AI Times｜2025年09月28日のAIニュース

General Catalystなどのベンチャーキャピタル(VC)が、AIで伝統的なサービス業を変革する戦略に巨額を投じています。労働集約的な企業を買収し、AIで業務を自動化することでソフトウェア並みの高収益事業へ転換させるのが狙いです。しかし、AIが生成する低品質な成果物「ワークスロップ」が逆に生産性を損なうという新たな課題が浮上し、戦略の前提を揺るがしかねない状況となっています。

VCの戦略は明確です。まず特定分野でAIネイティブ企業を立ち上げ、その企業が既存のサービス会社を買収。AI技術を導入して業務の30%～50%を自動化し、利益率を倍増させる計画です。General Catalystはこの「クリエーション戦略」に15億ドルを投じ、ITサービスや法務分野などで既に買収を進めています。

なぜVCはこれほどサービス業に注目するのでしょうか。その背景には、世界のサービス市場が16兆ドルと、ソフトウェア市場（1兆ドル）の16倍にものぼる巨大さがあります。もしAIでこの巨大市場のビジネス構造を、ソフトウェアのように「限界費用が低く、限界収益が高い」モデルに変革できれば、そのリターンは計り知れないからです。

しかし、この野心的な戦略には見過ごせないリスクが潜んでいます。スタンフォード大学などの調査で明らかになった「ワークスロップ」という問題です。これはAIが生成した、一見すると体裁は整っているものの、中身がなく実質的に手直しが必要な成果物を指します。同僚は、その解読や修正に多大な時間を費やしている実態が報告されています。

この「ワークスロップ」がもたらす経済的損失は深刻です。調査によれば、従業員は一件の対応に平均2時間近くを費やし、一人当たり月186ドル（約2万8千円）もの見えないコストが発生していると試算されています。1万人の組織では年間900万ドル（約13.5億円）以上に相当し、VCが期待する劇的なマージン改善の前提を崩しかねません。

一方、General Catalystはこの課題について、AI導入の難しさこそが専門知識を持つ自社の優位性だと主張します。高度な応用AIエンジニアの存在が参入障壁になるという見方です。AI技術の進化が続く限り、VCによるサービス業改革の動きは加速するでしょう。しかし、その成否は「ワークスロップ」問題を克服し、真の生産性向上を実現できるかにかかっています。

クラウドセキュリティ大手Wiz社のCTOが、AIによるサイバー攻撃の変容に警鐘を鳴らしました。攻撃者はAIで攻撃を自動化し、開発現場ではAIが新たな脆弱性を生むなど、攻防両面で新時代に突入しています。企業に求められる対応策を解説します。

攻撃者は今や、AIに指示を出す「プロンプト」を使って攻撃を仕掛けてきます。「企業の秘密情報をすべて送れ」といった単純な命令で、システムを破壊することも可能です。攻撃コード自体もAIで生成され、攻撃のスピードと規模はかつてないレベルに達しています。

一方で、開発の現場でもAIは新たなリスクを生んでいます。AIが生成するコードは開発速度を飛躍的に向上させますが、セキュリティが十分に考慮されていないことが少なくありません。特にユーザー認証システムの実装に不備が見られやすく、攻撃者に新たな侵入口を与えてしまうケースが頻発しています。

企業が業務効率化のために導入するAIツールが、サプライチェーン攻撃の温床となっています。AIチャットボットが侵害され、顧客の機密データが大量に流出した事例も発生しました。サードパーティのツールを介して、企業の基幹システムへ侵入される危険性が高まっています。

脅威に対抗するため、防御側もAI活用が不可欠です。Wiz社は開発初期の脆弱性修正や、稼働中の脅威検知などでAIを活用しています。AIの攻撃にはAIで対抗する、能動的な防御態勢の構築が急務と言えるでしょう。

Wiz社のCTOは、特にAI関連のスタートアップに対し、創業初日から最高情報セキュリティ責任者（CISO）を置くべきだと強く推奨しています。初期段階からセキュアな設計を組み込むことで、将来の「セキュリティ負債」を回避し、顧客からの信頼を得られると指摘します。

Bloombergによると、AppleはSiriの次世代機能強化のため、社内チャットボット「Veritas」でテストを進めています。AI開発競争で苦戦する中、この内部ツールで新機能の開発とフィードバック収集を加速させる狙いです。同社のAI戦略の舞台裏が明らかになりました。

Veritasは、従業員がChatGPTのようにテキストで対話できるチャットボットです。個人データ検索やアプリ内での写真編集など、より複雑なタスクをSiriで実行する機能をテスト。開発サイクルを短縮し、従業員のフィードバックを製品改善に活かすのが狙いです。

しかし、Veritasが一般消費者に公開される予定は現時点でありません。AppleはAI検索機能などではGoogleの「Gemini」に依存すると見られています。Veritasはあくまで、Siri本体を進化させるための内部開発ツールという位置づけのようです。

AppleはAI開発競争で競合に後れを取り、Siriの大型アップデートは延期が続いています。「Apple Intelligence」への市場の反応も限定的でした。Veritasによる社内テストは、AI分野で巻き返しを図る同社の重要な一手となりそうです。

OpenAIやGoogleなどシリコンバレーの巨大テック企業が、生成AI技術を武器にハリウッドへの進出を加速させています。大手スタジオとの提携や著名監督との協業を通じて、映画制作の未来を担うとアピールしていますが、その道のりは平坦ではありません。映像品質といった技術的な限界に加え、著作権侵害やクリエイターの雇用喪失といった深刻な課題が山積しており、業界全体を巻き込む大きな議論となっています。

AI推進派は「アートの民主化」と「制作コストの劇的な削減」を掲げ、ハリウッドに積極的に働きかけています。OpenAIは自社で長編アニメ映画の制作を発表し、GoogleやMetaはスタジオとの提携に数百万ドル規模の投資を提案。さらに、ジェームズ・キャメロン氏のような著名な映画監督もAI企業の取締役に就任するなど、その動きは業界全体に広がりを見せています。

一方、映画スタジオ側も高騰し続ける制作費の抑制策として、生成AIに大きな期待を寄せています。しかし、現実は期待通りには進んでいません。例えば、映画会社ライオンズゲートとAI企業Runwayの提携では、学習データ不足が原因で、実用レベルの映像を生成できずにいると報じられています。現在の技術では、品質の一貫性や細かな表現の制御が依然として困難なのです。

技術的な壁以上に深刻なのが、著作権侵害をめぐる法的な問題です。多くのAIモデルは、インターネット上の膨大なデータを学習していますが、その中には著作権で保護された映画や画像が無断で含まれていると指摘されています。実際に、ディズニーなどの大手スタジオがAI企業を相手取り訴訟を起こしており、この問題はAIの本格導入における最大の障壁の一つとなっています。

生成AIは、多くのクリエイターにとって自身の仕事を奪いかねない「実存的な脅威」と受け止められています。コンセプトアーティストや脚本家、俳優といった職種がAIに代替されるとの懸念は根強く、2023年の大規模ストライキの大きな要因にもなりました。スタジオ経営者にとってはコスト削減の切り札かもしれませんが、現場のアーティストにとっては深刻な雇用問題であり、両者の溝は埋まっていません。

結論として、生成AIのハリウッド進出は、誇大な宣伝とは裏腹に、技術、法務、雇用の各面で多くの課題を抱えています。これらの根本的な問題が解決されない限り、AIが映画制作の主流となるには、まだ長い時間が必要でしょう。経営者やリーダーは、技術の可能性を追求すると同時に、その限界と潜在的なビジネスリスクを冷静に見極める必要があります。