生成型AIの経済的潜力：未来の生産性の新しいフロンティア

マッキンゼーの最新報告書は、生成的AIの発展の見通しと経済への影響を包括的に分析しています。報告書は、AIが人間のレベルに達する時期が予想よりも早くなる可能性があり、中位予測は2030年前となっています。2017年の予測と比較して、新しい報告書はAIの発展に対してより楽観的な見方を示しています。

報告は、生成AIが私たちの生活のあらゆる側面に深く浸透していることを強調しています。以前の特定の分野に限られたAIアプリケーション（例えば、AlphaGo）とは異なり、現在の生成AIツール（ChatGPTやStable Diffusionなど）は、誰でも利用できる普及型技術となり、創作、描画、オフィス業務などの多くの分野で役割を果たしています。

報告は生成AIの経済的影響を2つの観点から分析しています: 1つは企業の応用シナリオの分析、もう1つは雇用市場への影響予測です。

企業のアプリケーションに関して、報告書は63の生成的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。各業界で広く適用されれば、毎年2.6兆ドルから4.4兆ドルの経済的利益をもたらし、2017年の予測より15％から40％の成長が見込まれています。

雇用市場に関して、報告書は生成AIが約850の職業に与える潜在的な影響を分析しました。専門家はさまざまなシナリオをシミュレーションし、生成AIが世界経済における2100以上の業務タスクを実行する能力とタイムラインを推定しました。その結果、生成AIの総経済的利益は年間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。

報告によると、生成型AIが異なるビジネス機能に与える影響の程度には違いがある。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つの機能は、生成型AIの利用ケース全体の価値の約75%を占めている。それに対して、製造業やサプライチェーンなどの分野は潜在的な価値が低い。

さらに、生成AIは企業内部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し、意思決定の効率を向上させるのに役立ちます。

報告によると、現在の発展速度に基づいて、生成AIの各方面の能力は以前の予想よりも早く人間のレベルに達することになる。例えば、AIが人間の自然言語理解能力に達する時期は2027年から2023年に前倒しされた。

専門家は、生成的AIが知識型の仕事に与える影響が最も大きく、特に意思決定や協力に関わる活動においてそうであると予測しています。専門知識の自動化の潜在能力は34ポイント上昇すると予想され、管理と人材開発の自動化の潜在能力は16%から49%に上昇します。

AIの急速な発展に直面し、報告書は各利害関係者に機会と課題に積極的に対応するよう呼びかけています。企業のリーダーは、AIを活用して価値を創造し、リスクを管理する方法を考慮する必要があります。一方、政府の意思決定者は労働力の転換を支援するための適切な政策を策定する必要があります。個人にとっては、AIがもたらす利便性と影響の間でバランスを取る方法についても深く考える価値があります。

全体的に見て、この報告書は生成的AIの大爆発が社会、特に経済分野に与える重大な影響を包括的に分析しており、AI時代の変革を理解し対処するための重要な参考を提供しています。