マッキンゼーの最新レポートでは、AIGC が普及した後のこうした変化について説明しています。

マッキンゼーは生成 AI に精通しており、この夏の初めの時点で、世界的なコンサルティング巨人の従業員の約半数がこのテクノロジーを使用していると言われています。

しかし、生成型 AI の急速な導入が見られる唯一の組織ではありません。実際、マッキンゼーの人工知能部門である QuantumBlack による最近の年次報告書 2023 年の AI の現状: 生成 AI の躍進の年 では、「生成 AI の使用はすでに広く普及している」ことがわかりました。 これは、マッキンゼーが2023年4月11日から21日にかけて、地域、業界、企業規模を超えて1,684人の参加者を対象に実施したオンライン調査の結論である。回答者の過半数 (79%) が「仕事でも仕事外でも、生成 AI にある程度接触している」と回答し、22% は仕事で定期的に使用していると回答しました。 これらの調査結果は、テクノロジー関連メディア VentureBeat による最近の非公式調査を反映しており、企業の 70% 以上がすでに生成 AI の実験を行っていることが示されました。

まだ始まったばかりですが、すでに広く使用されています

マッキンゼーの調査は今年 4 月に始まり、生成人工知能の波が押し寄せ始めた時期であり、多くの新しいツールは近い将来には登場しませんが、暫定的なアプリケーションは比較的一般的でした。 回答者の 79% は、職場でも仕事外でも、生成人工知能に少なくともある程度触れたことがあると回答しました。回答者の 22% は、仕事で定期的に使用していると回答しました。 現在、個人だけでなく、組織でも人工知能が広く使用されています。回答者の 3 分の 1 は、企業はすでに少なくとも 1 つの機能で生成 AI を定期的に使用していると回答しました。 さらに、このレポートは、次世代 AI が単なる一時的なトレンドではなく、多くの組織にとって戦略的な優先事項であることも明らかにしています。 回答者のほぼ半数 (40%) が、自社は生成 AI の結果として AI への全体的な投資を増やす計画があると回答しました。さらに、このテクノロジーは 28% の企業の取締役会の議題となっています。 現在、企業や個人が新世代の人工知能を実験していますが、誰がどのような目的でそれを最も多く使用しているのでしょうか?マッキンゼーの新しいレポートでは、いくつかの興味深い洞察も得られます。 北米の回答者は職場での次世代 AI の導入において群を抜いて世界的リーダーであり、28% が仕事中と仕事外の両方でテクノロジーを利用していますが、ヨーロッパとアジア太平洋地域の回答者はそれぞれ 24% と 22% (わずか 19%)中華圏では）。 2022 年 11 月に OpenAI が ChatGPT を発表したことが米国で生成 AI ブームを引き起こしたことを考えると、これはおそらく予想された結果でしょう。

これらの新しいツールを最も活用している企業は、マーケティングと販売、製品とサービスの開発、サービス運営など、AI を最も一般的に採用しているビジネス ニーズも反映しています。 実際、2023 年 4 月の時点で、生成 AI の最大の用途はマーケティングと販売で 14%、次いで製品/サービス開発で 13% です。

職場および/または仕事外でテクノロジーを最も早く導入しているのは「テクノロジー、メディア、電気通信」の 33% で、次いで「金融サービス」と「ビジネス、法律および専門サービス」がそれぞれ 24%、23% となっています。 この数字も予想と一致しており、テクノロジー企業は一般に、人工知能が最も大きな影響を与えると予想される分野であると考えられています。知識集約型産業として、銀行、教育、医療、法律も新しいテクノロジーによって大きな影響を受けると考えられています。

対照的に、航空宇宙、自動車、先端エレクトロニクスなどの製造ベースの産業は、それほど破壊的ではないと考えられます。マッキンゼーの調査によると、サプライチェーン管理 (3%) と製造業 (わずか 2%) は非常に低いランクにあります。

この結果は、過去に製造業に最も大きな影響を与えたテクノロジーの波の影響（工場の組立ライン、産業用ロボットなど）とはまったく対照的です。 生成型 AI の現在の強みは、肉体労働を必要とするものではなく、主に言語ベースの活動にあります。後者は、AI の導入がより困難で時間がかかる可能性があります。また、いくつかの物理的制約により、これらの産業の能力が向上します。人工知能。 しかし、生成型 AI にとって、サプライ チェーン管理は生成型 AI が得意とする領域であるはずで、これには多くの計画、市場分析、大量のデータに基づく洞察の提供が含まれます。 さらに、人々が生成 AI を使って何をしているかという観点から見ると、これまでのほぼすべての機能がドキュメントの作成、要約、分析を中心に展開していることがレポートでわかりました。トレンド予測は次のとおりです。

注目すべきことに、AI の広範な利用や、これらのツールが引き起こす可能性のあるビジネス リスクに対して適切に準備を整えている企業はほとんどないようです。 たとえば、自分の会社が職場での AI テクノロジーの使用に関するポリシーを定めていると回答したのは、回答者のわずか 21% でした。 特に、AI 導入のリスクについて尋ねたところ、最も一般的に挙げられる AI のリスクである不正確性を自社が軽減していると回答した回答者はほとんどいませんでした。不正確さを軽減していると回答したのはわずか 32% であり、サイバーセキュリティのリスクを軽減していると回答した 38% よりも少ないです。

大手企業は生成 AI の時代もリードしています

AI のハイパフォーマー、つまり 2022 年の EBIT の少なくとも 20% が AI 導入によるものであると回答した回答者は、生成的 AI 機能やより従来型の AI 機能を含む AI に全力で取り組んでいます。 また、特に製品とサービスの開発、リスクとサプライ チェーンの管理など、より多くのビジネスで生成 AI を使用しています。 従来の機械学習機能、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のすべての AI 機能を考慮すると、これらの企業は、製品開発サイクルの最適化、既存製品への新機能の追加、新しい AI ベースの製品を作成するだけでなく。 これらの企業は、リスク モデリングや、パフォーマンス管理、組織設計、従業員配置の最適化などの人事分野でも AI をより頻繁に使用しています。 さらに、同社と同業他社とのもう 1 つの違いは、同社の生成 AI の導入は、他の企業にとって最優先事項であるコスト削減にあまり焦点を当てていないことです。 AI のハイパフォーマーの 2 倍が、新しいビジネスや収益源の創出を主な目標としています。ただし、生成 AI を導入するほとんどの AI ハイパフォーマーの主な目的は、既存の製品に付加価値を与えることです。

投資の面でも、これらの業績の高い企業は他の組織よりも人工知能に多くの投資を行っています。 たとえば、組織はデジタル予算の 20% 以上を人工知能に費やす可能性が 5 倍以上になっています。また、企業組織では AI をより広範囲に導入しています。 また、自社のビジネス機能の 4 つ以上ですでに AI を導入しており、さらに多くの AI 機能が組み込まれていると回答する可能性が高くなりました。たとえば、人工知能および関連する自然言語機能に加えて、ナレッジ グラフを少なくとも 1 つの製品またはビジネス機能プロセスに埋め込みます。 AI のハイパフォーマーは、直面する課題においても他の企業とは異なります。 前者は主に、本番環境でモデルを確実かつ効率的にデプロイおよび維持する方法など、アルゴリズムをビジネスに移行する際の課題に直面しています。生成 AI が変革的な役割を果たすことができるユースケースを実装するには、多くの特殊な MLOps テクニックとプラクティスが必要になる可能性があります。 対照的に、他の企業は明確な AI ビジョンの設定などの戦略的課題に苦しんでいます。

人材需要の変化

過去 1 年間、AI を導入する企業が最も多く採用したのは、データ エンジニア、機械学習エンジニア、AI データ サイエンティストでした。最新のレポートによると、昨年最も需要があったカテゴリーだったソフトウェアエンジニアの需要が、今年は39％から28％に急激に減少した。また、エンジニアという新しい求人もあります。 全体として、AI 関連の役割の採用は依然として課題ですが、回答者の間で AI データ サイエンティスト、データ エンジニア、データ視覚化スペシャリストの採用の難しさが減少したことを反映して、過去 1 年間でいくぶん容易になってきました。これは、2022年末から2023年前半にかけてテクノロジー企業で大量の人員削減が行われたことに関連している可能性がある。

回答者は、AI によって今後 3 年間で多くの仕事が変わると予測しています。しかし一般的に、彼らは退職する従業員よりも再教育を受ける従業員の方が多いと予想しています。 回答者の 10 人中 4 人近くが、自社の従業員の 20 パーセント以上が新たなスキルを習得するために再訓練されると予想しており、8 パーセントは従業員が 20 パーセント以上削減されると回答しています。

さらに、回答者の過半数が大規模な人員削減によって代替されると予想しているのはサービス業務だけである。

従業員の再トレーニングに関しては、AI の優秀な企業は、今後 3 年間で従業員の 30% 以上を再トレーニングする可能性が他の企業の 3 倍以上です。

AI の導入と業界への影響は引き続き安定している

生成 AI の人気は急速に高まっていますが、調査データによると、これらの新しいツールが企業全体での AI 導入を促進していることは示されていません。 少なくとも今のところ、AI を導入している企業の割合は全体的に安定しており、回答者の 55% が自分の組織はすでに AI を導入していると回答しています。回答者の 3 分の 1 未満が、組織が複数のビジネス機能にわたって AI を導入していると回答しており、AI の使用が依然として限定的であることを示唆しています。 製品およびサービスの開発とサービス運営は、依然として回答者が AI を最も頻繁に導入している 2 つのビジネスです。 全体として、昨年の自社のEBITの少なくとも5%がAIの使用によるものであると回答した回答者はわずか23%でした。これは、まだ上値余地があることを示唆しています。

回答者の大多数は、AI を使用するすべてのビジネス機能がそれに伴う収益の増加を経験していると回答しました。今後については、3 分の 2 以上の企業が今後 3 年間で AI への投資が増加すると予想しています。