AIは本当に信頼できるのか？「信頼ギャップ」の実態と課題

ビジネス現場に導入され、大きな期待を集めるAI。しかし、AIをガバナンスする難しさは、ビジネスリーダーの悩みの種となっています。AIを今以上に活用するためには、AIをもっと信頼できるようにする必要がありそうですが、何から取り組むべきでしょうか？

使用するAIを信頼できればできるほど、ビジネスパフォーマンスも高い――これは、富士通が実施した調査結果で明らかになった傾向です。

富士通は、このほど、グローバルな企業・組織の経営層をはじめとする意思決定に関わるビジネスリーダー400人を対象に調査を実施しました。回答を分析したところ、AIアプリケーションを信頼しているリーダーほど、ビジネスパフォーマンスに関する指標（生産性・製品開発・事業成功を示す値）についても、高い傾向を示すことがわかりました。

例えば、AIを「とても信頼している」としたリーダーたちが、同時に財務目標を達成している割合は、AIを「信頼していない」グループよりも、74％高い傾向がありました。生産性や社内効率の向上を示した指標については、その他よりも60％高い結果でした。

そうはいっても、大半のビジネスパーソンは、AIをなかなか信頼しきれないというのが現状でしょう。実際、約4割（38％）のビジネスリーダーは、「AIに入力されているデータは信用できない」と答えています。データが断片的で構造化されておらず、品質が低いことなどが理由です。また、39％は、「もしAIのデータにセキュリティや倫理上の問題があり、プロジェクトが失敗した場合、自分の評価やキャリアは危うくなるだろう」と述べています。

AIに期待しつつ完全に信頼はできないという「信頼ギャップ」――この問題を解決することで、「信頼できるAI」から能力をもっと引き出せます。その方法について、「データ衛生（data　hygiene）」、「スキル投資」、そして「ガバナンスの強化」の観点から考察していきます。