Google Cloud
技術インフラストラクチャー部門
上級バイスプレジデント
ウルス・ヘルツル 氏

――2024年を振り返ってどんな年だったとお感じですか。

ヘルツル多くの変化があった1年でした。最も大きな変化は、AIが大企業や公的機関においても業務に組み込まれ、活用されるようになったことです。これに伴って、クラウドが全ての企業にとってデフォルト（標準）になった1年でもありました。AIを使いこなし、データの価値を十分に引き出すには、様々なデータを全てクラウド上に置くほうが圧倒的に効率的だからです。

　データが組織内のあちらこちらに散在していると、一元的に扱えず、データを分析する作業がとても複雑になってしまいます。これではAIをフル活用できません。全てのデータをクラウド上に置くことで、変化に迅速に対応できるようになります。企業単体だけでなくパートナーを含めてデータを活用することもできるでしょう。また、プラットフォームが一つになっていれば、対象とする業務が膨大なデータ分析を伴う場合でも、特定のデータのみを扱う場合でも、柔軟かつダイナミックに対応できます。生成AIはすぐに新モデルが出てきますが、クラウドなら新モデルの採用も容易です。

――AIを活用してデータの価値をうまく引き出すコツはどんなところにあるのでしょうか。

ヘルツル重要なのはAIがデータを取り込みやすいように、データを体系立てて整理し、管理しておくことと、AIやデータ分析ツールを同一のプラットフォームで扱えるようにすることです。

　そうしてプラットフォームを統合することで、例えば活用するデータをAI自身が整理して使える状態にするAIアシステッド・プラットフォームを実現できます。AIが人による設定ミスを含めてシステムの脆弱性を見つけ出し、修正するようなこともできます。将来的には、システムの動作やデータからAIがビジネスを理解し、そこに潜むリスクを推測して最適なセキュリティー設定を施すといった仕組みも実現できるかもしれません。もちろん簡単にできるわけではありませんが、そのポテンシャルを考えるとワクワクします。

　もう一つ、シェアド・レスポンシビリティ（責任の共有）という観点も大切です。例えばPCI DSSなどの業界基準や法規制への対応が必要な場合、それをクラウドに移行する際に必要な仕様をクラウド事業者と共有するというものです。Google Cloudは、この責任を共有し、対応を担保します。

――とはいえ、業務でAIをフル活用するというレベルには、一足飛びにはいきませんね。

ヘルツルAIは魔法ではありませんから、ステップを踏んで確かめながら導入していくことになります。スピード感がなく、なかなか効果を得にくいように聞こえるかもしれませんが、数カ月ごとに数％前に進むだけでも5年後には大きな差が生じています。

―いくつかのプロセスを組み合わせて一連の業務をこなすAIエージェントが注目されていますが、これについても同様ですか。

ヘルツルそうです。技術を過大評価してはいけません。AIエージェントを含め、新しい技術や仕組みを業務に取り入れていくには、小さなユースケースから適用し、そこでの精度を高め、順に積み上げていくアジャイルな取り組みが必要です。活用範囲を絞ることで正答率はアップしますし、リスクを回避できます。

――AI活用が広がると企業文化も変わっていくのでしょうか。

ヘルツルクラウドを導入すること自体もそうですが、いろいろなことを手軽に試せる環境が整っていくに伴い、それを使う側である企業の文化や働き方も変化していくと考えています。特にAIに関しては、ツールがどんどん充実してきていますから、例えば業務改善のちょっとしたアイデアなども簡単に試すことができます。

　従来は、AIを試すことにも時間や手間がかかることを理由に試さずに終わってしまっていました。しかし、計算処理性能の向上した今なら、AIツールを使って手軽に試し、うまくいきそうなら躊躇せずにビジネスに投入することが可能です。“摩擦”が減ることで、小さな実験から驚くような成果を得て、イノベーションを生み出しやすくなるかもしれません。

――一方で、AIの広がりはエネルギー消費の増大につながるといった課題も指摘されています。

ヘルツル確かにそういう指摘はあります。ただエネルギー消費については、実はそれほど懸念していません。

　指摘の原因の一つは演算処理を担う半導体の進歩のスピードが鈍化していることにあります。AIが浸透するとそれだけコンピューターが多く必要になり、エネルギー消費が膨らむということです。ただ、鈍化しているとはいえ半導体は進歩し続けていますし、なによりAIを利用すること自体が社会の効率化につながります。今までと同じ結果を得るまでに必要な作業・処理が減れば、エネルギー消費も抑制できます。

　加えて、AIのアルゴリズムの進化によってエネルギー消費は劇的に改善されています。例えばGeminiの演算能力はここ18カ月で100倍になっています。エネルギーコストよりもAIがもたらすバリューが大きいからこそ活用が広がっているのです。

　AI活用はとても挑戦的です。成功するにはアジャイルな取り組みと試してみる勇気が必要です。AIをビジネスやプロセスに取り込むことで新たな発見があり、Googleが使命とする企業内の障壁の解消が実現されると確信しています。