生成型AIの経済的潜力:次の生産性のフロンティア

マッキンゼーが最新の報告書を発表し、生成型AIの発展の見通しとその経済社会への潜在的な影響を深く分析しました。報告書の核心的な結論は、AIが人間のレベルに達するまでの時間は予想よりも早くなる可能性があり、中位予測は2030年前です。2017年の予測と比較して、新しい報告書はAIの発展の見通しに対してより楽観的な態度を持っています。

レポート概要

AI技術は私たちの生活のあらゆる側面に深く浸透しています。2016年にAlphaGoが李世石を打ち負かしたときに引き起こされた一時的な関心とは異なり、今年はChatGPTなどの生成的AI製品の登場がより広範で持続的な影響をもたらしました。これらのAIツールの特徴は、誰でも利用できることで、一般のユーザーもそれらを使って創作、絵を描く、スライドを作成するなどの作業を行うことができます。

報告はAIの発展速度に重点を置き、わずか数ヶ月でAI技術が大きな進歩を遂げたことを指摘しています。現在、生成型AIの能力に対する理解はまだ初歩的な段階にあり、この報告は生成型AIの将来の発展の見通しをより深く分析することを目的としています。

経済・社会への影響

レポートは、生成AIの潜在的な価値を2つの補完的な視点から分析しています:

1. 企業のアプリケーションシナリオを分析し、16種類のビジネス機能をカバーする63の生成AIユースケースを特定しました。各業界で広く適用される場合、年間2.6兆ドルから4.4兆ドルの経済的利益をもたらす可能性があります。

2. 850の職業に対する潜在的な影響分析を行い、生成AIが世界の労働生産性に及ぼす影響を推定しました。

この二つの観点を総合すると、レポートは生成的AIの総経済効果が毎年6.1兆から7.9兆ドルに達することを予測しています。

将来の可能性

生成型AIはほとんどのビジネス機能に影響を与えるが、技術の影響が機能コストの割合で測られると、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総価値の約75%を占める。

生成型AIは、企業内の知識管理システムを改善することで、会社全体に価値をもたらし、従業員が内部知識をより便利に検索できるようにし、意思決定の効率を向上させることができます。

報告分析の63の使用ケースの中で、生成的AIはあらゆる業界において合計26兆から44兆ドルの価値を創出する見込みです。具体的な影響は、異なる機能の組み合わせやそれぞれの重要性、業界自体の収益規模など、さまざまな要因に依存します。

技術開発予測

2017年の予測と比較して、最新の報告はAI能力の発展に対してより楽観的な態度を持っています:

• AIが自然言語理解などの分野で人間レベルに達する予想時期が前倒しになった
• 現在の自動化の総占比は約50%から60-70%に増加しました
• ジェネレーティブAIは知識労働に最大の影響を与える可能性があり、特に意思決定や協力活動においてそうです。

今後の展望

報告によると、今後10年以内に少なくとも4分の1から3分の1の仕事が変わると予測されています。この傾向に直面して:

• 企業のリーダーは、AIの潜在的な価値をどのように活用し、リスクを管理し、人材戦略を調整するかを考慮する必要があります。
• 政府の意思決定者は、労働力の転換を支援する関連政策を策定し、AIがより大きな社会的価値を実現することを促進する必要があります。
• 個人は新技術の発展に注目し、AIがもたらす便利さと影響の間でバランスを求める必要があります。

全体として、このレポートは生成的AIの大爆発が社会経済に与える重大な影響を包括的に分析し、AI時代の到来に対処するための重要な参考を提供しています。