- 本記事は、AIの最大の経済的影響は、予測や創造のコスト削減にあるのではなく、「翻訳コスト」（あるチームのアウトプットを別のチームのインプットに変換するコスト）の削減にあると主張しています。
- 翻訳コストは、会議時間、修正、データの照合、再作業として現れます。このコストを削減することで、調整（コーディネーション）が大幅に向上します。
- AIは2つの方法でそれを実現します。非構造化データ（メール、PDF、写真、スプレッドシート）から構造を抽出することと、構造化されたデータを使用して業務を実行することです。
- 建設業界では、建築家、構造エンジニア、請負業者が異なるツールを使用しており、共通標準の強制はしばしば失敗します。
- Trunk Tools社は、AutodeskとProcoreのデータを統合して検索可能なプロジェクト記録を作成し、各者間の食い違いを減らしています。Procoreもこの方向性を探るためDatagridを買収しました。
- 米国の自動車保険業界では、CCC Intelligent Solutionsが標準コードとデジタル化されたプロセスにより支配的です。乗り換えコストが非常に高いため、競合他社は苦戦しています。
- スタートアップのTractableは標準化争いを避け、AIを使用してスマートフォンの車両損傷写真から既存システムと互換性のある修理見積を作成します。2023年までに約70億ドル相当の請求を処理しました。
- 著者は企業に対し、3つの戦略を提案しています。中間翻訳レイヤーになること（物流のproject44など）、エンドツーエンドの責任を強化すること（Maersk）、あるいは内部でデータを一元管理しアクセスに「課税」すること（FedEx）です。
- 長期的には、迅速な調整にはガバナンス、責任、そして信頼が伴う必要があり、それによって持続可能なエコシステムが構築されます。
📌 AIは、標準化への合意を必要とせずに、断片化されたシステム間の「翻訳」コストを削減することで最大の価値を生み出します。建設から保険まで、Tractableのような企業はプロセスを変える代わりにデータを統合することで、約70億ドルの請求を処理しました。しかし、規模が拡大するにつれ、この新しい調整エコシステムにおいて誰が権力を握るかは、責任とガバナンスによって決まるでしょう。
