この3年間、AI、とくに生成AIをめぐる活動は多種多様に行われている。ビジネス面では、コールセンターでの活用などから、商品開発、営業プロセスにおける活用などがある。2025年はAIエージェント元年ともいわれ、自律的かつ既存のシステムとも連携するAIの開発はさらに盛んになっている。その効果についての考え方は、生産性向上という観点の中でも、業務時間の削減効果などインプットの削減が分かりやすく理解されてきた。
一方で、アウトプット増加の効果による成長への貢献も十分に起こり得る。その直接的な例としてよく取り上げられるのが、AIチャットボットによる24時間365日対応である。AIは人間が行う業務を高速かつ継続して対応できるので、さまざまな活動量を格段に増やすことができる。しかし、このような活動だけでは、3年前に気づかされたほどの重大さは感じられず、期待の幻滅期といわれてしまいかねない。

この先、当初感じたAIによる大きな変革を実現するには、AIをさらに広い意味での人間の能力拡張ととらえる必要がある。例えば、野村総合研究所（NRI）では、AIを単なる技術用語ではなく、人間の能力である「予測力」「識別力」「個別化力」「会話力」「構造化力」「創造力」を拡張するものと捉えている^注。既存の枠組みの中で単純に量を増やすのではなく、これらの力により、新しいことにリスクを取って挑戦することが、人間としてひいては組織として、大きな物語を作ることになるだろう。実際に、AIを活用すれば、企業としてもリスクテイク性向が高まるという研究成果もある。
その時、大事になるのは、人間や組織がAIにどれだけのことを任せられるのかという観点である。生成AIだけがAIではない。統計的手法や機械学習などのデータサイエンス技術を含め、AIにはいろいろな技術があり、それぞれ得意不得意が存在する。これらを見極める能力が企業の成長力や競争力の根幹となるだろう。

ただし、AI固有のコストやリスクが新たに浮上してくることも忘れてはならない。AI導入は企業のチャレンジ性向の高まりと同時にリスク選好度を上げることになるので、短期的には資本コストが上昇する可能性が指摘されている。
また、AIのブラックボックス化が、新たな不確実性やシステミックリスクを生む懸念もある。AIガバナンスにおいては、厳格に対応しようとすると工数もかかり、製品へのローンチも遅くなるが、一方で甘くすればリスクが高まる。これは、AI時代特有の「成長を実現する際の本質的な問い」であり、このリスクをうまくコントロールできるかどうかが、競争力を大きく左右することになろう。
そして、こうしたリスク含みのチャレンジを意思決定する際に重要になるのが「物語」である。事業投資の意思決定においては複合的な観点が求められるが、最も重要であるのは成長のストーリーである。この「物語」に投資家も経営者も惹かれるのである。今後AIは、こうした物語の創作をも拡張する。

DXももう十分に浸透した。確かに変革は必要であるが、変革だけが目的では疲弊（DX疲れ）するだけである。人手不足が足元の社会課題であるため、どうしても効率的に物事を回すことにとらわれがちになるが、デフレからインフレに代わり、社会の意識もこれまで重要だったコスパやタイパから、少しずつ成長に目が向き始めている。変革の先にどういう成長の物語があるのか。そこにAIをどれだけ活用できるかが重要だろう。