2011年、マーク・アンドリーセンが「ソフトウェアが世界を飲み込む」と主張したように、テクノロジーが産業構造を大きく変えてきた。現在、生成AIはその進化を加速させ、従来のソフトウェアを超える変革をもたらしている。知識労働の自動化、R&Dの加速、サービスのパーソナライズが進むと同時に、AIは自律型エージェントへと進化しビジネスや社会に大きな影響を及ぼすと予測される。
AGIと社会・経済への影響
汎用人工知能（AGI）が実現すれば現在の仕事の大半が自動化され、社会経済のあらゆるシステムが変化を免れない。短期的にはマルチモーダルAIの発展やハルシネーションの抑制が進むが、長期的な影響は未知数であり従来の理論を用いた予測が求められる。ただし確実なのは、企業の競争環境、ビジネス戦略、市場の力学を根底から覆すことになるという点である。
変化する競争優位性（「堀」）
企業は、ブランド、ネットワーク効果、IPポートフォリオ、データの独占などの「堀」によって競争優位を築いてきた。しかし、AIの進化によりこうした優位性も揺らぎつつある。AIの進化を支える3大要素（計算能力、モデル構築、トレーニングデータ）は驚異的なスピードで進歩しており特に計算能力の向上はムーアの法則を超えるペースで進んでいる。
生成AIの進化と企業戦略
ディープラーニングの進化により、モデルの学習時間が大幅に短縮され推論能力が向上している。例えば、OpenAIの新モデルでは「思考の連鎖」による推論が可能になり、より信頼性の高いAIシステムが実現されつつある。この技術革新により、知識統合、コンテンツ生成、意思決定、診断など、あらゆる認知作業の壁が低くなると考えられる。
1.ブランド
- 生成AI時代でも、共有された価値観に基づくブランドの重要性は維持される。
- ラグジュアリー商品は引き続き価値を保ち、高品質なフェイクが増える中、信頼できるブランドが繁栄する。
2.データ
- 独自性の高いデータを持つ企業が競争優位に立つ。
- 医療や金融など、専有データの質と量がAI活用の鍵。
- データ規制が強まる中、合法的に取得したデータを持つ企業が有利。
3.知的財産
- 著作権の価値は低下する可能性があるが、バイオ医薬品やディープテック分野では依然有効。
- 生成AIの影響で知的財産制度の見直しが進む。
- 知財保護をかいくぐる模倣技術の発展が予想される。
4.業務効率
- AI活用を先行する企業が成長。
- イノベーションのペースが加速し、アジャイルな業務が競争力の鍵。
- 効率化は単なるコスト削減ではなく、競争優位性の源泉に。
5.ロビー活動と政府関係
- 法律や医療、コンサル業界などでは政治・法制度を活用する企業が優位。
- AIが規制産業に与える影響を考慮し、政府との関係を強化する組織が競争力を維持。
6.新しいビジネスモデル
- AGIの進化により、新しいサブスクリプションやアウトカムベースの価格モデルが登場。
- AIエージェントやデータ市場の新たなエコシステムが成長。
- ブロックチェーンが自動取引の分野で活躍する可能性。
7.人間関係
- AIが意思決定を担う場面は増えるが、短中期的には人間が最終判断。
- 信頼に基づくビジネス関係の価値は変わらない。
- 生成AIを活用し、労働生産性を高めた企業が高収益を実現。
- AI時代を理解し適応するリーダーが成功する。
今後の展望
生成AIの発展により、スタートアップがトップレベルのエンジニアを必要とせず高度なソフトウェアを開発できる未来が訪れる。これにより市場の参入障壁が低下し、従来の企業の競争力が問われる時代になる可能性が高い。したがって、企業はAIの進化を前提にした戦略の再構築が求められる。
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“Could Gen AI End Incumbent Firms’ Competitive Advantage?,” HBR.org, November 21, 2024.