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SAPのCFO、AI投資は「チャットボット超え」が必須と指摘 基幹業務への適用が鍵
Summary
SAPのドミニク・アサムCFOは、AIが真の生産性向上をもたらすには、チャットボットのような低リスクな応用から、データの質と信頼性が問われる財務やサプライチェーンなどの複雑な基幹業務プロセスへと進化する必要があるとの見解を示した。
SAPのドミニク・アサム最高財務責任者（CFO）は、企業向けソフトウェアにおける人工知能（AI）が真の投資対効果を生むには、チャットボットなどの「手軽な成果」を超え、より複雑な基幹業務プロセスに適用される必要があるとの見解を示した。多くの企業が生成AIに多額の投資を行っているが、広範な生産性向上につながる証拠はまだ限定的だとの認識が背景にある。
「手軽な成果」にとどまるAI利用の現状
アサム氏は23日、第2四半期決算発表後の記者会見で、現在のAI利用の大半は、コーディング支援やチャットボットといった「手軽な成果（low-hanging fruits）」に集中していると指摘した。同氏によれば、これらの分野ではAIが誤った情報を生成する「ハルシネーション」を起こしてもリスクが限定的であるため、導入が進んでいるという。
現在のAIのトークン消費の「大部分（lion's share）」がこうした用途に費やされているとアサム氏は述べた。しかし、真の価値はより難易度の高い領域にあると強調した。
基幹業務への適用には高いハードル
一方で、財務やサプライチェーンといった中核的な業務プロセスにAIを適用するのは、はるかに困難だとアサム氏は語る。これらの分野では、プロセスが複数のステップにまたがるため、一つの誤りが後続の工程に連鎖し、統計的にエラーが複合的に拡大するリスクがあるという。
Adこれにより、コンプライアンス基準に対するリスクも増大する。アサム氏は財務ワークフローを例に挙げ、「（プロセスにおけるハルシネーションは）はるかに厳格な保証レベルを要求する」と述べ、信頼性の確保が極めて重要になるとした。
データの質とコスト管理が鍵
アサム氏は、AIが真価を発揮する「高みにある果実（high-hanging fruit）」を得るためには、汎用的な大規模言語モデルを導入するだけでは不十分だと強調した。企業はまず、自社のデータをAIが利用可能な形で整備し、ガバナンスを効かせる必要がある。
「AIが乱雑なレガシーデータのサイロをすべて解決してくれるという考えは真実ではない」と述べ、「極めて高いトークンコスト」を伴うと警告した。最も先進的なモデルが常に最適解とは限らず、実際には、求められる成果を安全に達成できる最も安価で信頼性の高いツールが選択されるだろうとの見方を示した。