生成型AIの経済的潜在能力:次の生産性のフロンティア

マッキンゼーの最新レポートでは、生成型AIの発展速度と潜在的な影響が予想をはるかに超えていると指摘されています。レポートは、AIが人間のレベルに達するまでの時間が想像以上に早くなる可能性があると予測しており、中位予測は2030年以前です。2017年の予測と比較して、新しいレポートはAIの発展見通しに対してより楽観的です。

生成型AIは生活のあらゆる側面に浸透しています。初期のAIがAlphaGoの囲碁での成果のように特定の分野に限定されていたのとは異なり、現在の生成型AIツールであるChatGPTやStable Diffusionなどは、人々の日常生活や仕事に広く影響を与えています。これらのツールの普及により、誰もがAIを利用して創作や描画などのさまざまなタスクを行うことができるようになりました。

報告はAIの発展の驚くべき速度に焦点を当てています。わずか数ヶ月の間に、AIの能力は質的な飛躍を遂げました。例えば、GPT-4を搭載したChatGPTはGPT-3.5を大幅に超える性能を持ち、AnthropicのClaudeは現在、1分あたり約10万のトークンを処理でき、数ヶ月前の10倍です。

マッキンゼーの分析は、生成AIの経済的価値を評価するために2つの補完的な視点を採用しています:

1. 企業ユースケースの分析: 63の生成AIユースケースが特定され、16のビジネス機能をカバーしています。さまざまな業界で広く適用されれば、毎年2.6〜4.4兆ドルの経済的利益をもたらす可能性があります。これは2017年の予測よりも15〜40％高いです。

2. 職業への影響の分析: 約850の職業に対する生成的AIの潜在的影響を評価しました。最初の視点との重複を考慮すると、生成的AIの総経済的利益は毎年6.1兆から7.9兆ドルに達することが予測されています。

技術的影響が機能コストに占める割合から見ると、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、研究開発の四つの機能が生成的AIのユースケースの総価値の約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価値は比較的低いです。

生成型AIは、企業の知識管理システムを改善することで、全社に追加の価値をもたらす可能性があります。その強力な自然言語処理能力は、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ます。

報告は、現在の性能に基づいて、生成型AIがさまざまな面での能力を以前の予測よりも早く人間レベルに達すると予測しています。例えば、AIが人間の自然言語理解能力に達する中央値の時間が2027年から2023年に前倒しされました。

専門家は、生成AIが知識労働に与える影響が最も大きいと予測しており、特に意思決定や協働においてその影響が顕著です。専門知識の自動化の潜在能力は34ポイント増加し、管理と人材開発の自動化の潜在能力は2017年の16%から2023年の49%に上昇しました。

AIの急速な発展がもたらす機会と課題に直面し、報告は各方面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出し、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、労働力計画に対するAIの影響に注目し、それを支援するための適切な政策を策定すべきである。
• 個人はAIの便利さを享受しつつ、警戒を怠らず、関連する意思決定に積極的に参加する必要があります。

全体として、この報告書は生成AIの爆発的な発展が社会経済に与える深遠な影響を包括的に分析し、各界が今後の変革に対処するための重要な参考を提供しています。