人工知能は世界経済に4.4兆ドルの経済効果をもたらす

[広告_1]

OpenAIのChatGPTは、AIが私たちの生活にもたらす革命的な変化を、多くの人々に体験する機会を提供します。この新興技術は今後も成長を続け、あらゆる産業に大きな影響を与え、私たちの生活に多くの変化をもたらすと予測されています。

マット・マクデビット氏は、韓国で開催された「AI時代における生存と成長戦略」をテーマにしたフォーラムで、生成型AIは、現時点で予測不可能で目に見えないものを除いても、最大4.4兆ドルの経済的ポテンシャルを秘めていると述べた。この技術は、先端技術から製造、エネルギー、教育、小売業に至るまで、多くの分野のビジネスを活性化させるだろう。

世界的なコンサルティング会社マッキンゼー・アンド・カンパニーのパートナー、マット・マクデビット氏が、最近韓国で開催された人工知能に関するフォーラムで講演した。（写真：Korea Times）

韓国タイムズがマッキンゼー・アンド・カンパニーと共同で開催したこのフォーラムでは、AIがなぜ重要になっているのか、その技術をどのように活用するのか、そして韓国のAI能力を向上させるために何が必要なのかといった点に焦点が当てられた。

フォーラムでは、AI分野の著名人や政策立案者が、AIが産業に与える影響や、AI技術を悪用されることなく有効に活用する方法について議論しました。

マッキンゼーのパートナーはスピーチの中で、OpenAIが昨年11月にChatGPTのバージョン3.5をリリースして以来、過去数か月で生成AIに対する認識に大きな変化があったと述べた。

バージョン3.5がリリースされる前は、生成AIとは何か、そしてそれが実用的かどうかについて多くの疑問がありました。しかし今こそ、生成AIをどこからどのように始めるべきかなど、この技術が様々な業界でどのように応用・活用できるかについて議論すべき時です。

「ほんの数ヶ月前まで、人々は『生成AIって何？』と聞いていました。全部誇大広告？それとも全部現実のもの？と。ご覧の通り、生成AIは人間の言葉を書き起こすのに使え、基本的に人間のように感じられるんです」と彼は語った。

彼はまた、グローバル企業が独自の方法で生成AIを開発・活用する取り組みにも言及した。 「例えば、モルガン・スタンレーはAIを活用して、世界中の資産運用会社の業務を支援しています」と専門家は述べた。

ライフサイエンス分野では、Insilico Medicine 社が臨床試験の成功率を 80% 以上の精度で予測する生成 AI モデルを開発し、一方 AstraZeneca 社は生化学とデジタル病理画像に関する AI モデルをトレーニングして新薬の発見を加速し、新しい分子の作成に役立てています。

コンピュータソフトウェア分野では、Adobeが写真・動画編集プラットフォームを強化するための生成AIツールキットを開発しました。また、NAVERは韓国の大規模言語モデル（LLM）を活用したHyperCLOVA Xと、生成AIベースの検索エンジンCue:をリリースしました。

「韓国でも同様の事例があります。HyperCLOVA Xは韓国語に重点を置いているため、韓国語LLMモデルはより効率的になります」とマクデビット氏はコメントしました。

AIを効果的に活用するには、組織が自らの立場を理解する必要がある

彼は AI の価値を 4 つの C で定義しています。4 つの C とは、簡潔性 (concision)、要約と洞察の抽出、コーディング (coding)、解釈とコード生成、クリエイティブコンテンツ (creative content)、テキストや画像などの生成、顧客エンゲージメント (customer engagement)、チャットによる顧客ケア、顧客エンゲージメントとデータ収集におけるチャットボットの使用拡大です。

生成 AI の使用と投資を検討している組織にアドバイスを提供するマクデビット氏は、まずは自分たちがテイカーなのか、シェイパーなのか、メーカーなのかを特定することから始めることを提案しています。

彼によると、テイカーとは、既存の生成AIをカスタマイズせずに自社のワークフローにそのまま適用する企業です。Shaperは独自のデータとインサイトを活用し、組織やビジネスのニーズに合わせて生成AIをカスタマイズします。一方、メーカーは、自社のニーズに合わせて全く新しいモデルを開発します。Google、Amazon、Uberなどは、LLMと生成AIに投資している代表的なメーカーです。

マクデビット氏によると、彼らが協働する組織のほとんどは「メーカー」ではないという。彼らは少なくとも「テイカー」であり、どのようにシェイパーになるかを検討している。さらに、組織が検討すべきは、どのような生成型AIを採用するかではなく、根本的な競争力を高めるためのデータアーキテクチャだ。