# ジェネレーティブAIは急速に進歩しており、経済的利益は莫大ですマッキンゼーが最新のAIレポートで導き出した核心的な結論は、AIが人間のレベルに達する時期は想像以上に早く、中央値の予測は2030年前であるということです。2017年の予測と比較して、新しいレポートはより楽観的です。報告によると、AIは私たちの生活のあらゆる側面に深く浸透しています。2016年にAlphaGoが李世石に勝利した際、AIは囲碁ゲームに限定されていましたが、現在ではChatGPT、Copilot、Stable Diffusionなどの生成AI製品が私たちの日常生活に広がっています。これらのAIツールは誰でも利用でき、創作、画像作成、PPT作成などが可能です。わずか数ヶ月で、AIの能力は飛躍的に進化しました。GPT-4を搭載したChatGPTは、各性能が大幅に向上し、あるAIアシスタントは1分間に約10万字の内容を処理でき、数ヶ月前の10倍です。報告は、AIの驚くべき進化の速度に焦点を当てています。報告は生成型AIを基盤モデルを搭載したアプリケーションとして定義しています。基盤モデルは画像、動画、音声、コードなどの分野で多数の新機能を持ち、既存の機能の性能も大幅に向上しました。現在、私たちの生成型AIの能力に対する理解はまだ始まったばかりです。## 経済・社会への影響レポートは生成的AIの価値を2つの視点から分析しています:1. 生成AIを利用できる企業をスキャンし、16種類のビジネス機能をカバーする63の生成AIユースケースを特定しました。さまざまな業界に適用される場合、毎年2.6兆ドルから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年に予測された11兆ドルから17.7兆ドルの15%から40%の成長です。2. 約850の職業に対する生成型AIの潜在的影響を分析し、AIが世界経済を構成する2100以上の作業タスクを実行できる時期をシミュレーションしました。報告は、重複計算を除外すると、生成AIの総経済効果が毎年6.1兆から7.9兆ドルに達することを推定しています。## 将来の可能性生成型AIはほとんどのビジネス機能に影響を与えていますが、技術の影響が機能コストの割合で測定されると、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4つの機能の年間価値は総価値の約75%を占めています。生成型AIは、企業内の知識管理システムを変えることで、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、従業員が内部知識をより便利に検索できるよう支援し、意思決定や戦略策定の効率を向上させます。報告分析の63の使用ケースの中で、生成的AIは各業界に対して2.6兆ドルから4.4兆ドルの価値を創出することが期待されています。具体的な影響は、異なる機能の組み合わせ、それぞれの重要性、業界の規模など、さまざまな要因に依存します。例えば、生成AIは小売業に約3100億ドルの追加価値をもたらすことができ、主にマーケティングと顧客運営の効率を向上させることによってです。ハイテク分野の潜在的な価値は、主にソフトウェア開発の速度と効率を向上させることから来ています。報告は、AI能力の急速な進展に伴い、これらの数字がますます壮観になると予測しています。2017年の予測と比較して、最新の予測ではAIがあらゆる面での能力をより早く人間のレベルに達することが示されています。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年に前倒しされました。現在、技術の自動化の総潜在能力は約50%から60-70%に増加しました。生成的AIは知識労働に最大の影響を与える可能性があり、特に意思決定や協力に関する活動においてです。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16%から49%に上昇しました。## 今後の展望報告によると、今後10年間で少なくとも25%-33%の仕事が変化する見込みです。このため、異なる役割は異なる対応を取る必要があります。- 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、また人材戦略をどのように調整するかを考慮する必要があります。- 政府の意思決定者は、将来の労働力計画に対する影響、労働者に政策的支援を提供する方法、AIの社会的価値を発揮するための新しい政策をどのように策定するかを考える必要があります。- 誰もが新しい技術の進展に注目し、AIがもたらす便利さと影響の間でバランスを取り、意思決定の中で自らの要求を表現する必要があります。要するに、この報告書は生成AIの大爆発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、私たちが将来の変革に対処するための重要な参考を提供しています。
マッキンゼー報告：生成AIの年間経済効果は7.9兆ドルに達する
ジェネレーティブAIは急速に進歩しており、経済的利益は莫大です
マッキンゼーが最新のAIレポートで導き出した核心的な結論は、AIが人間のレベルに達する時期は想像以上に早く、中央値の予測は2030年前であるということです。2017年の予測と比較して、新しいレポートはより楽観的です。
報告によると、AIは私たちの生活のあらゆる側面に深く浸透しています。2016年にAlphaGoが李世石に勝利した際、AIは囲碁ゲームに限定されていましたが、現在ではChatGPT、Copilot、Stable Diffusionなどの生成AI製品が私たちの日常生活に広がっています。これらのAIツールは誰でも利用でき、創作、画像作成、PPT作成などが可能です。
わずか数ヶ月で、AIの能力は飛躍的に進化しました。GPT-4を搭載したChatGPTは、各性能が大幅に向上し、あるAIアシスタントは1分間に約10万字の内容を処理でき、数ヶ月前の10倍です。報告は、AIの驚くべき進化の速度に焦点を当てています。
報告は生成型AIを基盤モデルを搭載したアプリケーションとして定義しています。基盤モデルは画像、動画、音声、コードなどの分野で多数の新機能を持ち、既存の機能の性能も大幅に向上しました。現在、私たちの生成型AIの能力に対する理解はまだ始まったばかりです。
経済・社会への影響
レポートは生成的AIの価値を2つの視点から分析しています:
生成AIを利用できる企業をスキャンし、16種類のビジネス機能をカバーする63の生成AIユースケースを特定しました。さまざまな業界に適用される場合、毎年2.6兆ドルから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年に予測された11兆ドルから17.7兆ドルの15%から40%の成長です。
約850の職業に対する生成型AIの潜在的影響を分析し、AIが世界経済を構成する2100以上の作業タスクを実行できる時期をシミュレーションしました。
報告は、重複計算を除外すると、生成AIの総経済効果が毎年6.1兆から7.9兆ドルに達することを推定しています。
将来の可能性
生成型AIはほとんどのビジネス機能に影響を与えていますが、技術の影響が機能コストの割合で測定されると、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4つの機能の年間価値は総価値の約75%を占めています。
生成型AIは、企業内の知識管理システムを変えることで、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、従業員が内部知識をより便利に検索できるよう支援し、意思決定や戦略策定の効率を向上させます。
報告分析の63の使用ケースの中で、生成的AIは各業界に対して2.6兆ドルから4.4兆ドルの価値を創出することが期待されています。具体的な影響は、異なる機能の組み合わせ、それぞれの重要性、業界の規模など、さまざまな要因に依存します。
例えば、生成AIは小売業に約3100億ドルの追加価値をもたらすことができ、主にマーケティングと顧客運営の効率を向上させることによってです。ハイテク分野の潜在的な価値は、主にソフトウェア開発の速度と効率を向上させることから来ています。
報告は、AI能力の急速な進展に伴い、これらの数字がますます壮観になると予測しています。2017年の予測と比較して、最新の予測ではAIがあらゆる面での能力をより早く人間のレベルに達することが示されています。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年に前倒しされました。
現在、技術の自動化の総潜在能力は約50%から60-70%に増加しました。生成的AIは知識労働に最大の影響を与える可能性があり、特に意思決定や協力に関する活動においてです。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16%から49%に上昇しました。
今後の展望
報告によると、今後10年間で少なくとも25%-33%の仕事が変化する見込みです。このため、異なる役割は異なる対応を取る必要があります。
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、また人材戦略をどのように調整するかを考慮する必要があります。
政府の意思決定者は、将来の労働力計画に対する影響、労働者に政策的支援を提供する方法、AIの社会的価値を発揮するための新しい政策をどのように策定するかを考える必要があります。
誰もが新しい技術の進展に注目し、AIがもたらす便利さと影響の間でバランスを取り、意思決定の中で自らの要求を表現する必要があります。
要するに、この報告書は生成AIの大爆発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、私たちが将来の変革に対処するための重要な参考を提供しています。