生成型AIの経済的可能性：次の生産性のフロンティア

マッキンゼーが最近発表した重要な報告書によれば、生成型AIの発展速度は予想を大きく上回っており、その経済や社会への影響は想像以上に早く、深遠なものになるだろうと指摘しています。報告書は、AIが人間のレベルに達するのは2030年以前になる可能性があると予測しており、これは2017年の予測よりもかなり楽観的です。

生成型AIは私たちの生活のあらゆる面に浸透しています。以前は特定の分野に限られたAIアプリケーション、例えばAlphaGoの囲碁における成果とは異なり、現在の生成型AIツール、例えばChatGPT、Copilot、Stable Diffusionなどは、誰でも利用できる普及型ツールとなっています。これらのツールは、創作、描画、文書処理などの分野で驚くべき能力を発揮し、性能も急速に向上しています。

報告は、生成的AIの経済的影響を2つの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の分析：報告書は63の生成的AIアプリケーションシナリオを特定し、16のビジネス機能を含んでいます。全面的に適用すれば、毎年2.6兆ドルから4.4兆ドルの経済効果をもたらす可能性があります。

2. 職業への影響の分析：専門家は、生成型AIが約850種類の職業に与える潜在的な影響をシミュレーションし、世界経済における2100以上の業務タスクの実行能力を推定しました。結果は、生成型AIが毎年世界経済に6.1兆ドルから7.9兆ドルの総利益をもたらすことを示しています。

具体的なビジネス機能において、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アプリケーションシナリオの総価値の約75%を占めています。それに対して、製造業やサプライチェーンなどの分野の潜在的な価値は比較的低いです。

業界の観点から見ると、小売業（自動車ディーラーを含む）は、マーケティングと顧客運営の改善により約3100億ドルの追加価値を得る可能性があり、高科技業界の価値は主にソフトウェア開発の速度と効率の向上から来ています。

報告は、生成AIが知識型の仕事に最も大きな影響を与えることを指摘しており、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可能性は34ポイント増加し、管理と人材開発の自動化の可能性は2017年の16%から2023年には49%に上昇しました。

この技術革命に直面して、報告はすべての利害関係者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、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つつ、リスクを管理する必要があります。政府の意思決定者は、適切な労働政策と規制の枠組みを策定する必要があります。そして個人は、生成AIがもたらす便利さと影響との間でどのようにバランスを取るかを考える必要があります。

全体として、この報告書は生成型AI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、この技術が今後10年間にもたらす可能性のある大きな変革を浮き彫りにしています。