生成型AIの急速な発展、マッキンゼーの報告がその巨大な経済潜在力を展望する

マッキンゼーの最新のAIレポートは、生成的AIの発展速度が予想を大きく上回っていること、その経済的利益が巨大であり、未来の可能性が過小評価されるべきではないことを指摘しています。レポートの核心的な結論は、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、中間予測は2030年前です。この予測は2017年の予測に比べてより楽観的です。

報告は、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指摘しています。以前とは異なり、ChatGPT、Copilot、Stable Diffusionなどの生成AI製品は、誰もが利用できるツールとなり、一般ユーザーはそれらを使用して創作、画像作成、PPT制作などを行うことができます。GPT-4を搭載したChatGPTは性能が大幅に向上し、AnthropicのClaudeも処理速度に質的飛躍を遂げました。

マッキンゼーの報告書はAIの発展の速度に焦点を当て、生成的AIを基盤モデルに基づいて構築されたアプリケーションとして定義しています。報告書は、現在私たちの生成的AIの能力に対する理解はまだ初期段階にあると述べています。

経済的および社会的影響の観点から、この報告書は生成的AIの価値を分析するために2つの補完的な視点を採用しています。1つは生成的AIを利用できる企業に対しての大規模なスキャンを行い、16種類のビジネス機能をカバーする63の生成的AIユースケースを特定しました。あらゆる業界に適用すれば、年間で2.6兆から4.4兆ドルの経済的利益をもたらすことができます。これは2017年の予測よりも15%から40%の成長を示しています。

次に、生成的AIが約850種類の職業に与える潜在的な影響を分析し、そのグローバルな労働生産性への影響を推定しました。重複要因を除外した場合、生成的AIの総経済的利益は毎年6.1兆ドルから7.9兆ドルに達します。

報告はまた、生成型AIが異なるビジネス機能に与える影響の程度が異なることを指摘しています。顧客運営、マーケティングおよび販売、ソフトウェアエンジニアリング、研究開発のこの4つの機能が、生成型AIのユースケースの総価値の75%を占めています。さらに、生成型AIは企業内の知識管理システムを改善することによって、全社に価値をもたらすことができます。

将来的なポテンシャルに関して、報告書は生成AIが人間のパフォーマンスに達する時期が大幅に前倒しされると予測しています。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時期が2027年から2023年に前倒しされました。現在、自動化の総占有率は約50%から60-70%に増加しています。

報告は、生成的AIが知識作業に最大の影響を与える可能性があると予測しており、特に意思決定や協力に関わる活動においてそうです。専門知識の自動化の潜在能力は大幅に向上し、管理や人材開発の自動化の潜在能力も著しく上昇しています。

生成AIがもたらす機会と課題に直面して、報告は各利害関係者が積極的に行動する必要があると提言しています。企業のリーダーは、生成AIの潜在的な価値をどのように活用し、リスクを管理するかを考える必要があります。政府の意思決定者は、将来の労働力に対する計画と政策支援を行う必要があります。そして、各個人も新技術の発展に注目し、便利さと影響の間でバランスを見つける必要があります。

全体として、この報告書は生成的AIの大爆発が社会、特に経済に与える重大な影響を包括的に分析し、その巨大な発展の可能性と深遠な影響を示しています。