経営層がChatGPTの説得的な出力に基づいて不完全な理解でエージェントAIを導入している。
BloombergGPTなど高額の社内プロジェクトが次々と失敗に終わり、社員からも敬遠されている。
実際に試しもせずに意思決定した結果、技術の可能性を生かしていない。
何が起きたか
経営者がChatGPTの魅力的な出力に説得され、AI専門知識のないコンサルタントによる高級なスライドを信頼して、エージェントAI（自分で判断して作業するAI）の導入を進めている。BloombergGPTのような社内モデル構築やRAGボット（企業データを検索して回答するシステム）の導入が相次いでいるが、実際には社員に使われず失敗に終わっている。
なぜ重要か
経営層の大多数はLLMやエージェントAIを実際に使ったことがなく、知識はコンサルティング企業のプレゼンテーションのみに頼っている。1865年の英国の赤旗法（自動車の走行を制限した法律）の例のように、実際に試さずに意思決定すると、技術の真の可能性を見逃し、過度な制限や不適切な運用につながる危険性がある。
注目点
著者は経営層とAI実務家の間に専門知識のギャップが存在することが主な問題だと指摘している。BloombergGPTは金融データ40年分で一から構築されたにもかかわらず、GPT-4リリースから数週間でほぼすべての金融タスクで敗北した例が示す通り、経営層の期待と現実のズレが大きい。
ChatGPTの登場により、AI分野は大きく変わった。従来の深層学習時代は、技術がどのように動作するかは複雑でも、何ができるかは明確だった。文書の分類、住所や人名の抽出といった具体的なタスクに限定されていたからである。ところがChatGPTは、何ができるかも何がどう動作するかも分かりにくくなった。この曖昧さが、AI実務経験のない人々、著者が「ChatGPT教育を受けた専門家」と呼ぶ層を生み出した。経営層の多くは自分たちがAIの深い理解を持つと信じ込み、コンサルティング企業が作成した魅力的だが内容に欠ける資料に依拠して大型投資を決定している。1865年の赤旗法の事例は、実際の試用なしに技術を規制・制限してしまった歴史的教訓を示唆している。当時、自動車産業の存在を脅かした既得権益層が規制を推進し、その結果30年間の停滞を招いた。著者は現在のエージェントAI導入も同じ陥穽に陥りかけていると警告している。経営層が実際にAIを試さずに導入判断する限り、技術の真の可能性は生かされず、適切でない制限や運用につながるとの論拠である。
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