AIの発展速度が予想を超え、マッキンゼーの報告書は2030年までに人間のレベルに達すると予測

マッキンゼーが最新のAIレポートを発表し、広く注目を集めています。レポートの核心的な結論は、AIが人間のレベルに達するまでの時間は想像以上に早い可能性があり、2030年までに実現する見込みであると指摘しています。2017年の予測と比較して、新しいレポートはAIの発展に対する展望をより楽観的にしています。

報告によると、AI技術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年のAlphaGoが李世石を打ち負かしたときにはAIは囲碁の分野に限られていましたが、今ではChatGPT、Copilot、Stable Diffusionなどの生成AI製品がさまざまな業界に広がり、誰もがAIツールを使って創作や描画、プレゼンテーションの作成ができるようになっています。

GPT-4を搭載したChatGPTは性能が大幅に向上し、AnthropicのClaudeモデルの処理能力もわずか数ヶ月で10倍に増加しました。報告書はAIの進化の速さに焦点を当てており、基盤モデルは画像、動画、音声、コードなどの新機能が次々と登場し、既存の機能の性能も大幅に向上しています。

報告は生成的AIの経済的価値を2つの補完的な視点から分析しています:

1. 企業のアプリケーションシーンのスキャン。63の生成AIユースケースを特定し、16種類のビジネス機能を網羅しています。さまざまな業界で広く適用される場合、年間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、2017年の予測よりも15%-40%の成長が見込まれます。

2. 約850種類の職業への影響分析。専門家はさまざまなシナリオをシミュレーションし、生成AIが世界経済を構成する2100以上の作業タスクをいつ実行できるかを推定しました。その結果、生成AIの総経済効果は毎年6.1兆ドルから7.9兆ドルに達することが示されました。

報告は、生成型AIがほとんどのビジネス機能に影響を与えると考えていますが、技術の影響が機能コストに占める割合を見ると、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4つの機能が総価値の約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低いです。

生成型AIは、企業内部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。その強力な自然言語処理能力は、従業員が内部の知識をより便利に検索・取得するのを助け、意思決定の速度と質を向上させます。

報告は、現在の生成型AIの性能に基づいて、その能力がこれまでの予測よりも早く人間の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までの時間は2027年から2023年に前倒しされました。現在、技術の自動化の総占比は約50％から60〜70％に増加しています。

専門家は、生成的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、特に意思決定や協力に関する活動に関してそうです。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年の49%に上昇しました。

報告はまた、今後10年間で少なくとも4分の1から3分の1の仕事が変わると指摘しています。これに対し、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労働力の計画と政策支援の準備を整える必要があり、すべての人が新しい技術の発展に注目し、AIがもたらす便利さと影響の間でバランスを求めるべきです。

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ており、AI時代の変革を理解し対応するための重要な参考を提供しています。