生成AIの経済的潜力:次の生産性のフロンティア

マッキンゼーの最新レポートによると、生成AIの発展速度は予想を大幅に上回っており、その経済的利益と社会的影響も従来の見積もりを大きく超えるとしています。

報告の核心的な結論は、AIが人間のレベルに達する時間が想像よりも早いことであり、中位予測は2030年以前です。2017年の予測と比較して、新しい報告はAIの発展の見通しに対してより楽観的です。

生成型AIは私たちの生活のあらゆる側面に浸透しています。ChatGPTからCopilot、Stable Diffusionなどのツールに至るまで、これらのAI製品は人々の働き方や生活様式を変えています。これまでとは異なり、これらのツールは誰でも利用できるものです。

報告はAIの発展の速度に重点を置き、現在私たちの生成的AI能力に対する理解がまだ初期段階にあることを指摘しています。マッキンゼーの今回の報告は、生成的AIの将来の発展をより深く理解することを目的としています。

経済的影響に関して、報告書は63の生成AIユースケースを特定し、16のビジネス機能をカバーしています。各業界に適用される場合、毎年2.6兆から4.4兆ドルの経済的利益をもたらす可能性があります。これは2017年に予測された11兆から17.7兆ドルの15%から40%の増加です。

報告は、生成型AIが約850の職業に及ぼす潜在的な影響を分析しました。専門家は様々なシナリオをシミュレーションし、生成型AIが世界経済を構成する2100以上の業務タスクを実行できる時期を推定しました。その結果、生成型AIの総経済的利益は毎年6.1兆ドルから7.9兆ドルに達する可能性があることが示されました。

将来的な潜在能力において、生成的AIはほとんどのビジネス機能に影響を与えるが、その影響の程度は異なる。顧客運営、マーケティングと販売、ソフトウェアエンジニアリング、研究開発の4つの機能の年間価値は、生成的AIのユースケース全体の価値の約75%を占めている。

生成型AIは、企業内部の知識管理システムを変更することによって、全社に価値をもたらすことができます。その自然言語処理能力は、従業員が社内の知識をより便利に検索・取得するのを助け、意思決定の効率を向上させることができます。

報告によると、現在の生成AIの性能に基づき、その能力は以前の予測よりも早く人間のレベルに達する見込みです。例えば、技術が人間の自然言語理解能力の中間レベルに達するまでの時間が、以前の予測の2027年から2023年に前倒しされました。

専門家は、生成AIが特に意思決定や協力活動に関与する知識労働に最大の影響を与える可能性があると予測しています。専門知識の自動化の可能性は大幅に向上し、管理や人材開発の自動化の可能性も著しく増加すると見込まれています。

報告は、新技術の発展に伴い、すべての利害関係者が積極的に対応する必要があると指摘しています。企業のリーダーにとっては、生成AIの潜在的な価値をどのように活用するかを考慮し、そのリスクを管理する必要があります。一方、政府の意思決定者には、生成AIが将来の労働力計画に与える影響や、それに応じた政策支援をどのように策定するかを考慮する必要があります。

各個人にとって、生成AIがもたらす利便性と影響の間でどのようにバランスを取るか、また、意思決定の過程でどのように私たちの要求を表現するかを考える必要があります。

全体的に、この報告書は生成的AIの大爆発が社会、特に経済面に与える重大な影響を包括的に観察しており、AI時代の到来を理解し対処するための重要な参考を提供しています。