AIとコンサルティングの間で戦争が立ち上がりつつあります。
城へ向けてゆっくりと行軍する軍隊のように、専門家の“推測”で名高いMckinsey、Nielsen、Gartner、Publicisなどの目利きを打ち倒すための、新しい技術がやって来ています。人を分析するコンサルティング（考えてみてください。あらゆるマーケティング、調査、世論調査など）は、「合成オーディエンス」の技術と向き合う必要が出てきます。
合成オーディエンスは、人々のデジタル版を生成し、その後それをほぼ瞬時かつ安価に調査できるようにすることを目指しますが、正確さはそれほど高くありません。タマゴッチのようなものですが、それが人間版です。
AIにある人物についての情報を与えて促すことで、AIにその人の立場に立って、現実世界の人間の思考、行動、優先事項、決定をシミュレーションさせます。また、特定されないプレースホルダーの人物やペルソナを作り、それらが本物であるかのように調査することもできます。これらの領域では、スタートアップのElectric Twin、Artificial Societies, 、Aaruなど、さまざまな企業がすでにプロダクトを投入しています。さらに、100年の歴史を持つDentsuです。
人を調査するのに以前は4か月かかり、さらに数か月かけて調査結果をきれいなPowerPointにまとめるのに合計で数千ドル、場合によっては数万ドルかかっていたものが、今では2分で済み、費用は数ドルだけです。
私は勝ち馬を選んだように見えるかもしれません。でも部族同士の戦争の中で、私はロミオです。二つの敵対する家の間に挟まれている。私はこの領域で大手の既存企業として働いています。2023年から2025年にかけて、WPPのロンドン本社で働きながら、フォーチュン500の多数の企業向けに同様のツールを構築し、このテーマについてニューヨーク大学の研究者にも多く助言しました。
小国の人口やGDPに匹敵するような人員規模と売上を持つWPPのような企業は、そのスピードと高いマージンのためにスタートアップを必要としています。一方で、スタートアップは私たちの配信（ディストリビューション）が必要です。
私の助言はずっと、これらの部族の間の“統一”でした。WPPが多数のスタートアップと組んでいて、私たち自身のツールを作ることや、ハイパースケーラーとの深い接点づくりに休まず取り組んでいることを考えると、戦争という比喩であなたをミスリードしている可能性があります。結局のところ、これは恋愛物語なのかもしれません。しかし、運命の毒のボトルは私たちの手の中にあります。この先数年は極めて重要で、形成期です。
最終的にこの未来を決めるのは、これらの調査の“買い手”です。市場調査への食欲が最も大きいフォーチュン500は、合成オーディエンスを食材として取り込むことをためらいがちです。ピッチで私に最初に投げられる質問は「AIにデータを盗まれないか？」です。この質問は感情的な反応だと私は感じています。多くのAIへの不安は、2022年のLinkedIn投稿が私たちの集合意識に入り込んでしまった名残のように思えます。
私は一般に、この質問に別の質問で答えます。「Microsoft Teamsを使っていますか？」
答えはしばしば「はい」です。ほとんどのエンタープライズは、Google、Amazon、Microsoftが提供するクラウドサービスに、機密データをほぼ例外なく保存しています。ところが、それらと同じ企業が、エンタープライズ向けAIサービスも提供しており、その利用規約では「あなたのデータでモデルを学習することはしない」と明記しています。もちろん、その声明を信じるかどうかは任意ですが、そもそも“信じること”はあらゆることについて自発的なものです。
一方で、精度に関する批判は、反論しにくいです。有名なベンチャーキャピタル企業のAndreessen-Horowitz（a16z）は、この新興テック分野の分析に「Faster, smarter, cheaper（より速く、より賢く、より安く）」という見出しを付けました。
戦争における希望の仲裁者として言えば、合成リサーチはより速く、より安いことに私は同意します。でも、それはより“賢い”のでしょうか？わかりません。スタンフォードのParkらによる画期的な論文が、2024年にベンチマークを確立したことで、AIが調査に対する人間の回答を平均85%の精度でシミュレートできることが示されました。
実際、一般的な社会調査の一部領域では、90%以上の精度で回答を再現したそうです。モデルに関連情報が与えられ、豊かな文脈（たとえば、その人物のミニ経歴のようなもの）が与えられると、行動や思考を非常に正確に推測できます。
とはいえ、どの予測も100%の正確さにはなりません。人間が自分の欲望を表現できる以上に、人間の傾向がより良い形でモデル化された未来は、可能性としてはあり得ます。あるいは、映画マイノリティ・リポートの世界が現実になる未来に、私たちが住むことになるかもしれない。しかしその未来は遠すぎて、ビジネス読者の注意を引くには適していません。むしろトム・クルーズとスティーヴン・スピルバーグの領域に向いています。
私にとってより興味深いのは、この技術が低い精度でも何をできるのかという点です。私の個人的なテストでは、その人物について非常に単純な情報（年齢、居住エリア、性別など）だけでも、特定の行動を72%の精度でモデル化できることを目にしました。
これらは作りやすい予測だ、という主張は成り立ちます。結婚している人に子どもができるかどうかは、賭けの大きさが低いのです。これは、戦略家が持つ唯一無二の洞察を完全に置き換えることはできません。
しかし、そもそも人間を理解し、モデル化することがいかに難しいかを考えると、ランダムよりも良く、しかも到達可能な解決策は、インパクトを生み得るはずです。
想像してください。莫大なスケールです。人間の心は、小さな範囲の価値観で動いています。何かが2倍速いことは理解できますが、175,200倍速いことは理解できません。すると突然、数日かかっていた旅が数時間になり、橋が建設され、ガソリンスタンドができ、そしてまるごと産業全体が始まるのです。
改善が“わずか”ではなく“指数関数的”であるとき、この記事だけでは予測しようのない正の外部効果が生まれます。
私たち全員に提案したいのは、ポップコーンを食べてショーを見守ることです。何が起きようと、きっと面白いはずです。
