AI責任者は今話題の新しい役職ですが、企業は本当にこの役割を担う人材を必要としているのでしょうか？どのような責任を伴うのでしょうか？デロイトAI研究所のエグゼクティブディレクターであり、同社で信頼できる技術倫理のリーダーを務め、『信頼できるAI：AIにおける信頼と倫理をナビゲートするためのビジネスガイド』の著者でもあるビーナ・アマナス氏に話を伺いました。アマナス氏によると、AI責任者はビジネスとテクノロジーの両面で優れた洞察力を持つ人材が求められる重要な役割です。
AI責任者の役職は、組織のデジタル成熟度と規模に応じて、最高経営責任者（CEO）、最高技術責任者（CTO）、または最高情報責任者（CIO）が採用される可能性があります。アマナス氏は、AI責任者の役割は、生成AIだけでなく、機械学習やデータサイエンスなど、幅広い技術を網羅していると指摘しました。
このインタビューは長さと明瞭さを考慮して編集されました。
ジャンプ先:
- AI 責任者は何をしますか?
- AI責任者は流行りの役職だが、テクノロジー業界は今後もその役割が続くことを意味している
- ビジネスリーダーのためのAI倫理的考慮事項
AI 責任者は何をしますか?
メーガン・クラウス：エグゼクティブAIスペシャリストを採用する際には、何を求めるべきでしょうか？職務内容はどのようなもので、人々はどのようにそれにマッチするのでしょうか？
Beena Ammanath:最高マーケティング責任者や最高技術責任者、最高情報責任者といった従来の役割とは異なり、[AI 責任者の役割] は、組織の成熟度、AI で何をしたいのか、そして現在の状況によって決まります。
AIがどのような役割を果たすと考えているのでしょうか？私は2つのケースを見てきました。1つは、AI導入にまだ経験が浅く、コアプロセス、新たな収益機会、新製品のアイデアなど、AIをビジネスの中核にどう取り入れるかを模索している組織です。AIに関する深い知識に加え、ビジネス感覚も兼ね備えた人材を求めるでしょう。
理想的には、少なくとも自社の事業領域における専門知識を持つ人材が望ましいでしょう。そのため、ヘルスケア企業が最高 AI 責任者を探している場合は、AI に精通していて、ヘルスケア企業での業務経験がある人材を採用することが望ましいでしょう。
参照: データチームの予算が逼迫しており、データリーダーとチームの能力が不足し、離職率が高くなっている (TechRepublic)
コスト削減であれ、新たな収益機会であれ、貴社のビジネスを真に理解し、AIから最大限の価値を引き出せる人材を求めています。そして、ビジネスそのものを理解している人材も必要です。おそらく経営学の学位を取得している人であれば、そのビジネス感覚も持ち込むことができ、「この組織にとってAIが最も効果的なのはここです」と言えるでしょう。
組織がAI導入において非常に成熟している場合、あるいはAIネイティブ企業である場合は、その技術を深く理解している人材も求めています。そうした人材は、AIに関する研究を自ら行ってきた経験がある、オープンソースコミュニティに深く関わっている、あるいは今後のAI研究論文や研究分野に精通している、あるいは深い技術知識を持っているといった点が求められます。
したがって、あなたの会社が非常に成熟しているか、AI ネイティブの会社である場合は、おそらく AI に精通した技術者も探しているでしょう。
メーガン・クラウス：テクノロジー業界で「AI 責任者」などの肩書きが話題になるようになったのはいつごろですか?
ビーナ・アマナス：これは、デジタルネイティブな他の多くの役割と同様に、進化を遂げてきたものです。AI責任者の最初のイテレーションは、企業がデータの価値に気づいたときの最高データ責任者だったと考えられます。その後、データサイエンスが登場しました。現在では、最高データサイエンス責任者、最高データ・アナリティクス責任者、あるいはデータ・アナリティクス責任者といった役職も存在します。
ここ10年ほどは、それが主流の肩書きでしたが、今では同じ肩書きの一部がAIへと変化しています。これは主に、AIが単なるビッグデータや機械学習にとどまらず、大規模言語モデルやテキスト生成、画像作成といったAIの他の属性へと技術そのものとして成長したことに起因しています。
AI 責任者や最高 AI 責任者という言葉は、少なくとも過去 2 年間はよく使われる言葉だったと思います。
Megan Crouse: AI 責任者の役割は、エンジニアリングからユーザー中心の意思決定まですべてをカバーする必要がありますか?
ビーナ・アマナス：そうです。そうでなければ、チーム体制を整えるべきです。深い技術知識、深いビジネス知識、そして深いドメイン知識を持つユニコーン企業を採用しようとするのは、失敗への第一歩です。そのような深い知識を持つ人材を見つけることは極めて困難です。
つまり、リーダーシップの基本理念を持ち、協調性を持ち、様々なスキルセットを融合させ、自身の知識のギャップを理解している人材を見つけることが重要なのです。そして、そのギャップを埋めるために、適切なリーダーシップを発揮できる人材を育成することが重要です。
最高 AI 責任者になるには、これら 3 つの分野すべてに精通している必要はありませんが、自分の能力のギャップを認識し、[適切な] スキルセットを備えた経営幹部チームを編成する必要があります。
AI責任者は流行りの役職だが、テクノロジー業界は今後もその役割が続くことを意味している
メーガン・クラウス：大企業でも中小企業でも、こうした役職は増えているのでしょうか？今後数年間、企業はAI責任者という役割について議論し続けると思いますか？
ビーナ・アマナス：はい、その通りです。今後数年間は間違いなくそうです。組織の規模に関わらず、AIに重点を置く必要があると思います。AIがもたらす可能性は非常に大きいため、AI担当責任者、つまり、AIがビジネスにどのような革新的な方法で導入され、どのようなインパクトを与えることができるかを検討できるシニアリーダーを置くことが重要になるからです。
今後数年間、AIは計り知れない影響を与えるでしょう。ビジネス価値の創造といったプラスの影響はもちろんありますが、ビジネスにマイナスの影響を与える可能性もあります。
テクノロジーの価値とリスクについて検討し、両方の側面を検討して、AI をいつどこで使用すべきか、どのようなガードレールを整備する必要があるか、新しい AI 規制を認識しながら、今後登場する新しいテクノロジーを最大限に活用するにはどうすればよいかなど、ビジネス上の決定を下す上級リーダーを必ず配置してください。
参照：米国におけるAI規制は現在も進行中の取り組みであり、9月にはテクノロジーリーダーと米国上院議員による会合も開催された。(TechRepublic)
今日ではすべての企業がテクノロジーを活用した企業であるため、小規模企業であっても大規模企業であっても、AI に重点的に取り組んでいるリーダーを擁することが極めて重要になります。
メーガン・クラウズ： AI リーダーが注意すべきリスクについて、先ほどおっしゃった点についてもう少し詳しく教えていただけますか?
ビーナ・アマナス：もちろん、よく耳にするバイアスと公平性の問題もあります。AIに人間のデータを使用する場合は、アルゴリズムに人間の公平性とバイアスがないか必ず確認し、それらを軽減する必要があります。また、アルゴリズムの機能についても透明性を確保する必要があります。これは、AIがいつ、どこで、どのように使用されるかによって異なります。
公平性や透明性の許容レベルはどの程度でしょうか？地図が特定の経路を推奨する理由と、AIがあなたの症状に対して特定の診断を推奨する理由を、本当に知りたいですか？優先順位は、ユースケースやデータプライバシーへの影響によって異なります。[データ]を希望どおりに使用するための適切な権限をどのように確保しているのでしょうか？
ビジネスリーダーのためのAI倫理的考慮事項
メーガン・クラウス：生成型AIの活用に関する経営判断を行う際には、他にどのような倫理的配慮が必要でしょうか？AI責任者やそれに類する役職者による意思決定には、どのような人物、どのような役職、そして場合によってはどのような利益団体が関与すべきでしょうか？
ビーナ・アマナス：多様なステークホルダーからなるグループ、いわば委員会のようなものが必要です。これは事業部門や機能部門を横断するものです。複数の製品ラインや事業部門がある場合は、それぞれの事業部門のリーダーだけでなく、様々な機能部門（グループ）のリーダーも参加する必要があります。なぜなら、生成AIは事業部門だけでなく、財務チーム、人材チーム、人事チーム、マーケティングチームにも影響を与えるからです。
責任を持ってコンプライアンスを遵守しながら、生成 AI を最も効果的に使用するには、ビジネスおよび機能横断的な利害関係者チームを編成し、生成 AI の使用事例を評価して優先順位を付けることが重要です。
