コンサルティング会社マッキンゼーは6月14日、「生成型人工知能の経済的可能性」と題した調査報告書を発表し、アナリストらは47の国と地域の850の職業（世界の労働者の80％）を分析した。 AI の急激な発展の背後にある世界経済への影響を調査します。どの業界が最も大きな影響を受け、どの業界が失業の脅威に直面しているのでしょうか?
マーケティングの生産性への影響という点では、生成 AI はマーケティングの生産性の経済的価値を 5% ～ 15% 向上させることができます。マーケティングにおける AI の使用の可能性を分析した結果、生産性への即時的な影響に加えて、営業の生産性が 3% ～ 5% 向上する波及効果があることがわかりました。
生成 AI をさまざまなアプリケーションに統合すると、より高品質なデータの洞察が提供され、マーケティング活動に新しいアイデアがもたらされ、より適切な顧客グループをターゲットにできます。マーケティング部門は、所有チャネル向けの高品質コンテンツの制作にリソースを移すことができ、アウトソーシング支出を削減できる可能性があります。
マッキンゼーは、「生成人工知能の経済的可能性」レポートを発表しました。AI はどの業界に最大の影響を与えるでしょうか?
著者: 葛嘉明
本格的に「AI時代」が到来し、解雇理由に初めて「人工知能」が含まれるなど、AIによる解雇の波はまだ始まったばかりなのかもしれない。
コンサルティング会社マッキンゼーは6月14日、「生成型人工知能の経済的可能性」と題した調査報告書を発表し、アナリストらは47の国と地域の850の職業（世界の労働者の80％）を分析した。 AI の急激な発展の背後にある世界経済への影響を調査します。どの業界が最も大きな影響を受け、どの業界が失業の脅威に直面しているのでしょうか?
AI は世界経済に年間「英国の GDP の 1 つを貢献」します
この報告書では、調査対象となった 63 のアプリケーションで生成 AI を使用すると、世界経済に年間 2 兆 6,000 億ドルから 4 兆 4,000 億ドルの成長をもたらすことが判明しました。また、この予測は生成 AI のすべてのアプリケーションを考慮したものではなく、研究されていないアプリケーションも含めると、生成 AI の経済的影響は 2 倍になる可能性があります。 この調査には主に 2 つの側面が含まれています。1. 生成 AI を使用する 60 以上の組織の経済成長の可能性 2. 世界中の約 2,100 の作業活動の労働生産性の可能性。
当社の指標には、コンテンツ生成コストの削減と、AI の使用によりコンテンツの品質を大規模に向上させることで得られる収益が含まれます。たとえば、マーケティングでは、生成 AI を適用してパーソナライズされた電子メールなどのクリエイティブ コンテンツを生成するユースケースがあります。
この増加額は英国の1年間のGDP（2021年に3兆1000億ドル）にほぼ相当する。
私たちは、非生成 AI の経済価値は 11 兆ドルから 17 兆 7,000 億ドルに増加し、15% から 40% 増加すると推定しています。 (2017 年、私たちは人工知能が 9 兆 5,000 億米ドルから 15 兆 4,000 億米ドルの経済価値をもたらす可能性があると考えていました)
＃＃ 最大の敗者"？ — 高収入、高学歴の知識労働者
マッキンゼーは、生成型 AI はあらゆる分野に影響を与える一方、「これまで自動化の影響を比較的受けにくいと考えられていた」高給取りの精神労働者が最も影響を受ける**と指摘しています。
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一方で、知識労働者、特に意思決定とチームワークが必要な職業に携わる人々は自動化の影響を受ける可能性が最も高くなります。**
前世代の自動化テクノロジーは主にデータの収集と処理を行っていたため、ナレッジ ワーカーにはほとんど影響がありませんでしたが、生成 AI の出現により、「ナレッジ ワーカー」の役割とタスクが大規模言語モデル (LLM) に最適になりました。 。 大規模な言語モデルは基本的に認知タスクを完了するように設計されているため、大規模な言語モデルを専門知識に適用する能力は 2017 年と比較して 34 パーセント ポイント増加し、自動化された管理と人材トレーニングの可能性は 2017 年の 16% から増加しました。 % 2023 年には 49% に上昇します。
これについての 1 つの説明は、生成 AI によって技術的な自動化の可能性が高まり、これは高学歴の職業で最も需要が高い傾向にあると考えられます。
私たちは、別の説明として、学位資格は何年にもわたってスキル指標とみなされてきましたが、より公正で効率的な労働力トレーニングとマッチングシステム。生成 AI は依然としてスキルを重視した技術変化であると言えますが、より微妙なスキルの必要性があります。
低賃金の仕事の場合、人件費が低いため自動化のメリットが反映されず、また、デリケートな果物の収穫など、労働活動に従事する低賃金の職業は自動化が困難です。
ただし、生成 AI テクノロジーの自動化の進歩により最も影響を受けるのは、これまで自動化が比較的難しいと考えられていたこれらのジョブです。
AI はあらゆる分野に混乱をもたらします
マッキンゼーによると、生成 AI の影響は、顧客業務、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 つの分野 (約 75%) に集中しています。生成 AI やその他のテクノロジーの開発により、現在の仕事の 60% から 70% が自動化される可能性があります。中でも、銀行、ハイテク産業、ライフサイエンスなどの業界が最も大きな影響を受けています。
新しいテクノロジーにより顧客満足度が向上し、意思決定が促進され、監視が強化されることで不正行為が減少するため、銀行業界だけでもさらに 2,000 ～ 3,400 億ドルの生産性向上を生み出す可能性があります。これは営業利益の 9% ～ 15% の増加に相当します。
製品開発では、AI により生産性が 10% ～ 15% 向上します。たとえば、ライフサイエンスや化学工学では、AI により潜在的な分子をより迅速に生成できるため、新薬や新素材の開発プロセスがスピードアップし、製薬会社や医療製品会社の利益が 25% も増加する可能性があります。
マーケティングの生産性への影響という点では、生成 AI はマーケティングの生産性の経済的価値を 5% ～ 15% 向上させることができます。マーケティングにおける AI の使用の可能性を分析した結果、生産性への即時的な影響に加えて、営業の生産性が 3% ～ 5% 向上する波及効果があることがわかりました。
生成 AI をさまざまなアプリケーションに統合すると、より高品質なデータの洞察が提供され、マーケティング活動に新しいアイデアがもたらされ、より適切な顧客グループをターゲットにできます。マーケティング部門は、所有チャネル向けの高品質コンテンツの制作にリソースを移すことができ、アウトソーシング支出を削減できる可能性があります。
ソフトウェア エンジニアリングの観点から見ると、生成 AI は年間ソフトウェア エンジニアリング支出の約 20% ～ 45% に直接影響を与えます。この価値は主に、初期コード生成、コード修正とリファクタリング、根本原因分析、新しいシステム設計の生成などの特定のタスクの時間の短縮によってもたらされます。調査によると、Microsoft GitHub Copilot を使用しているソフトウェア** 開発者は、このツールを使用していない開発者よりも 56% 早くタスクを完了**できます。
マッキンゼー社内のソフトウェア エンジニアリング チームに関する実証研究では、AI を使用するように訓練されたチームは、コードの生成とリファクタリングに費やす時間が大幅に短縮され、エンジニアは一般に、仕事の経験が向上し、仕事がより楽しくなったと報告していることがわかりました。プロセスがより便利になり、作業が容易になりました。達成感を得る。
製品開発の観点から見ると、生成 AI は製品の市場投入までの時間を短縮し、次の 2 つの側面から生産性の向上と運用の利便性をもたらすと考えています。製品設計の最適化と製品の品質の向上を含む 。
AI 革命により生産性は劇的に向上します
マッキンゼーは、世界的な出生率の低下と人口高齢化が世界の生産性向上の障害となるが、AIやその他のテクノロジーの発展により就業人口の減少を補い、生産性を大幅に向上させ、生産性の向上を加速できると結論付けた。先進国も AI を導入し、より高速になる可能性があります。
2012 年から 2022 年までの世界経済成長は、出生率の低下や人口高齢化などの長期的な構造的課題の影響もあり、過去 20 年間よりも鈍化すると当社は見ています。
多くの大国では労働力人口が年々減少しており、AIが必要な労働時間を再プログラムして生産性の向上を促進できると私たちは考えています。