなかったから再雇用しなきゃいけなかったんだ。

└

この記事に欠けてるのは、支配的なGB300サーバーのインストールと予想される故障率だよね。聞いたところによると、「年間故障率は約15%で、交換や修理を試みる価値はない」って。つまり、5年後にはこれらのインストールの半分以上がダウンするってこと。もちろん、計算能力が4倍の新しいGX500ターボサーバーをインストールすることもできるけど、電力消費は2倍になる。これ、いくらかかるんだろう？ハイパースケーラーの減損は年間約2000億ドル？それを補うための収入が必要だね。そこに到達するまでの時間は3年しかない。つまり、全く新しいデータセンターが必要ってこと。今はそれを建設する予定はないから、古いものを取り壊して再建築しないと新しいサーバーが入れられないよね。外部電力供給の計画はしてると思うけど、冷却やIPインフラはまだみたい。ほんと、めちゃくちゃだね。

└

ビジネスプロセスアウトソーシング（BPO）会社は、実際にお金をもらってサービスを提供してるから、GenAIと比べるのは意味がないよ。

└

BPOは成長している業界で、コールセンターも拡大してる。もしこれが何かを置き換えているなら、その業界ではもっと明確にわかるはずだけど、そうじゃない。LLMからのエンドツーエンドの自動化の実際の影響は、小さいか無視できる程度だよ。「退屈な」業界は今も変わらず成長してるし。

└

記事は「支援と管理処理の5〜20%をカットすることが本当に価値がある」ということを理解していないようで、むしろそれを退屈な失敗としてあしらおうとしているみたい。誰に対して？顧客の視点から見ると、サービスの質が悪くなるように聞こえるし、それは一種の失敗だよね。

400億ドルはかなり少ない気がする。イノベーションや変革、IT/IMの新しい取り組みの年間企業回転率がそれよりずっと高いってことに驚かないよ。企業の支出の一部は新しいものを追いかけたり、ホットな話題についていくためだけに使われてるからね。バブルがあると思うけど、もし本当に400億ドルだけなら、僕が間違ってるかもね。

このデータの本当の出所は、数字しか考えてない「経営者」たちだけだね。もちろん、そういう連中はCFOと結託して、巨額の税金控除を得るための素晴らしい方法を考え出すタイプ。彼らが「数十億を燃やしている」なんてことはないと思うよ。実際には、すでに燃やした数十億をどう表現するかの新しい方法を考えてるだけだろうね。

└

自分のことだけ言えるけど、私のF500はAIを追いかけてお金を燃やしてる状態だよ。本当にひどいアイデアが、ただ動きがあるだけのために追求されてる。もし「AI」がピッチの一部じゃなかったら、すぐに時間の無駄として捨てられてたはず。ひどくないアイデアは、逆にROIが最悪だし。テキスト生成以外のユースケースを持ってる人はいないから、特定のニッチでのテキスト生成を自動化するアイデアがたくさんある。でも、その部分はビジネスの0.1%に過ぎないことを理解してないんだよね。それでも技術的には実現可能だから、全速前進だよ。

└

MITの研究者たちが言ってる人たちにインタビューしてないって信じる理由があるの？それとも、その人たちが研究者が言ってるような資格を持ってないってこと？研究に欠陥があるか、主張されてるほど広くない可能性もあるけど、そこに至るには何らかの証拠が必要だよね。

うん、そうとも言えるし、そうじゃないとも言える。記事を読むと、産業の統合が進んでるのは明らかだけど、技術をうまく使える高度なスキルを持った労働者はほんの少数しかいないし、効果的に活用できる経験のあるマネージャーだけがうまく取り入れてる。時間が経てばわかるけど、ほとんどのプロジェクトは進展がないね。根本的な間違いを犯して、人間と同じような知能を持ってると思い込んでるから。

MITの研究論文のリンクが壊れてるみたいだね（多分、トラフィックのせいで削除された）。アーカイブ版はこちらだよ: https://web.archive.org/web/20250818145714/https://nanda.med...

よく運営されている大企業は、実際に多くの無駄を出すことがあるんだよね。理由は、(1) 取り残されるリスクをヘッジするため、(2) 将来の成長や新しい効率の分野で選択肢を確保するため、(3) 長期的に必要になるスキルや能力のための長い学習曲線を始めるため。お金の燃やし方だね。予想通り。だって、これらの懸念は適切に対処するために非常に投機的な行動を必要とするから。それが理由が無効だってわけじゃないよ。失敗は予想されるし、特に初期の段階ではね。だからって、無謀な賭けをしてるわけでも、業界の変革に夢中になってるわけでもない。最小限のリターンは、得られた経験と、強化された組織的な焦点だよ。ここにいる私たちの何人が、新しいプロジェクトの初期に完全に明確になる前にコーディングして全体の開発を加速させてるかな？捨てることになるコードを書いてることも多いよね。

└

そうだね。新しいアイデアを軽くあしらうのって、賢く見せようとするための手抜きに過ぎないよね。何かに熱心な人と話す方が、ただ「これクソだ」と言ってるだけの人と話すよりずっといいよ。たとえ後者が正しいことが多くてもさ。

└

確かに、VCはお金を燃やしてるようなもんだよね。見方によっては、科学自体も実験だけど、少なくとも最終的には論文として残るからね。読まれるかどうかは別として、探求した領域の記録にはなるし。

└

自分の考えをこんなに上手く言葉にしてくれてありがとう。これ、強化学習の探索と活用のトレードオフを思い出させるね。長期的な利益を最大化したいけど、知識が不完全だから新しい知識を得る必要がある。企業はそれを試行錯誤でやってるんだよね。GenAIを早々に切り捨てると、新しい効率性を見逃すことになるかもしれない。それを見つけるには時間がかかるから。

└

それか（4）、営業チームが彼らに「生産性を三倍にする魔法の杖」が買えると納得させたからかもね。

経営者たちは今の環境に合理的に反応してるだけじゃない？正しいか間違ってるかは別として、今のところの考え方はGenAIがすごく影響力を持つってことだよね。だから、ROIがなくてもGenAIへの投資が不足してると見られるリスクが大きいんだ。ハイプが収まって、GenAIの価値について広く実用的な理解が得られるまでは、他のやり方があるとは思えないな。