アクセンチュアが世界の主要12産業を分析、AIは2035年までに中国に7兆ドルの生産をもたらす

導入

世界的に有名なコンサルティング会社であるアクセンチュアは最近、AI がもたらす産業革新がもたらす業界利益に焦点を当てた 2017 年の最新の人工知能レポートを発表しました。アクセンチュアは一連のレポートの中で、「人工知能が中国の経済成長をいかに促進するか」と題する中国に関する特別レポートを発表した。このレポートでは、AIを単なる生産性向上装置ではなく、生産における新たな要素として捉えると、AIが中国の生産性の大幅な向上を促進することが示唆されている。 2035年までに、AIは中国の経済成長率を1.6パーセントポイント押し上げる可能性があります。

世界的に、資本投資と労働力の成長能力は大幅に低下しました。これらは生産性向上を推進する伝統的な2つの手段ですが、多くの経済において、資本投入と労働力増加はもはや過去数十年のような安定したペースを維持できなくなっています。中国も例外ではない。中国の経済成長は大幅に鈍化し、労働力不足と資本引き締めにより旧来の成長モデルが崩れ、生産性も低下している。

しかし、長期的には悲観的になる必要はありません。実際、アクセンチュアの最近の分析では、AI が 2035 年までに中国の経済成長率を 1.6 パーセントポイント押し上げる可能性があることが示唆されています。

アクセンチュアの分析とモデリングに基づくレポートでは、AI が単なる生産性向上策ではなく、生産における新たな要素として捉えられると、中国では AI が大幅な生産性向上を促進することが示されています。

AIが成長を促進する3つのチャネル

アクセンチュアの分析とモデリングに基づくレポートでは、AI が単なる生産性向上策ではなく、生産における新たな要素として捉えられると、中国では AI が大幅な生産性向上を促進することが示されています。出典: アクセンチュア

1. インテリジェントオートメーション

• 柔軟性と適応性を必要とする複雑な現実世界のタスクを自動化する機能。
• 従来の自動化技術は特定のタスクを対象としていましたが、AI インテリジェント自動化はあらゆる業界や職種で発生する問題を解決できます。
• インテリジェント オートメーションの 3 番目で最大の機能は自己学習であり、繰り返しによって拡張できます。

2. 労働と資本の増加

1. AI によってもたらされる経済成長の多くは、既存の労働力と資本をより効率的に活用するのではなく、それらを置き換えることから生まれます。
2. さらに、AI は人間の能力を補完することで労働力を強化し、従業員に自然な知能を高めるための新しいツールを提供します。
3. AIは資本効率も向上させる

3. イノベーションの普及

• AI が経済全体に浸透するにつれてイノベーションを促進する能力も AI の大きな利点ですが、現時点では最も議論されていない利点でもあります。

AIは中国の国家経済成長を促進する

2035年までに、AIは中国の経済成長率を1.6パーセントポイント押し上げる可能性がある。出典: アクセンチュアおよびフロンティア・エコ​​ノミクス

AIが中国産業を活性化

2035 年までのベースラインと AI 定常状態における業界別の年間 GVA 成長率の差 (%)。出典: アクセンチュア

中国の政策立案者とビジネスリーダーへの提言

アクセンチュアの報告書は、人工知能がますます生活に溶け込むようになるにつれて、中国の経済と産業を活性化させるAIの潜在力を十分に引き出すためには、政策立案者が学術、技術、政治、倫理、社会の課題に対処する十分な準備を整えなければならないと指摘した。ビジネスリーダーは、AI を自社の戦略に統合し、人々が最高の想像力、革新性、創造性を仕事に生かせるようにする新しい AI プレイブックを作成する必要があります。

政策立案者向け: AIの未来への道を切り開く

• 次世代のAIに備える
• 倫理的なAIの推進
• 再分配効果への取り組み

ビジネスリーダー向け: 来たるAIの世界に向けた新たなルールブックの作成

• 自動化を超えて新たなイノベーションへ
• データ管理に戦略的なアプローチを取る
• AI主導の組織のための新たなビジネス機能の創出

中国はAIイノベーションの重要な拠点となっている

AIのように消費、生産、社会を変えることができる新しいテクノロジーはほとんどありません。しかし、アクセンチュアの最新レポートによると、多くの業界がまだ AI の価値を十分に認識していないことが示されています。

変化の最前線に立つ企業やスタートアップ企業にとって、状況は大きく異なります。

これらの企業や新興企業の多くは中国から来ています。中国は、ディープラーニング、センシング、予知保全、インテリジェントロボット工学におけるイノベーションの重要な拠点となっている。

2010 年以降、世界の AI スタートアップへの投資は年間約 60% の割合で増加しています。成長の大部分は、世界最大のデジタルユーザー基盤を持つ中国によるものだ。

中国では、特にモバイルデバイスから、着実にデータが生み出されています。このデータは他のどの国よりも急速に増加しています。

多くの人にとって、AI は効率を向上させ、コストを削減できるソリューションです。

AI は確かに多くのプロセスを自動化し、収益を向上させることができます。しかし、AI によってもたらされるより大きな機会は、まったく新しいカテゴリの製品やサービスの創出にあります。これにより、新しい市場が生まれ、成長が促進されます。

AIによるオンライン業務の改善は、企業がAIを活用してビジネスモデル全体を変革できれば、中国の年間経済成長率は2035年には6.3%から7.9%に上昇する可能性があるという報告書の推定に反映されている。これにより、7兆ドルを超える追加の経済生産が生み出されることになります。

「AI指数」が高いのはどのような企業でしょうか？

この潜在的な成長率を達成するには、単に AI を使用して物事を変えるのではなく、物事のやり方を変えることを目指す必要があります。

たとえば、オンライン小売大手の JD.com は、無人倉庫やドローン配達の内部業務を容易にするために AI の使用を検討しているほか、ショッピング体験をパーソナライズし、新しい製品やサービスを開発するために AI を採用しています。

アリババと上海汽車は、自動車をインターネットに接続し、新しいクラウドベースのAIサービスを導入するために協力している。

テンセントは仮想アシスタントと自動運転を開発している。

中国にも多くの成功した AI スタートアップ企業が存在します。

たとえば、Malong Technology の AI 認識技術は、ディープラーニングを使用して世界的なファッションカラートレンドを分析し、何千もの繊維メーカーが世界的な繊維需要を予測するのに役立っています。

こうしたブレークスルーを実現するには、企業は革新だけでなく再構築も行う必要があります。

つまり、企業はコア製品やサービスから新規事業に資金をシフトすると同時に、古いコア事業の変革を継続する必要があるということです。

AI技術のイノベーションに関して、企業は自社で開発するべきか、他社と連携するべきか、それとも外部から技術を購入するべきか？

アクセンチュアのレポートに掲載されているフォーチュン 100 企業と世界の AI 主導企業 100 社のうち、27% の企業が R&D とコラボレーションのいずれかをうまく実施している一方で、56% の企業がどちらも実施していないことがわかりました。

R&Dとコラボレーションの両方で高いスコアを達成した企業はわずか17%でした。これにより、「共同開発者」は他の企業よりも高い「AI 指数」（AIQ）を持つことができます。

AIは人間中心である

AI 指数の高い企業は、テクノロジー、データ、人材という 3 つの戦略的優先事項に重点を置いています。

「共同開発者」は、組み合わせ AI テクノロジーを統合し、プラットフォームベースのアプローチを採用する方法を知っています。

さらに重要なのは、才能が AI の中核にあるということです。

AI 主導の企業は、データ サイエンティストから行動の専門家、業界の専門家まで、多様な才能を求める必要があります。

中国の AI 産業の中心的な特徴の 1 つは、民間資産と国有資産の両方を含むマルチステークホルダー環境の構築です。

例えば、国家発展改革委員会は、ディープラーニング技術と応用実験のための国家実験室の設立を主導するよう百度を指名した。

研究室は物理的に存在するものではなく、それぞれの分野の問題を担当する研究者の仮想的なデジタル ネットワークです。急速に成長する中国経済は、中国の AI スタートアップ企業の海外での成功の基盤を築いてきました。 AIは増加傾向にあります。

今後もAIへの投資とイノベーションは拡大し続けると考えられ、中国のAIリーダーには「責任あるAI」を生み出す義務がある。つまり、AI ベースの業界の慣行とテクノロジーは透明性、信頼性、公平性が求められます。

結局のところ、AIは人間中心です。

賢明で責任感のある中国の研究者は、AI は人間を破壊するのではなく、人間を向上させるものであることに同意するだろう。それは、人間の行為を自動化するだけではなく、人間の能力を強化することです。

中国はAIの強みを活かして第四次産業革命を推進している。このプロセスにおいて、重要なことが 1 つあります。それは、AI は人間から生まれ、人間のためにあるということです。

アクセンチュアレポート: AI が業界の利益とイノベーションを促進する方法 (24 ページ)

マーク・パーディとポール・ドーハティ

ダウンロードアドレス: https://pan.baidu.com/s/1dENYb6L

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現在、複数の業界で事業収益性が低下しており、将来の投資、イノベーション、株主価値が損なわれる可能性があります。

幸いなことに、収益性の向上に役立つ可能性のある新しい生産要素である人工知能 (AI) が登場しています。 AI は、さまざまな方法で組み合わせて認識、理解、行動、学習できるテクノロジーの組み合わせです。アクセンチュアの調査によると、2035年までにAIによって企業の収益性が38%向上し、12の経済圏における16の産業の経済成長が14兆米ドルに達すると予想されています。

しかし、このような成長は、企業が人間を第一に考える考え方を採用し、AI テクノロジーをビジネスに適用するための大胆かつ責任あるステップを踏む場合にのみ可能になります。私たちの調査では、AI の機会を捉えるために急成長中の業界が使用している 8 つの業界横断的な戦略を調査します。

収益力の活性化

現在、企業利益は減少傾向にあります。米国は戦後最高の国民所得に達した後、利益の伸びは2010年の25％から2015年には-3％に落ち込んだ。

そして、この現象は、製造業から公共事業、金融サービスに至るまで、ほとんどの業界で顕著です。利益の減少自体が懸念材料だ。しかし、より懸念されるのは、投資やイノベーションの減少、長期的な株主価値の低下の影響です。

投資を縮小することは、企業の成長能力を損なうだけでなく、ますます混乱が増す環境においてイノベーションのためのリソースを凍結することにもなります。要約すると、投資やイノベーションへの取り組みが低いと、投資家が企業の市場の期待に応える能力に疑問を抱き、株主価値の低下につながる可能性があります。

現在のデータは、環境が成長に適しておらず、企業投資がほぼ停滞していることを示しています。例えば、米国では製造業への投資成長率は2012年の14.8%から2016年には-5.2%に低下し、英国では2012年の5.9%から2016年には-6.6%に低下しました。業界の革新能力を示す重要な指標である研究開発費の伸びも鈍化している。例えば、ドイツでは製造業の研究開発費の伸び率は2008年の6.6%から2013年には-2.6%に低下し、イタリアでは2008年の7.4%から2013年には-0.9%に低下しました。

見通しは暗いように思えるかもしれませんが、新たな生産要素として AI が加わることで、経済成長の機会だけでなく、企業の収益性も変革することができます。アクセンチュアは、AI を、インテリジェントなマシンが感知、理解、行動、学習することで人間の能力を拡張し、人々がより多くのことを達成できるようにするテクノロジーと定義しています。

データ量の大幅な増加、技術コストの低下、コンピューティング能力の急速な進歩により、AI は商業的に現実のものになりつつあります。 AI は、生産性の向上を促進するだけでなく、インテリジェントな自動化システムによる最適化、人的労働力と物理的資本の強化、新たなイノベーションの推進という 3 つの方法で、利益の減少傾向を逆転させることができるまったく新しい生産要素であると私たちは考えています。

しかし、この大きなチャンスを活かすためには、あらゆる業界の企業が AI を中心とした戦略を構築し、社会の倫理や価値観に沿った責任ある AI システムを開発して、すべての人にとってより良い成果をもたらす必要があります。人間の労働力の規模とスピードを増強する能力、自己学習と継続的な改善の能力など、AI の独自の特性としての資本労働には、投資、イノベーション、人的資本開発などの分野における新しいアプローチとモデルが必要になります。

図1: 企業利益

米国の企業利益と国内総生産（GDP）は戦後最高水準に達した後、下落している。

人工知能は経済成長の未来 - マクロ経済的視点

この研究の第一段階では、アクセンチュア・リサーチはフロンティア・エコ​​ノミクスと共同で、世界の経済生産高の50%以上を生み出す先進国12カ国に対するAIの影響をモデル化しました。

研究によると、2035年までにAIは仕事の性質を変え、人間と機械の間に新しい関係を作り出し、人間が機械をしっかりと制御し、テクノロジーが人間の要件やニーズにますます適応することで、年間経済成長率を2倍にする可能性があります。

AI技術がビジネスに与える影響により、労働生産性が40％向上し、人々がより効率的に時間を活用できるようになると予想されています。

図 2. AI が各国に与える経済的影響: 私たちのモデルは、AI が分析した 12 か国の経済生産を 3 倍にできる可能性があることを示しています。

2035 年までの総年間成長率を、総付加価値（GDP にほぼ相当）として表します。

図 3. AI の世界における労働生産性: AI は先進国における労働生産性を大幅に向上させることができます。図のパーセンテージは、2035 年のベースラインと 2035 年の AI 定常状態との間のパーセンテージ ギャップを表します。

産業界におけるAIの価値

調査の2番目の結果は、AIが低収益成長を回避し、さまざまな業界の企業に新たな成長方法をもたらす大きな可能性を秘めていることを示しています。

アクセンチュアはフロンティア・エコ​​ノミクスと協力し、製造業から公共事業、医療に至るまで、16 の業界における AI の潜在的な経済的影響をモデル化しました。私たちは、GDPに近い総付加価値（GVA）を指標として使用します。 GVA は、特定の産業における製品やサービスの価値を測定する出力指標であり、さまざまな産業の経済成長への貢献として考えることができます。

業界ごとに 2 つのシナリオを比較し、AI の将来的な影響を評価しました。まず、ベースラインケースは、現在の想定に基づいて業界が期待する経済成長を示しています。そして、AI定常状態は、経済の進歩と相まってAIの予想される成長を示します。新しいテクノロジーの影響を検証するには時間がかかるため、比較年として 2035 年を使用します (詳細については、「付録: AI の GVA 影響のモデル化」を参照してください)。

当社の調査によると、AI シナリオでは、情報通信、製造、金融サービスの 3 つの主要産業が、2035 年までにそれぞれ 4.8%、4.4%、4.3% という最も高い平均年間 GVA 成長率を達成すると予想されています。

情報通信業界はテクノロジーに大きく依存する業界であるため、AIの機能を既存のシステムと組み合わせることで、2035年には合計4.7兆米ドルの付加価値を達成することができます（図5）。たとえば、ベンダーは、顧客にサイバー攻撃からの保護を提供するために、新しい AI プラットフォームを開発することができます。

製造業では、モノのインターネット (IoT) やその他のテクノロジーにより、インテリジェント システムをシームレスに統合するための好ましい条件が整いました。今日の IoT テクノロジーにより、組立ラインなどの物理デバイスをデジタル システムに接続して通信することが可能になりました。さらに、AI は、現在の自動化および学習の形式と、より高度な形式との間のギャップを埋めることができます。当社の調査によると、2035年までにAIはGVAを3.8兆ドル増加させる可能性があり、これは通常のビジネスに比べて約45%の増加となります。

金融サービス業界では、AI テクノロジーを活用して、顧客相談、住宅ローン評価、市場調査などの単調で反復的な作業から知識労働者を解放できます。全体として、この業界は2035年までにさらに1.2兆ドルのGVAを生み出す可能性があります。

労働集約型部門（生産性の伸びが遅い部門）でも、GVAの伸びは大幅に改善するでしょう。 2035年までに、教育部門は0.9%から1.6%に増加し、社会サービスは1.6%から2.8%に上昇し、経済生産高は大幅に増加する（それぞれ1,010億ドルと2,160億ドル）。

2013 年までに、AI は 16 の業界で経済成長を加重平均ベースで 1.7 パーセントポイント押し上げる可能性があります。

2035年までの年間GVAの実質成長率（％）

AIを活用して産業の効率を向上

AI によってもたらされる経済生産の増加は、さまざまな業界の企業の利益にどのような影響を与えるのでしょうか。アクセンチュアの調査によると、AI は 2035 年までに 16 の業界で収益性を平均 38% 向上させる可能性があります。アクセンチュアは、AI が業界全体の低収益サイクルを逆転させることができる 3 つのチャネル、すなわちインテリジェント オートメーション、労働力と資本の増強、イノベーションの普及を定義しました。

AI は従来の自動化に比べて大きな利点を提供します。サプライチェーン管理を例に挙げてみましょう。この業界では、時間はお金です。たとえば、フォーチュン 100 企業では、サプライ チェーンが 1 日で縮小すると、5 億～ 1 億ドルのキャッシュ フローが凍結される可能性があります。

テスラやジョンソン・エンド・ジョンソンなど、世界的に統合されたネットワークに依存している企業は現在、サプライチェーンの合理化に Elementum という AI スタートアップ企業を活用しています。 Elementum は、全体的なインシデントを監視し、出荷状況を追跡し、製造出力を記録して、サプライ チェーンのリアルタイムの可視性を提供します。

Elementum は、毎日 1,000 万件を超えるインシデントと 25 兆ドルを超える製品をリアルタイムで分析することにより、潜在的な問題を早期に警告し、代替ソリューションを提供します。

たとえば、2014 年に中国の DRAM チップ工場で火災が発生したため、世界規模での製品供給が大幅に減少 (25%) しました。ほとんどの機器メーカーが数日後にようやく影響に気付いたのに対し、Elementum の顧客は数分以内にこの事件を知り、供給不足が価格に影響する前に在庫を補充して DRAM の供給を確保しました。

スマートオートメーションの恩恵を受けることができるのは生産チェーンだけではありません。通常、貴重な時間とリソースはリード獲得に費やされるため、AI によって営業活動も劇的に変化します。 Lattice Engines は、AI の力を活用して販売プロセスを合理化することに重点を置いています。企業の購買パターンを学習することで、「ホット」ラインと「コールド」ラインを選別することができます。 Dell のヨーロッパのマーケティング組織は、Lattice の AI プラットフォームを使用して、営業担当役員の数を 50% 削減しながら、営業の生産性、効率、収益を 2 倍にしました。

労働力と資本の増強

労働者は、付加価値の低いタスクを AI にオフロードすることで、主なタスクの生産性を向上させることができます。したがって、AIは労働生産性を高める運命にあります。人工知能の応用は、知性と批判的思考が長らく支配してきた分野に広がりつつあります。たとえば、ビジネスリサーチは従来、非常に時間のかかる作業でした。 Conatix の半自動ビジネス インテリジェンス システムは、機械学習の最新の進歩に基づいており、企業が組織外からこれまで構造化されていなかったデータや情報を発見、取得、整理、共有できるようにします。 Conatix アルゴリズムは研究者と緊密に連携することで、人間からのフィードバックに基づいてプロセスを調整し、高品質の洞察を作成および更新できます。 AI は、企業が資産を最大限に活用するのにも役立ちます。

エネルギーや製造業などの重工業は多額の先行投資を必要とするため、操業停止に伴う収益損失の影響を特に受けやすい。たとえば、風力タービンの計画外のダウンタイムが発生すると、継続的な収益が減少しながら、機器、人員、スペアパーツを維持するための協調的な取り組みが必要になります。ギアボックスが故障すると、1 回の故障で最大 2 週間のダウンタイムが発生する可能性があるため、資産使用率の向上によるメリットは大きくなります。

AI は新製品開発を加速することでイノベーションを推進できます。このイノベーションの成長により、余分なコストが削減され、新たな収益源が生まれ、収益性が向上します。

新薬の開発は教訓的な例です。現在、医薬品開発は主に仮説を立てる発見方式が主流であり、提案された新薬のうち最終的に承認されるのは10％未満です。 Berg Health は AI を使用して、がん細胞と非がん細胞の両方で何万ものデータ ポイントを追跡し、がんの進行を監視します。これまでのところ、この研究により新たな抗がん剤が開発され、現在臨床試験が行われている。この新しい AI による創薬アプローチにより、1 つの医薬品の開発コストが 26 億ドルから 13 億ドルに削減されると推定されています。

AI は、企業が設計目標と制約に基づいて新製品を作成するのにも役立ちます。 Autodesk は、コンピュータ支援設計システム Dreamcatcher でこの新しいアプローチを先駆的に導入しました。 Dreamcatcher は AI アルゴリズムを使用してクラウドのパワーを活用し、何千もの仮想プロトタイプを継続的に繰り返し作成し、指定された基準に基づいて機能、コスト、材料を比較します。ドリームキャッチャーは、形にぴったり合う素材から始めて、不要な部分を徐々に削り落としていきます。これらの部分を削除することで、全体的なパフォーマンスの変化がアルゴリズムによって「記憶」され、アルゴリズムは各材料がパフォーマンスにどのように貢献しているかを理解できるようになります。医療業界では、Dreamcatcher は回復と組織の再生を早める顔面インプラントの設計に使用されています。自動車業界では、AIを活用した製品が新しいスポーツカーの開発に活用されています。

各業界の収益性

これらのチャネルを通じて、AI は前例のない利益機会を提供します。たとえば、卸売や小売、芸術、エンターテインメント、ヘルスケアなどの労働集約型産業では、AI が人間の労働を補強し、時間の経過とともに人間の労働の生産性を高め、仕事の焦点を重要なタスクに移します。卸売業と小売業では、収益 100 ドルあたり 17 ドルから 27 ドルへと、利益が約 60% 増加する可能性があります (図 6)。

伝統的に資本集約型の産業にとって、AI が収益性に与える影響は同様に劇的なものとなる可能性があります。たとえば製造業では、AI 搭載システムは学習、適応、進化する能力を備えているため、時間の経過とともに収益が増加するため、壊れた機械や使用されていない設備はなくなるでしょう。ラピッドプロトタイピングや動的なリソース割り当てなどにより、市場投入までの時間を大幅に短縮し、コストを削減できます。業界全体の純利益は39%増加しました。

製造業

製造業は重機に依存しているため、業界で AI 技術が応用されるようになりました。アクセンチュアの調査によると、製造業における AI の活用により、2035 年までに GVA がさらに 3.8 兆ドル増加する可能性があるとのことです。チャネルの追加が業界の利益の大部分を占めると予想されます。 AI により、労働者の生産性が向上するだけでなく、工場現場で既存の機械の潜在能力を最大限に引き出すことも可能になります。

卸売および小売部門では、AI によって 2035 年に 2 兆ドル以上の追加 GV A が生み出される可能性があり、これはベースライン シナリオと比較して 36% の増加となります。小売業者は AI のインテリジェントな自動化機能を活用して在庫と倉庫の管理を効率化できる一方、拡張現実によって顧客に没入型のショッピング体験を提供できます。アクセンチュアが調査した業界の中で、この業界は、AI を活用してユーザーの潜在的なニーズを発見するなど、AI がもたらす追加のイノベーション効果の恩恵を受けることが期待されています。

アクセンチュアのモデルでは、AI によってヘルスケア業界の成長率は 2035 年までに 2.2% から 3.4% に上昇し、GVA は 4,610 億ドル増加すると予測されています。インテリジェントな自動化チャネルは、メリットの 60% 以上を占めています。 AI 駆動型システムは、大量の非構造化データを分析し、深刻な健康リスクになる前に問題を検出できる予測診断を生成できます。イノベーションパイプラインは、2035 年までに業界に 1,000 億ドル以上の利益をもたらします。ヘルスケアにおける AI の大きな可能性を示す一例: ヘルスケア業界は、製造や設計など、これまでは関係のなかった分野と連携して、臓器移植のための最先端の 3D プリント技術を生み出しました。

レポートアドレス: https://www.accenture.com/t20170620T055506__w__/us-en/_acnmedia/Accenture/next-gen-5/insight-ai-industry-growth/pdf/Accenture-AI-Industry-Growth-Full-Report.pdf?la=en