ジェネレーティブAIは急速に成長しており、経済的なメリットは大きい

マッキンゼーが最新のAIレポートで指摘したところによると、生成AIは驚異的な速度で発展しており、その経済的利益と社会的影響は軽視できません。レポートは、AIが人間のレベルに達する時期は考えられているよりも早い可能性があり、中間予測は2030年前としています。

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。報告書は、AI技術が私たちの生活のあらゆる側面に深く浸透していると指摘しています。2016年のAlphaGoが李世石を打ち負かした時のように一時的に騒がれましたが影響は限定的でしたが、今年はChatGPT、Copilot、Stable Diffusionなどの生成AI製品がさまざまな業界で広がり、一般の人々も簡単にAIを使って創作や仕事を行うことができるようになりました。

報告はAIの発展速度に重点を置いています。わずか数ヶ月の間に、GPT-4を搭載したChatGPTの性能が大幅に向上し、AnthropicのClaudeの処理速度も10倍に向上しました。現在、生成型AIの能力に対する理解はまだ始まったばかりであり、その未来の可能性を深く研究する必要があります。

経済的な観点から見ると、報告書は生成AIの価値を2つの視点から分析しています:

1. 企業のユースケース分析。レポートは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、年間26兆から44兆ドルの経済的利益をもたらすと予測しています。これは2017年の予測よりも15%から40%高いです。

2. 職業への影響の分析。この報告は、生成的AIが約850の職業に与える潜在的な影響を分析し、世界の2100以上の仕事に対するその影響を推定しました。結果として、生成的AIの総経済的利益は年間6.1兆から7.9兆ドルに達する可能性があります。

ビジネス機能の観点から見ると、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つの機能が生成AIのユースケース全体の価値の75%を占めています。生成AIは企業の知識管理システムを改善することで、全社に価値をもたらすこともできます。

業界から見ると、小売業は主にマーケティングと顧客運営の改善から約3100億ドルの追加価値を得る可能性があります。一方、高科技業界は主にソフトウェア開発の効率向上から恩恵を受けるでしょう。

報告によると、現在の生成AIの性能に基づくと、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と期待されています。例えば、AIが人間の自然言語理解能力に達する時間が2027年から2023年に前倒しされました。

生成型AIが知識労働に与える影響は最大で、特に意思決定や協力に関わる活動において顕著です。専門知識の自動化の可能性は34ポイント上昇し、管理および人材開発の自動化の可能性は16%から49%に上昇しました。

AIの急速な発展に直面して、報告は各方面に積極的に対応することを提案しています。

• 企業のリーダーは、AIを活用して価値を創造し、リスクを管理し、人材戦略を調整する方法を考慮する必要があります。
• 政府の意思決定者は、労働力の計画や政策支援などの問題を考慮する必要があります。
• 個人は新しい技術の発展に注目し、AIがもたらす利便性と影響の間でバランスを求める必要があります。

総じて、この報告書は生成型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ており、各界で深く考える価値があります。