生成型AIの経済的潜力: マッキンゼーの最新レポートの解釈

マッキンゼーの最新の報告書は、生成的AIの発展の見通しについて非常に楽観的な予測を示しています。報告書の核心的な結論は、AIが人間のレベルに達するのが予想よりも早く、2030年以前に実現する可能性があるということです。この予測は2017年の予想よりもはるかに楽観的です。

報告は、AI技術が私たちの生活のあらゆる面に広く浸透していることを指摘しています。2016年にAlphaGoが李世石を打ち負かしたとき、AIは囲碁に限られていましたが、今年はChatGPT、Copilot、Stable Diffusionなどの生成型AI製品が私たちの日常生活に席巻しました。これらのAIツールは、誰でも利用できる生産性ツールとなり、創作、描画、PPT作成などのさまざまなシーンで使用できます。

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倍向上しました。報告は、AIの短期間での急速な発展のトレンドに焦点を当てています。

報告は生成的AIを大規模言語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。これらのモデルは画像、動画、音声、コードなどの複数の分野で新しい機能を持ち、既存の機能の性能も著しく向上しています。しかし、報告は、生成的AIの能力に対する理解はまだ始まったばかりであると考えています。

マッキンゼーは、生成AIの経済的影響を2つの視点から分析しました。

1. 企業のアプリケーションシナリオの分析。この報告書では、16のビジネス機能をカバーする63の生成AIユースケースが特定されています。広く適用されれば、年間2.6兆から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%から40%高いです。

2. 職業への影響の分析。この報告書では、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、AIが2100以上の作業タスクを実行するタイムテーブルをシミュレーションしました。

この二つの視点を統合すると、報告書は生成AIの総経済的利益が毎年61,000億から79,000億ドルに達する可能性があると見積もっています。

異なるビジネス機能の中で、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、そして研究開発の4つの分野が生成AIのユースケース全体の価値の75%を占めています。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。

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簡単に検索し、意思決定の効率を向上させるのに役立ちます。

異なる業界における生成的AIの影響は様々です。例えば、小売業はマーケティングや顧客運営の改善を通じて約3100億ドルの追加価値を得る可能性があります。ハイテク業界の価値は主にソフトウェア開発の効率を向上させることから来ています。

報告では、AI能力の急速な発展に伴い、これらの数字は今後も引き続き増加すると予測されています。2017年の予測と比較して、最新の報告はAIの発展速度に対する期待がより楽観的です。例えば、AIが人間の自然言語理解能力に達する時期が2027年から2023年に前倒しされました。

報告によると、現在の技術自動化の総潜在能力は約50%から60-70%に増加しています。生成的AIは知識労働に最も大きな影響を与える可能性があり、特に意思決定や協力など、以前は自動化の潜在能力が低かった活動においてです。

これらの変化に直面して、報告書は企業のリーダーに生成AIの潜在的な価値を活用しリスクを管理する方法を考慮するよう提案しています。政府の意思決定者は適切な労働政策を策定する必要があり、すべての人々はAIがもたらす便利さと影響の間でバランスを取る方法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ており、AIが急速に進展し、社会を深く変革する未来の展望を示しています。