マッキンゼー：2024年にGenAIが人工知能のビジネス界を支配する

人工知能（AI）は2023年に世界的な革命を引き起こし、多くの企業がこの高度なテクノロジーを自ら習得し、応用することに熱心です。

マッキンゼー・アンド・カンパニーは、多くのイノベーターが AI の力を活用して業務を変革し、注目を集める中で、この変革を目の当たりにしてきました。マッキンゼーは、2024年には起業家が新たなツールを開発し続け、生成型人工知能（GenAI）がAI分野の中核になると予測しています。

GenAI は世界中で爆発的な成長を遂げており、企業の生産性と効率性を大幅に向上させる無限の可能性を秘めています。

1. GenAIは2024年に拡大予定

マッキンゼーは、GenAIの出現が2023年のAI分野で最も重要なイベントになると考えています。業界や国を問わず何千もの企業がシンプルな GenAI インターフェースを使用して、幅広いビジネス活動に革命を起こしていると指摘しています。

マッキンゼー・アンド・カンパニーはかつて、この変化は驚異的な経済的影響を及ぼすだろうと述べており、2030年までにGenAIは世界経済に年間6.4兆ドルから4.2兆ドルの利益をもたらす可能性があると推定されています。同社は、この変革の可能性は、製造、金融、ヘルスケア、小売、クリエイティブ産業に至るまで、幅広い業界に及ぶと考えています。

しかし、レポートでは、イノベーターは注目されているものの、AI市場を真にリードしているのはスケーラーであるとも指摘しています。マッキンゼーは、CEO は、自社のビジネスのどの部分が恩恵を受けられるか、1 つのアプリケーションから複数のアプリケーションに拡張するにはどうすればよいか、そして新しいツールが自社の業界にどのような変化をもたらすかという 3 つの点を把握する必要があると述べています。マッキンゼーは、デジタル時代の進歩に伴い、ほとんどの企業がデジタルおよび AI 変革を開始していると考えています。しかし、望む結果を達成できる人はほとんどいません。報告書によると、その理由は、企業がビジネスのデジタル化に向けた懸命な努力から最大限の価値を引き出すために必要な組織的変更を行っていないためだという。

マッキンゼー、地域と業界別に GenAI の利用状況を調査

2. GenAIのパラダイム特性がAIのスケールアップのステータスを決定する

生成型人工知能 (GenAI) は、人工知能テクノロジーを使用して新しいデータ、コンテンツ、モデル、ソリューションを作成する技術パラダイムです。 GenAI の中核となるのは生成モデルです。これは、既存のデータからデータの分布とパターンを学習し、与えられた条件や目標に基づいて新しいデータを生成できるモデルです。生成モデルには、生成的敵対ネットワーク (GAN)、変分オートエンコーダー (VAE)、自己回帰モデル (AR)、ニューラル ネットワーク言語モデル (NNLM) など、さまざまな種類があります。

GenAI のパラダイム機能は次のとおりです。

創造性: GenAI は、さまざまなニーズやシナリオに基づいて新しいデータ、コンテンツ、モデル、ソリューションを作成できるため、人工知能の創造性と革新性が向上します。

自律性: GenAI は、独自の学習とフィードバックに基づいて生成された結果を自律的に調整および最適化できるため、人工知能の自律性とインテリジェンスが向上します。

多様性: GenAI は、さまざまな種類と形式でデータ、コンテンツ、モデル、ソリューションを生成できるため、AI の多様性と柔軟性が向上します。

説明可能性: GenAI は生成プロセスと結果の説明可能性を提供し、それによって人工知能の説明可能性と信頼性を向上させます。

GenAI の上記の典型的な特性は、AI の大規模アプリケーションのステータスを決定します。たとえば、小売業界では、GenAI はユーザーの好みやスタイルに基づいてパーソナライズされカスタマイズされた製品やサービスを生成できます。たとえば、新しい服を買いたいけれど、自分に合うスタイルや色がわからない場合、GenAI はあなたの写真や好みに基づいて、あなたに合った服、靴、ジュエリーなどを生成し、簡単に選択できるようにします。あるいは、おいしい夕食を作りたいけれど、どんな材料を使えばいいのか、どうやって調理すればいいのか分からないという場合、GenAI はあなたのニーズやシナリオに基づいて、簡単に作れるレシピ、美容製品、家庭用家具などを生成し、簡単に楽しむことができます。あるいは、新しい製品やサービスについて知りたいが、どこから始めればよいかわからない場合は、GenAI がフィードバックやレビューに基づいてクーポン、推奨事項、マーケティングなどを生成し、簡単に見つけられるようにします。

3. GenAIの現状と止まらない成長傾向

GenAI は新興技術パラダイムとして急速に発展しており、あらゆる分野から幅広い注目と試みを集めています。マッキンゼー・アンド・カンパニーによる2024年の人工知能（AI）ビジネス環境の予測によると、GenAIツールは爆発的に増加しており、これらのツールの多くは導入されてから1年も経っていないにもかかわらず、回答者の3分の1が、組織が少なくとも1つのビジネス機能でGenAIを定期的に使用していると回答しています。こうした最近の進展により、AI は技術的な話題から企業リーダーの注目事項へと浮上しました。調査対象となった経営幹部のほぼ 4 分の 1 が、業務で GenAI ツールを使用する予定であると回答し、すでに AI を適用している企業では、回答者の 4 分の 1 以上が、GenAI が取締役会の議題に含まれていると回答しました。さらに、回答者の 40% は、GenAI の最新の進歩により、組織が人工知能への全体的な投資を増やすだろうと答えています。

2024年はAI技術が急速に進歩する年です。人工知能技術の継続的な発展と革新により、生成モデルの性能と効率は向上し続け、生成される結果はより現実的で多様で高品質になります。同時に、生成モデルの種類と範囲は、より多くの分野とシナリオをカバーするように拡大し続けます。

新年には、アプリケーションの拡張が広く展開されます。GenAIツールが普及し、使いやすくなるにつれて、GenAIの適用領域と対象は、専門分野から公共分野、企業機関から個人ユーザーまで、拡大し続けるでしょう。 GenAI は、あらゆる分野の人々の励みや原動力となり、個人の生活における楽しみや創造性の源となるでしょう。

技術アプリケーションの急速な発展により、リスク管理は2024年のAI業界の特別な関心事となっています。GenAIのアプリケーション規模と影響力が増大するにつれて、データセキュリティ、著作権保護、倫理的責任、社会的影響など、GenAIのリスクと課題も増大します。したがって、GenAI のリスク管理と倫理基準は重要なトピックとタスクとなり、すべての関係者の参加と協力が必要になります。

4. 2024年のGenAIの商業的価値

1つ目は自動化と効率向上です。GenAIは企業の業務を簡素化します。さまざまなタスクやプロセスを自動的に完了し、生産効率と品質を向上させ、コストと人手を節約できます。これは、GenAI が生成モデルの技術力を活用して、文章作成、翻訳、設計、統合、テストなど、退屈で面倒で時間のかかる、または非常に難しいタスクを人間に置き換えたり、人間が行う作業を支援したりできるためです。たとえば、GenAI はユーザーのニーズや仕様を理解し、優れた設計プランやプロトタイプモデルを独自に考案し、ユーザーが希望どおりに製品をカスタマイズできるようにします。例えば、GenAIはユーザーの信用履歴や収入状況を理解し、適切なローンプランを独自に計算し、ユーザーが簡単にお金を借りられるようにします。たとえば、GenAI はユーザーの病歴や症状を理解し、いくつかの可能性のある診断結果を独自に判断できるため、ユーザーは自信を持って診断を行うことができます。これらは、企業が時間と労力を節約し、利益を上げ、面目を保つのに役立ちます。

2 つ目は、パーソナライゼーションとカスタマイズです。GenAI はさまざまなコンテンツやサービスをユーザーに合わせてカスタマイズできるため、ユーザーはより快適で満足し、忠誠心を持つことができます。 GenAIはユーザーのデータとフィードバックに基づいてユーザーの好みやスタイルを理解し、ユーザーに合ったコンテンツやサービスを作成できるためです。たとえば、GenAI は、ユーザーの好きな色、スタイル、機会に基づいて、美しい服、靴、ジュエリーなどをデザインできます。また、ユーザーの財務状況、目標、リスクの好みに基づいて、適切なローン、保険、投資などを推奨することもできます。さらに、ユーザーの学習レベル、興味、目標に基づいて、役立つコース、宿題、試験などをユーザーに提供することもできます。これらすべてにより、ユーザーはより良い体験と満足度を享受できるようになり、ユーザーの忠誠心と維持率が向上します。

創造性と革新性も重要な商業価値です。GenAIは、人間が想像できないコンテンツやソリューションを生み出し、人間の創造性と革新性を刺激し、さまざまな分野の発展と変化を促進することができます。これは、GenAI が人間の常識や経験を超えた生成モデルの生成能力を利用して、薬物の構造や機能に基づいた設計、合成、テストなどの生成、知識の構造や内容に基づいた要約、説明、拡張などの生成、ユーザーのアイデアやインスピレーションに基づいた音楽、歌詞、メロディーなどの生成など、斬新で価値のあるコンテンツやサービスを生成できるためです。これらは人間の創造性と革新を刺激し、さまざまな分野での発展と変化を促進することができます。

最後に、説明可能性と透明性を備えた GenAI により、確認と信頼が可能になります。 GenAI は、さまざまなコンテンツを自動作成できる人工知能技術です。作成方法を確認し、その結果を信頼することができます。これは、GenAI が生成モデルを使用して明確な説明と透明性を提供できるためです。たとえば、生成したコンテンツがどこから来たのか、その根拠は何なのかを伝え、引用、メモ、ソースなどを提供します。また、生成したコンテンツの意味と目的は何かを伝え、要約、タイトル、キーワードなどを提供します。さらに、生成したコンテンツの品質と信頼性を伝え、評価、コメント、フィードバックなどを提供します。これらは、GenAI をより信頼して理解し、誤解やリスクを回避するのに役立ちます。

5. GenAIはAIの最高のものをさらに良くする

マッキンゼーの調査によると、高業績の AI 企業 (つまり、2022 年に AI アプリケーションから少なくとも 20% の利益を生み出す組織) は、GenAI を含むすべての AI 機能を習得するために全力を尽くしています。これらの企業は長年にわたり人工知能から多大な価値を享受しており、現在では GenAI の応用において他の企業よりも先を進んでいます。これらの企業は、製品およびサービスの開発、リスク、サプライ チェーン管理など、より多くのビジネス領域で GenAI を活用する予定です。すべての AI 機能 (GenAI だけでなく、機械学習、ロボティック プロセス オートメーション、チャットボットなど) を見ると、AI の優れたパフォーマンスを発揮する企業は、製品やサービスの開発において他の企業よりも AI を多く使用しており、製品開発サイクルの短縮、既存製品への新機能の追加、AI ベースの新製品の作成などに AI を活用しています。

さらに、これらの企業は、リスクシミュレーションや、パフォーマンス管理、組織設計、労働力配置の最適化などの人事分野でも AI をより多く活用しています。これらの企業が他と一線を画すもう 1 つの点は、AI 活動がコスト削減に重点を置いていないことです。これは他の企業にとって優先事項です。 AI ハイパフォーマーの回答者は、他の回答者に比べて、GenAI の主な目標は新しい事業分野や収益の創出であると答える割合が 2 倍高く、新しい AI 機能によって既存製品の価値が向上したと答える割合も高かった。

彼らの以前の調査では、これらの高業績企業は他の企業よりもはるかに多くの資金を AI に投資していることも判明しました。AI で高業績な企業の回答者は、デジタル予算の 20% 以上を AI に費やしていると答える傾向が他の回答者よりも 5 倍以上高かったのです。これらの企業は、社内でも AI 機能をより広範囲に活用しています。 AI ハイパフォーマーの回答者は、他の回答者よりも、組織が 4 つ以上のビジネス領域で AI を導入しており、ワークフローに AI 機能が組み込まれていると答える傾向が強いです。たとえば、高業績の AI 組織の回答者は、GenAI や関連する自然言語機能に加えて、少なくとも 1 つの製品またはビジネス領域のプロセスにナレッジ グラフを組み込んでいると回答する割合が高くなっています。

AI で優れた業績を上げている企業もいくつかの課題に直面していますが、調査結果によると、これらの企業が直面している問題は AI アプリケーションの成熟度を反映しているのに対し、他の企業は依然として AI 導入において基本的な戦略的課題を抱えていることがわかりました。 AI の優れたパフォーマンスを発揮している組織の回答者から最も頻繁に挙げられる主な課題は、モデルとツール (運用環境でのモデルのパフォーマンスを監視する方法や、時間の経過とともにモデルを再トレーニングする方法など) です。対照的に、他の回答者は、明確な AI ビジョンを設定し、それをビジネス価値と一致させる方法や、十分なリソース サポートを見つける方法などの戦略的な問題に言及しました。

6. GenAIは2024年にビジネスをよりダイナミックにする

GenAIの技術レベルと応用範囲には、まだ改善の余地が多く残されています。基礎研究と応用革新を強化し、生成モデルの性能と効率の向上を継続的に推進し、生成結果の品質と多様性を向上させ、生成プロセスと結果の解釈可能性と信頼性を向上させる必要があります。

おそらく 2024 年までに、GenAI ソリューションが実際に使用されるようになるでしょう。 ——私たちの生活には、LLM（大規模言語モデル）駆動型の機能がますます増えていくでしょう。

GenAIの技術開発と応用推進には、各方面の共同参加と協力が必要であり、学際的、分野横断的、国境を越えた協力と交流を強化し、生成モデルの理論と実践、生成結果の経験と事例、生成リスクの特定と予防を継続的に共有し、普及させる必要がある。

また、今後注目される話題となるLLMの適用を評価および監視するためのフレームワーク、標準、方法の調査と改善も継続して行います。

GenAI技術の普及と社会への適応には、各方面からの共同教育訓練が必要です。一般大衆とユーザーへの普及と指導を強化し、生成モデルの認識と理解、生成された結果の使用と評価、生成されたリスクの予防と対応を継続的に向上させる必要があります。

また、RAG (再現性、解釈可能性、信頼性)、質問応答システム、チャットボットのパフォーマンスを適切に測定する方法を学び、パフォーマンスを向上させる新しい手法を発見するかもしれません。

これらの GenAI システムのパフォーマンスが向上するにつれて、効率性とエクスペリエンスの向上に役立つ GenAI アプリケーションがますます増えていきます。 GenAIはチャンスと課題に満ちた技術パラダイムであり、人工知能の新たな変革と発展をリードし、私たちの新しい生活と社会にも影響を与えるでしょう。