その考えは、エイミー・ウェブがレースの調整期ではない日曜日の長いサイクリングの最中に、完全な形で浮かんだ。最近LinkedInに投稿したように、彼女が話すすべてのCEOは「豊かさ」を買っているが、その豊かさのコストを予算化している者は一人もいない。CEOと話すことこそ、彼女が毎日の仕事としていることだからだ。

51歳のウェブ氏は、データジャーナリズムのキャリアを経て機械学習への関心を深めた後、2006年に創業した foresight(先見戦略)・コンサルティングファーム、Future Today Strategy Groupを率いている。NYUのスターン経営大学院でも教鞭をとり、人工知能と本格的なテクノロジー冷戦に特徴づけられる世界を支配する勢力として米中の9つのテック大手を指摘した『The Big Nine』の著者でもある。彼女は時代に先を行くことに慣れており、世界が頭の中にある日程より遅れていることに苛立つことにも慣れている。

だからこそ、ウェブ氏がFortune誌に対し、企業のAI支出に近い将来の崩壊のようなものが来ると語るとき、彼女が描写する正確な動態には注目する価値がある。「AIは生産を安くしている」と彼女は言う。「しかし、企業内のそれ以外のすべてをはるかに高くしている」。企業の世界は今、ミレニアル世代とZ世代が経験した「マッチングアプリ疲れ」に似た状況を生きていると彼女は付け加えた。

「(マッチングアプリにとって)一番いいのは、決して結婚しないことです」とウェブ氏は言い、終わりのない生成AIパイロットの連続にも同じ論理が働いていると見ている。経営幹部たちは「パイロット煉獄」にいると彼女に語る。終わりのないパイロットと「膨大な生産性を手にしているが、それをどうすればいいのか分からない」という状態だ。この現象は彼女のクライアントに限らない。広く引用されるMITのProject NANDAによる2025年の報告書は、企業の生成AIパイロットの約95%が測定可能なリターンを生まなかったと結論づけ、現在の支出の波のどれだけが実際に本番環境に到達しているのかを巡る議論を米国企業全体で巻き起こした。

一方、ベンチャーキャピタリストのマーク・アンドリーセンは3月、大企業は最大75%も人員過剰であり、パンデミック期の過剰採用を反映した削減の「特効薬のような口実」としてAIを利用していると述べた。別のOxford Economicsの分析では、AIを理由としたレイオフは派手な見出しとは裏腹に、米国の失業全体のわずか4.5%を占めるにすぎないことが分かった。このギャップは、これまでのAIをめぐる物語の多くが、測定可能な労働市場の変化ではなく、認識と社内の再編に関するものであることを浮き彫りにしている。

「豊かさを買っている感覚」

年間100〜150人のCEOと話すウェブ氏が最も懸念しているのは、ウォールストリートで起きていることとは別のバブルだ。つまり、AIが仕事を実際にはほとんど変えないまま歪めていく奇妙なあり方である。

「AIに投資すると、たくさん手に入れている感覚があります。豊かさを買っている感覚です。しかしその豊かさは、後々はるかに大きなコストをもたらします」とウェブ氏は言う。これは長期的投資と短期的利益という古典的トレードオフでもない。「これは即時の満足の後に、『これを製品化できるか?ワークフローに組み込めるか?』が続くのです」。AIは企業に勝っている感覚――「うまく逃げ切れている」という感覚――を与え、それが現在の熱狂と普及の大きな原動力になっている。

その一方で、この種の実験を持続可能な形で行う方法を見つけた企業は片手で数えられるとウェブ氏は言う。あるクライアントは年初から14、15件の生成AI・エージェントのパイロットを実施し、Amazonの有名な「ツーピザルール」――2枚のピザで賄えないほど大きなチームは作らない――を適用した。スケールしたパイロットは一つもない。「ピザは相当食べましたよ」

問題の一因は、パイロットが多くの場合、法務やITとの統合なしで実行されるため、経営幹部がそれをインフラに組み込まず、毎回ゼロからやり直すことにあると彼女は指摘する。「それは大きなお金がかかります」。これは10年前のクラウド移行やデジタルトランスフォーメーションが停滞した展開に悩まされたのと同様、過去のエンタープライズテクノロジーサイクルでも見られたパターンだ。ただし生成AIの場合、導入コストの低さがパイロットの回し車に入りやすく、気づきにくくしている。

データもこのパターンを裏付けている。6月に発表されたBain & Companyの世界951社調査では、AIのコスト削減額を測定した企業のうち約40%が、11〜20%の目標リターンを掲げていたにもかかわらず10%未満に留まった。しかしウェブ氏の主張どおり、この未達は支出を減速させていない。調査対象企業の90%が、それでもAI予算を増やすと回答した。

スライド資料に溺れる

パイロット煉獄のほかに、「スライド資料に溺れる」問題がある。ウェブ氏は、ある経営幹部が最近、直属の部下たちが一種の意思決定麻痺に陥っていると語ったことを思い出す。情報が少なすぎるからではなく、処理しきれないほどの分析に埋もれているからだ。別の幹部はこの問題を「インスタ・デッキ」と表現した。以前は1週間かかったプレゼン資料が今は1日で作れるが、同じチームが受け取る資料は5倍になっている。「Claudeは少し冗長性の問題があって」、必要なのは1ページなのに10ページを出してくることも、追い打ちをかけると彼女は付け加えた。

「企業がこれらのツールを使えば使うほど、よりありふれたアイデアが吐き出されます」とウェブ氏は言う。それはいわゆる「AIスロップ(AIゴミ)」とは別物だと彼女は明確にした。「残りの情報が有用であれば、必ずしも人間が書いたものでなくても構いません」

ウェブ氏は会うほぼすべてのCEOに同じ質問をするという。明日、AIがあなたの総キャパシティの10%を解放したら、それをどこに振り向けますか?「今のところ、答えをもらえたことはありません」。節約されている時間のすべてについて、生産性向上の果実を収穫する仕事を担っている人は誰もいないように見えると彼女は言う。「ほとんどの企業では、新しい考え方を作るよりもスピードを優先していると思います。それでは何も学べていません」

心理学者たちは「認知的オフロード」――頭の仕事を自分で行う代わりにツールに委ねること――の現象の研究を始めており、最近の研究では、AIが中核的な推論タスクを引き受けると、成果物に対する人々の所有感が低下することが分かっている。「人々が強い所有感を持っているものを自動化しているのです」とウェブ氏は言い、真の創造性がどこに向かうのかをめぐるハリウッドやメディアでの議論にも同じ緊張が見えると指摘する。ビジネスの観点からは、「AIは始めるのは安い」が、その後コストはすぐに「衝撃的に不快」な形で複利的に増えていくと彼女は強調した。

清算はいつ訪れるのか

nウェブ氏は清算を早ければ来年にも訪れると予想している。「今のところ、今後2四半期で実際の測定可能な変化を示せる立場にある企業はごくわずかです」と彼女は言い、それを現在展開中の物語の「第2章」と呼んだ。ウォールストリートが企業内の生成AIパイロットすべてについて尋ね、成果を求め始めるにつれ、「目標未達で亀裂が生じ始めるかもしれません」。

その一方で、彼女は整然としたバブルという枠組みには抵抗を見せた。「これは普通のドットコムバブルとその崩壊ではありません。この豊かさと生産性のすべては、人々が織り込んでいない新たなコストを伴っているのです」

ここで衝突しているのは、単なる金融面ではなく、世代の問題であり感情の問題だとウェブ氏は付け加えた。商用インターネットが本格的に始動した当時、彼女はジャーナリズムの仕事をしており、その前回の移行期に「多くの人がデジタルへ事実上左遷された」ことを覚えている。その決定の背後に意図的な計画はほとんどなかった。彼女は今も似た力学が働いていると見ている。AI革命を操舵している人々は、自分たちが扱っているものを本当に理解できる装備を備えていないのだ。

問題の大きな部分は、AIの採用を迫られ――しかも「昨日のうちに」やれと迫られ――ている取締役会や経営幹部が、それと無関係な分野で専門性を築くことに過去数十年を費やしてきたことにあるとウェブ氏は説明する。「人工知能の専門家だからCEOに採用された人はいません。彼らが組織の長なのは、優秀な経営幹部だからです」。そしてAIは、彼らが格闘するにはほぼ最悪のテクノロジーだという。「AIは単一のテクノロジーではなく、多くのテクノロジーの傘的概念です。計画にはデータが必要です。この種のことは勘で進められません」

新しいテクノロジーの波はどれもその時々には混乱を感じさせるものであり、それに精通している感覚を持たない人は抵抗しがちだと彼女は付け加えた。そのように感じやすいのは、解雇されやすい年齢の高い高コストな労働者でもある。

プレッシャー、経験不足、そして見かけに反して高価なテクノロジーの間のこのミスマッチが続けば、結果は単なる市場暴落よりはるかに悪くなりかねないとウェブ氏は警告した。「これは経済が打撃を受けるという話ではありません。経済が奇妙な決定を下すという話なのです」。Fortune誌が、経済規模のAIハルシネーションを描写しているのかと尋ねると、彼女は笑って言った。「授業でその表現を使い始めます」

ちなみに彼女自身のビジネスは、今が最高の調子だという。「恐ろしい不確実性が世の中にあるとき、不確実性こそ私たちの仕事なのです」

この記事は元々Fortune.comに掲載されたものです。