本動画は、GrocとCohereの最高財務責任者を招き、AI導入における投資収益率の実態を議論したパネルディスカッションである。MITとウォートン校による相反する調査結果を起点に、実際のビジネス現場でAIが収益を生んでいるかどうかが問われる。企業規模による導入成功率の差異、コンピュートと電力の制約、DeepSeekによるコスト革命、そしてAI基盤への数千億ドル規模の投資がバブルなのかという本質的問いまで、AI産業の現在地と未来が多角的に検証されている。両CFOは概ね楽観的な見通しを示しつつも、戦略設計とROI測定の重要性を強調し、AGIよりもビジネス価値の創出を優先する現実的なスタンスを示している。
オープニングと調査結果の矛盾
素晴らしい観客の皆さんにお集まりいただきました。この内容はYouTubeにも公開しますので、ぜひ盛り上げてください。皆さんがここにいることを知らせましょう。さあ、いきましょう。
私の名前はアレックス・カネリッツです。Big Technology Podcastのホストを務めています。本日は、AIにおけるROIが存在するかどうかについて、GrocのCFOフランス・チャドウィックさんと、CohereのCFOサイモン・エドワーズさんをお迎えして議論させていただきます。ようこそお越しくださいました。
ありがとうございます。では、簡単な質問から始めましょう。MITが発表した調査によると、AI導入を試みている企業の95%がROIを得られていないそうです。そして数週間後、同じく名門ビジネススクールであるウォートン校が、74%の企業がAIからROIを得ているという調査結果を発表しました。
この両方が正しいはずはありません。サイモンさん、どちらが真実に近いと思いますか?
そうですね、まず挙手をお願いしたいのですが、今後10年間で自分の仕事がAIによって破壊されることはないと考えている方はいらっしゃいますか?ご覧の通りです。つまり、皆さんがAIの未来を信じているということだと思います。実現可能になるユースケースを皆さんが理解していると思います。
現在は、これらのユースケースを企業にとって拡張可能な実用的な方法でどのように適用できるかを見つけるための、多くの実験段階にあると考えています。ですから、これは「もし」ではなく「いつ」の問題なのです。そして現在からその最終的な状態に至るまでの間に、多くの実験が行われているということです。
なるほど、でももう一度お聞きします。MIT調査とウォートン調査、どちらが真実に近いと思いますか?95%がROIを得られていないのか、74%がROIを得ているのか。
私は74%がROIを得ていると思います。私はベイエリアに住んでいますが、現在ベイエリアでエンジニアの生産性向上や、カスタマーサポート担当者の生産性向上のためにAIを活用していない企業を見つけることはほとんどありません。
ROI実現への道筋
ですから、これらのユースケースの多くが今日、真の価値を実証していると思います。ただし、両方の調査の日付スタンプを確認する必要があります。初期の調査の日付スタンプは、多くの企業が概念実証を検討していた時期で、何かを試してみようとしていましたが、概念実証から実際にROIを証明できるものを構築するための内部インフラを持っていなかった可能性があります。
2番目の調査、ウォートン調査では、企業が概念実証を超えて、実際に本番環境に導入し始めている様子が見られます。プロセス管理を構築し、AI内で構築できるものの使用により多くの投資を行っています。ですから、明らかに私はこう言いますが、ウォートン調査の方を支持します。最初と2番目の調査の間のタイムラインが、企業が辿ってきた道のりを証明していると思います。
なるほど。でも、このウォートン調査についてフォローアップの質問があります。AIにとって非常に楽観的な内容だと思います。74%の企業がAIからROIを得ていると述べていますが、データの内訳を見てみると、一つ気になることがありました。副社長以上の役職者は、マネージャー以下の役職者よりもAIからROIを得ていると答える傾向がはるかに高いのです。
これは私には、経営層がKool-Aidを飲んでいて、当然AIからROIを得ていると考えているだけで、実際にこれらのツールを使用してプロジェクトを実装している人々が真実を語っているように見えます。フランスさん、これについてどう思いますか?
私の考えでは、実際に結果を見て、企業に戻って「本番環境を構築しましたが、結果として何が見えていますか」と尋ねる必要があると思います。Cohereで協働している企業と共に私たちが見ているのは、企業向けにAIツールとモデルを構築していますが、彼らはますます多くのケーススタディを持って戻ってきます。実際、今日ある大手グローバル顧客が連絡してきて、「これらすべてを構築しました。過去2週間で4つか5つの異なるケーススタディを構築しました」と言いました。
ROIが証明されており、それを基に構築を続けていくつもりです。ですから、これは連続体であり、旅なのです。結果の見方には違いがあるかもしれませんが、この旅は継続されなければなりません。そうでなければ、企業は競合他社に対する競争優位性を失うことになります。
それに加えて、ROIをどのように測定するかという質問をしたいと思います。すべての従業員にChatGPT Proライセンスの料金を支払うだけなら、コストは上がりますが、ビジネスのどこでレバレッジを得るのでしょうか?規模を拡大する際に必要な人員が少なくて済むのでしょうか?競争優位性を生み出し、それによって収益成長を加速できるのでしょうか?ソリューションの展開方法がより効率的になることで粗利益率を削減できるのでしょうか?
ROIの測定方法について考えることは、まだ初期段階にあると思いますが、顧客と共に多くの時間を費やして考えていることです。
ウォートン調査は興味深いもので、補足すると、ROIを得ているかどうかを測定している企業の74%がROIを得ていると述べました。しかし、実際に測定している企業は約75%に過ぎませんでした。
コンピュートとコストの課題
簡単なアンケートを取りましょう。会場の皆さんに聞きたいのですが、あなたの会社がROIを得ていると思う方は挙手をお願いします。正確でなくても構いません。今日ROIを得ていると思う方は?科学的には15%程度でしょうか。
すみません、反対側の質問も聞きましょう。ROIを得ていないと思う方は何人いますか?では、今日AIからROIを得ていないと思う方は?もしかしたら、だからここに来ているのかもしれませんね。フランスさん、ただ観客がシャイだということですか?
そうですね。ポジティブなROIの方が多くの手が上がりました。わかりました。私たちにとっては良いデータです。
Groc側について、今年の初めだったと思いますが、DeepSeekが登場して、推論モデルのコストをOpenAIが提供していたものの約40分の1まで下げたように見えた瞬間がありました。
Grocのミッションは、もちろんコンピュート側をはるかに安価にすることです。GPUのコストが企業をどれだけ後退させているかについて常に耳にします。会場の皆さんが構築している概念実証や本番環境アプリケーションを実行するのに十分安価なコンピュートになるかどうかが、なぜ今でも疑問視されているのか、そしてそれはどのように解決されるのでしょうか?
ご存じない方のために説明すると、GrocはAI推論を実行するために特別に設計されたシリコンとチップを設計・製造しています。モデルがトレーニングされた後、それらのモデルはGrocのインフラストラクチャ上で実行され、市場をリードするレートとパフォーマンスで、非常に差別化されたコストで提供しています。
アレックスさん、これらの新しいオープンソースモデルに私たちは興奮しています。なぜなら、多くの顧客に選択肢を与えてくれるからです。しかし、最も重要なことは、業界がまだ供給制約を受けているということだと思います。ですから、NvidiaかGrocか、どのチップメーカーを選ぶかという問題ではなく、これらすべてのユースケースに対応するために必要な容量を私たち全員がどのように展開するかということです。
先ほどの点に戻りますが、多くの実験が行われています。誰もが大規模なAIという未来を見ています。これらすべてのワークロードにどのようにサービスを提供し、すべてに等しくサービスを提供するにはどうすればよいでしょうか?
しかし、コンピュートがボトルネックなのでしょうか、それとも電力でしょうか?サティア・ナデラは最近、ブラッド・ガースナーとの非常に興味深いポッドキャストに出演しました。サム・アルトマンも参加しました。見出しになったのは、サム・アルトマンが130億ドルの収入で1.4兆ドルの投資資金をどのように調達するかと尋ねられ、少し怒ったことです。
しかし、サティアが後で述べたもう一つのことは、彼には接続されていないチップがあり、それらを接続したいが、電力が問題だということでした。コンピュートと電力、どちらがボトルネックなのでしょうか?
2028年までに米国で生産されるすべてのエネルギーの4分の1がAIワークロードの実行に使用されるという統計を見ました。これは驚くべき統計です。大量のエネルギーです。
申し訳ありません、大量のエネルギーです。実際には、これをGrocの競争上の差別化要因として捉えています。当社のチップは非常に価格性能の高い方法で動作します。つまり、競合他社よりも高速かつ低コストでトークンを提供できます。電力の供給制約を考えると、これは非常に関連性の高いユースケースだと考えています。
企業がすべきこと
なるほど。フランスさんにお聞きします。ここに来た多くの方々は、おそらくAIからROIを得る方法を知りたいと思っているでしょう。Cohereは、ビジネスユースケースに人工知能を導入することに特化しています。彼らは何をすべきでしょうか?
彼らがすべきことは、Cohereのような企業と協力して戦略を構築することです。
ちょっと待ってください、Cohereと協力すればいいとは言えません。本当の答えを聞かせてください。
会社全体のどこに展開したいかについての戦略を構築する必要があります。サイモンさんの指摘にあるように、実際にROIをどのように測定するかを考える必要があります。なぜなら、すべては最初に土台を設定し、その後パートナーを招いてそれらの結果を達成することに関わっているからです。
AI問題にただお金を投じるだけでは、正しい結果が得られないかもしれません。正しい結果が得られたかどうかさえわからないかもしれません。ROIが実際に何であるかさえわからないかもしれません。ですから、多くの大企業の顧客や政府、民間と国防の両方で見られるのは、彼らが何をしたいか、どのようにそれを行いたいか、いつそれを行いたいか、重要なのはどれだけの資金を投資するか、そして最終的にどのように測定するかについて、フレームワークと戦略を構築し始めているということです。
最初の指摘に戻りますが、「何かを作って何が起こるか見てみよう」と言うだけの段階は過ぎています。企業が喜んで行う実験はまだいくらかありますが、事前の計画により多くの時間を費やしています。
ウォートン調査に戻ると、実際に企業の規模レベルと得られているROIが分類されていました。おそらく驚くことではありませんが、年間収入20億ドル以上の最大企業は、AIからROIを57%得ていました。測定された74%よりもはるかに低い数字です。最もROIを得ていたのは小規模企業でした。
フランスさん、これについてどう思いますか?これは、小規模でより容易に適応できる企業が、今日AIを構築する際に最も大きな効果を得る立場にあるということを私たちに教えているのでしょうか?そして、その適応性の側面について、私たち全員が学べる教訓はありますか?
私たちは皆、AIのスピードとAI採用、そして企業に組み込むために何をしているかについて知っており、話しています。小規模企業が計画を立て、それを会社内の複数の機能にわたって実装し、より大きなROIを得るために採用できる、真の機敏性があると思います。
エージェントとマルチエージェントを企業内のさまざまな機能にわたって統合すればするほど、より大きなROIを得られます。これは小規模企業で証明されていると思います。大企業には、長期間にわたって構築されたより多くのインフラがあります。それを剥がしてAIツールとAIモデルを内部に構築できるようにするには、少し時間がかかります。
そこには本当に興味深いニュアンスがあると思います。小規模企業はおそらくより速く成長しており、AIは成長に伴ってレバレッジを生み出すことを可能にします。一方、大企業にはフランスさんが言及したインフラが既にあります。ですから、実際には多くのユースケースで、それらのAIソリューションが効果的であると、成長からレバレッジを生み出すだけでなく、真にROIを実現するためにコストを削減する必要が生じます。
バブルの可能性
サイモンさん、それに続いて、ROI問題に関して、AI展開に非常にコストがかかるという通念が、ROI状況を困難にしているのでしょうか?それともプロセスの問題でしょうか?実際には、AI展開のコストはそれほど悪くなく、新しいプロセスを開発する必要があるという事実が問題なのでしょうか?
後者だと思います。会場の皆さんの中で、組織全体で膨大なリソースを消費し、長時間を要する大規模なERP実装やSaaSロールアウトに関わったことがある方はどれくらいいますか?そして、本番稼働は9か月後になります。これらのAIソリューションでは、すぐに価値を得ることができますが、すぐに価値を得た後、設計段階ではなく後付けとして、プロセスを完全に再構成する必要があります。
Googleは最近決算説明会を開催し、スンダー・ピチャイがGeminiを使用して数百万トークンを生成している多くの企業を称賛しました。そして誰かが計算したところ、それは数百万ドルの追加収入に過ぎないということでした。今年、この分野には非常に多くのお金が投入されました。大手テクノロジー企業の投資だけを考えても、年初のインフラ構築は約3000億ドルでしたが、数字が正しければ、現在は4000億ドル規模になっています。
私たちはバブルの中にいるのでしょうか?これはどのように理にかなっているのでしょうか、サイモンさん?
これが私たちが言っていた簡単な質問ですよね?今日ここに立って振り返ってみると、鉄道に投資された金額や、インターネットの展開の一部として光ファイバーネットワークに投資された金額を後悔している人はいません。
ですから、10年後には、AIインフラに費やしたお金が少なければよかったと振り返る人は誰もいないと思います。
しかし、それらはすべてバブルでした。申し訳ありませんが、それらはバブルでした。光ファイバーはインターネットバブルの中で構築されました。
その文脈でバブルが何を意味するかを定義することが重要だと思います。二つの側面があると思います。一つは単なるインフラ構築です。そしてもう一つは、民間企業と上場企業の評価額が高すぎるかどうかです。経済においてレバレッジをかけすぎているのでしょうか?これらについては、将来、後知恵が2020年になると思います。
評価問題に関して具体的に言えば、今現れている企業から次の時価総額1兆ドル企業のバッチが現れると信じています。ですから、多くのベンチャー投資家や成長投資家が賭けを選んでいると思います。しかし、今日構築しているインフラの量を後悔することは決してないと思います。
フランスさん、バブル問題についてどう思いますか?
特定の領域には潜在的にバブルがあるかもしれません。AIについて話すとき、それは多くの異なるものをカバーする二文字です。特定の領域にはバブルがあるかもしれませんし、その点には注意する必要がありますが、業界全体に当てはまるとは思いません。そして、ある種の調整が来たとしても、一部の企業に影響を与えるかもしれませんが、すべての企業に影響を与えるわけではありません。
しかし、ちょっと待ってください。AIは、開発の瞬間、過度の熱狂、そして投資の後退というプロセスを経ます。これはAI冬と呼ばれています。
ですから、必ずしも現在構築されているインフラ上での継続的な構築があるとは思いません。数年後にマーケティングと投資が理にかなわない場合、非常に簡単にAI冬に終わる可能性があります。
最初の質問に戻りますが、企業が投資に対するROIを証明できれば、それらの企業へのプロバイダーとして成長し繁栄し続ける企業が多数存在するでしょう。今日のインフラ構築は、これらの企業が見ている成長予測によって裏付けられています。
その成長予測を信じていますか?
詳細な成長予測は見ていませんが、私たちが話してきたように、AIがすべての仕事を破壊すると信じています。大企業内でのAIワークロードの飽和には達していないと思います。成長の余地は大いにあると思います。
今日その資本を投資している企業が長期的に成功する企業になるかどうかは、今からそれまでの間に多くの実行があります。
私がこうした「さあ、ROIはどこにあるのか」といった質問をする立場にいるのはいつも面白いと思います。なぜなら、結局のところ、私たちはコンピューターと話しているのです。時々それを忘れがちですが、業界から非常に多くの話題とマーケティングが出ているので、これがどのように理にかなっているのか疑問に思います。
AGIへの信念
しかし、数か月前にAnthropicのCEOであるダリオ・アモデイと座っていたとき、彼は会社が数年前に10億ドルを達成し、年末までに約100億ドルのラン・レートを達成する予定だと言いました。つまり、この10倍化は起こり続けているのです。
さて、お二人への最後の質問です。AGIを信じていますか?誰から始めましょうか?フランスさん。
Cohereのスローガンから始めましょう。私たちのスローガンは「AGIよりROI」です。ビジネス顧客がROIを得ている限り、それが私たちの焦点です。私は未来に興奮しています。それが私が言えることです。私は必ずしも会社の技術者ではありませんが、私たちが関わっているアイデアに興奮しています。
なるほど。パネリストの皆さんに拍手をお願いします。素晴らしい観客の皆さん、ありがとうございました。ありがとうございました。
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