AI を使用して反復的なタスクを自動化することは目新しいことではありませんが、生成 AI は新たな可能性の世界を切り開きます。 大量の情報を分析して新しいコンテンツを作成できるため、コンテンツの生成、コードの記述、製品の設計方法には、すでに変革がもたらされています。 生成 AI を活用したチャットボットが 24 時間年中無休でカスタマーサポートを提供する一方、別のタイプの生成 AI は未来の医薬品の研究やより優れた臨床検査方法の開発に懸命に取り組んでいます。
こうした生成 AI のユースケースを通じて、現場で働く人々から、このテクノロジーをすでに導入している特定の業界まで、あらゆる領域で AI が与える影響の全体像が見えてきます。
ChatGPT は、ローンチから 2 か月で少なくとも 1 億人のユーザーを獲得し、史上最も急成長したアプリとなりました。 競合するチャットボットを展開したり、既存のソフトウェアに生成 AI を追加したりする企業が増えるにつれ、AI を利用する人の数も増え続けています。 以下の統計情報から、生成 AI の現在地と今後の方向性が垣間見えます。
1.オープンソースの生成 AI モデルを使用している組織はわずか 16% にすぎない (O’Reilly 社)
2.過去 12 か月間で新登場したクラウド/SaaS 関連のユニコーン企業の 60% 以上が生成 AI ネイティブである (Accel 社)
3.IDC は、世界の AI 市場が 2027 年までに 5,210 億ドル規模になると予測している (IDC 社)
4.2023 年後半の時点で、北米は生成 AI 市場全体の 42% のシェアを占めている (Market.us)
5.生成 AI は、10 年以内に世界の GDP を最大 7% 増加させる可能性がある (Goldman Sachs 社)
6.企業は AI に 1 ドル費やすごとに 3.50 ドルの ROI を得ている (IDC 社)
7.80% 以上の企業が 2025 年までに生成 AI の導入を計画している (世界経済フォーラム)
大規模なデータセットの分析から新製品の設計、医師の診断支援に至るまで、技術の進歩に伴い AI の利用は増加の一途をたどるでしょう。 その結果、消費者の信頼が向上し、新たなユーザーやアプリケーションが生まれます。
8.AI は予想外の規模で職場に組み込まれつつあり、2024 年にはナレッジワーカーの 75% が AI を利用しているが、半年前の利用率は 46% だった (Microsoft 社)
9.2025 年までに、大企業から発信されるマーケティングメッセージの最大 30% が AI によって生成されると予想されている (Gartner 社)
10.調査の回答者によると、不正行為の検出、リスク管理、サイバーセキュリティが AI の三大メリットである (MIT Technology Review)
11.マーケティングと広告の専門家の 37% が仕事で生成 AI を使用したことがあると回答 (Fishbowl)
12.最も一般的な生成 AI のユースケースの約 50% は、トラブルシューティングと技術支援、専門家と個人のサポート、教育と学習である (Harvard Business Review)
生成 AI のニュースはあちこちで見かけますが、ビジネスへの導入にはばらつきがあります。 マーケティングや通信会社など、このテクノロジーを定期的に使用している業界もありますが、責任ある AI の実装に慎重な業界もあり、時間とコストを節約するアプリケーションを探しながら、そのツールが倫理的で安全であることも確認しようとしています。
AI ベースのサイバーセキュリティは、導入への障害を克服するのに役立ちます。 生成 AI は、膨大な量のデータを迅速に処理し、必要に応じて変更できるため、人間による評価だけで行うよりもはるかに短時間で安全性を高めることができます。 ServiceNow Vault を含む Now Platform の Tokyo リリースに見られるようなイノベーションにより、データを匿名化して保護し、変化するコンプライアンス要件に対応し、消費者の信頼を高めることができます。
14.2023 年のある調査によると、ブランドが AI と情報を共有すると、消費者はそのブランドに対する信頼を失うということが明らかになった (International Journal of Research in Marketing)
15.X 世代、Z 世代、ミレニアル世代の約 30% が仕事で AI を利用している (Fishbowl)
16.すべての年齢層の労働者の約 4 人に 3 人が、組織から提供されていない生成 AI ツールを職場で使用している (Microsoft 社)
17.企業の 3 分の 1 以上が、生成 AI の導入が遅れている理由として説明責任と倫理に関する懸念を挙げている (EY 社)
18.データ分析 (59%) と AI プログラミングスキル (66%) は、AI ユーザーの間で最も需要の高いスキルである (O’Reilly 社)
19.AI の導入率が最も高い業界は、マーケティング、テクノロジー、コンサルティングである (Fishbowl)
生成 AI は、従業員の生産性に大きな影響を与え、人間の労働力の代替ではなくチームメイトとして機能します。
急速に変化するテクノロジーは、ナレッジワーカー、クリエーター、製造業の従業員、その他 AI との統合を始めたばかりの多くの分野で、スキルアップと継続教育の必要性を浮き彫りにしています。
20.最近の研究では、仕事の 60% から 70% を AI で自動化し、イノベーションや戦略的思考により多くの時間を割けるようになる可能性が示唆されている (McKinsey 社)
21.ある調査によると、CEO の 79% が AI を活用してイノベーションを加速したいと回答している (Deloitte 社)
22.製品開発、データと AI、営業に関連する職は、異なる職種からの労働者の流入が最も多いと予想される (世界経済フォーラム)
23.ある調査によると、生成 AI の活用において最も重要な分野に、データ共有、インテリジェンス/分析、データ管理が挙げられる (MIT Technology Review)
24.生成 AI により、2030 年までに 1,200 万人以上の勤務形態が変わる可能性がある (McKinsey 社)
25.76% の労働者が、雇用市場で競争力を維持するには AI スキルが必要だと回答している (Microsoft 社)
26.労働者の 69% が AI は昇進を早めるのに役立つと回答し、79% が AI のスキルは仕事の機会を広げると回答している (Microsoft 社)
27.リーダーの 82% が AI の成長に備えて従業員には新たなスキルが必要になると回答している (Microsoft 社)
AI の影響はほぼすべての業界に及ぶと思われますが、中でもイノベーション、導入、成長の可能性が最も高いとされる業界は、ヘルスケア、ソフトウェア開発、ファイナンスです。 新しいコードの作成や複雑なコーディング問題の迅速な解決から、医薬品の研究コストの大幅な削減、カスタマーエクスペリエンスの向上まで、これらのテクノロジーのメリットは世界を変える可能性があります。
生成 AI は、ソフトウェア開発者の働き方に変革をもたらします。 多くのコーディングタスクは、AI コード生成によって処理できるため、プログラマーや開発者は、他の重要なタスクに集中して、プロジェクトを決められた予算で時間どおりに進めることができます。
28.生成 AI ツールを使用しているソフトウェア開発者は、複雑なコーディングを期限内に完了する能力が 25% から 30% 向上した (McKinsey 社)
29.生成 AI ツールは、コードを記述する開発者の 95% が使用している (Sourcegraph 社)
30.GitHub ユーザーを対象とした調査によると、ある生成 AI プログラムを使用している開発者は、そのプログラムを使用していないユーザーよりも 55% 速くタスクを完了した (GitHub)
31.あるレポートでは、ソフトウェア開発者は生成 AI ツールを使用することで、新しいコードの記述にかかる時間を 50% も短縮できることが示唆されている (McKinsey 社)
ヘルスケアは非常に複雑な分野であるため、たとえそれが患者、医師、企業にとって有益な変革であったとしても、変革を起こすことは困難に思えるかもしれません。 生成 AI は、データ収集と整理を簡素化することで、患者記録の検索を迅速化し、請求処理の速度を向上させ、さらには医師や研究者が新薬を発見し、より正確な診断を下せるよう支援します。
32.ある研究では、生成 AI が難しい医学的症例を正しく診断する成功率は約 40% であった (Jama Network)
33.2025 年までに新薬の最大 30% は生成 AI が発見する可能性がある (Gartner 社)
34.病院やヘルスケアシステムの 53% が、生成 AI をシステムの一部に組み込んでいる (Deloitte 社)
ファイナンスは、長い間、取引をより迅速かつ効率的に、そしてより安全にするための新しいテクノロジーを積極的に取り入れる分野として位置付けられてきました。 生成 AI は、より多くのプロセスを自動化し、トレンドを迅速に特定し、コンプライアンスを維持することで、金融機関の時間短縮に貢献し続けるでしょう。
35.ある分析によると、銀行、ソフトウェア、保険などの分野では、生成 AI を使用して最大 40% の作業を自動化できることが判明した (Accenture 社)
36.ある調査によると、金融機関の 34% が、生成 AI を使用して不正行為の検出を支援するパイロットプログラムを実施している (Capgemini Research Institute)
37.大手金融機関は、生成 AI を使用して内部規制と法的規制について学習し、コンプライアンスを維持し、コンプライアンスチェックを自動化している (McKinsey 社)
収益の最大化、不正行為の削減、新たなレベルのセキュリティの提供は、銀行業界における生成 AI の潜在的なメリットのうちの 3 つに過ぎません。 初期の予測は、生成 AI を使用した後の銀行業界の成長がいかに爆発的になる可能性があるかを示しています。
38.銀行やその他の金融機関による投資は、2032 年までに 1,000 億ドル以上に達する可能性がある (Global Market Insights 社)
39.銀行業界では、生成 AI の効果により、2,000 億ドルから 3,400 億ドルの付加価値が生まれる可能性がある (McKinsey 社)
40.ある研究によると、生成 AI は銀行員が行う業務の 34% を補強できることが判明した (Accenture 社)
生成 AI の利用はほぼ無限に広がる可能性があるため、財務的影響も甚大なものになります。 大規模な言語モデルが書き言葉を理解できるようになることで、従業員の生産性を大幅に向上させ、より高い利益を生み出す可能性があります。 生成 AI の市場規模と世界的な財務的影響に関する統計をいくつか見てみましょう。
41.生成 AI 業界は、2032 年までに市場価値が 1,880 億ドル以上に達すると予測されている (The Brainy Insights 社)
42.2023 年の第 1 四半期には、生成 AI 企業が関与する 120 億ドル以上の取引が発生した (PitchBook 社)
43.生成 AI が世界経済に与える全体的な影響は、2030 年までに 15 兆 7,000 億ドルに達する可能性がある (PwC 社)
44.CEO のおよそ 3 人に 2 人が、債権者、投資家、貸し手から、生成 AI の利用を加速させるよう圧力をかけられていると回答している (IBM 社)
45.AI を使用している組織では、顧客満足度、従業員の生産性、市場シェアが 18% 向上した (IDC 社)
生成 AI の新たな用途やより優れたバージョンが市場に出回るにつれ、その可能性は広がり続けるでしょう。 カスタマーサービスコストの削減、人材開発の改善、プロセスの自動化が必要な場合は、ServiceNow がどのように実現できるかをご覧ください。
Now Platform には、生成 AI が組み込まれているため、チームは機械学習と自然言語処理の機能を簡単に利用できます。 すぐに利用可能なソリューションにより、データサイエンスの専門知識がなくても、プロセスの増強と自動化をより簡単かつ迅速に行うことができます。