デジタルツインの台頭により、企業は人間を介さずに利益を向上させることが可能になっている。

大企業は従来型のアンケート調査から離れ、AIが生成した実在の人物の複製を利用する方向に移行しつつある。この変化はより迅速な洞察をもたらす一方で、雇用やデータプライバシーに関する懸念も引き起こしている。.

TikTokでバズった動画は数時間でブランドを有名にすることができるが、多くの企業は依然として12週間の調査サイクルに頼っている。.

結果が届く頃には、データはしばしば古くなっている。.

フィードバックを受け取ってから、その意味を理解するまでには、しばしばタイムラグが生じる。そのため、大企業はトレンドが急速に変化する際に、迅速に対応することが難しい場合がある。.

多くの企業が、デジタルツインこそが解決策だと考えている。.

これらは、実物、システム、あるいは人物のデジタルコピーです。企業はこれらを利用してアイデアを試したり、実際に実行する前にどのような結果になるかを確認したりします。.

大手銀行や製薬会社は既にこの技術を活用し、重要な出来事や新製品に対する人々の反応を予測している。.

テストは数週間ではなく数秒で完了します

この技術は現在、ハイテク企業において勢いを増している。.

の研究者たちは、 デジタルツイン システムを構築した。

彼らの新しい手法では、ネットワークの動作状況をわずか4.78秒で測定できる。従来の手法では、同じ作業を行うのに約33時間かかっていた。.

処理速度が非常に速いため、エンジニアはより多くの状況をテストできるようになり、特にネットワークが複雑化するにつれてその効果は顕著になる。.

迅速な情報へのニーズの高まりは、消費者調査のあり方を変えつつある。.

Broxというスタートアップ企業が、実在の人物のデジタル複製を6万件作成した。.

これらは単なる推定値ではなく、広範なインタビューに基づいた非常に詳細な人物像であり、中には一人の人物について300ページにも及ぶ資料が含まれているものもある。.

従来型の統計モデルに主に依存する代わりに、企業は複数のシミュレーションを数ヶ月ではなく数時間で実行できるようになった。.

ブロックスを経営するハミッシュ・ブロックルバンク氏がその違いを説明した。.

「LLM（論理言語モデル）を使えば、1万個の真に合成されたデジタルツインを作成できますが、それでも回答は非常に狭い分布に正規化されてしまいます。これは、実際に人々に質問する際には現実的ではありません」と彼は述べた。.

Brox社は既にこれらの双子を準備済みであるため、大手製薬会社はデジタル上の群衆に質問を投げかけ、数時間以内に信頼できる結果を得ることができ、実際にインタビューする人を探すという手順を完全に省略できる。.

自動化は高給取りの労働者を標的にしている

自動化への急速な推進には欠点がある。.

MITの経済学者ダロン・アセモグル氏によると、多くの企業は効率性を高めるためではなく、主にコスト削減のために自動化を利用しているという。

彼の研究によると、雇用主はより高い報酬を提示すれば、従業員を入れ替えることに抵抗が少ないという。.

この研究は、所得格差にも大きな影響を与えることを明らかにした。.

1980年から2016年の間に所得格差が拡大した要因のうち、52%は自動化によるものだった。.

アセモグル氏は、労働者の給与が高ければ高いほど、企業はその職種を自動化するインセンティブが高まると指摘した。.

彼はまた、労働コスト削減に重点を置いたことで、自動化がもたらす多くの潜在的なメリットが損なわれてしまったと主張した。.

研究によると、賃金引き下げの取り組みによって、自動化によってもたらされるはずだった生産性向上分の60％から90％が相殺され、結果として、彼が「比較的弱い生産性成長」と表現する結果になったという。.

プライバシーもまた、重要な問題になりつつある。.

IMDEA Networks Instituteの研究チームは AIシステムが、ChatGPT、Claude、Perplexity AIといった tracGoogleとTikTokが開発した

これらの tracは、チャットのタイトルやウェブアドレスなど、ユーザーがどのような話題について話しているのかに関する情報を収集する可能性があります。.

デジタルツインは、幼少期の経験、行動、人間関係といった、非常に個人的な情報を用いて形成される。.

これらの技術は、第三者による tracと組み合わせることで、膨大な量の機密データを収集・処理することが可能です。.

AIシミュレーションおよびデジタルツイン産業は、 2030年までに213億3000万ドル規模に達すると予測されている。