組織は、近年の技術革新の中でも特に重要な生成AIを導入するために競争を繰り広げています。最近のマッキンゼーの報告によれば、65%の組織が現在、定期的にAIを活用しており、この数値は約10か月前のほぼ2倍に増加しています。この急成長は、ChatGPTの導入から1年半が経過し、私たちの世界が大きく変わった後に起こりました。多くの回答者が自分の業界における「重要で画期的な」変化を期待しています。
「2024年までには、生成AIはもはや新奇な技術ではなくなるでしょう」とマッキンゼーのAI部門QuantumBlackのシニアパートナーでグローバル共同リーダーであるアレックス・シングラは述べています。「この技術の可能性は明らかです。多くの組織はまだ初期段階にありますが、効果的な実装と価値創出についての理解が進んでいます。」
AI投資の急成長
調査に参加した回答者の半数は、自組織が複数のビジネス機能でAIを導入しており、67%が今後3年間でAI投資の増加を予測しています。特に専門サービスの分野では、生成AIがマーケティングや営業（コンテンツ作成、パーソナライズ、リード生成）、製品開発やサービス開発（デザイン、リサーチ）、IT（チャットボット、データ管理）で主に利用されています。また、人事部門では大幅なコスト削減も報告されています。平均して、企業は生成AIの導入に1か月から4か月の時間をかけています。
すべてのレベルの従業員が、職場や個人の生活でAIツールに対してますます慣れてきており、Cクラスの幹部の41%が職場で定期的に生成AIを使用しています。マッキンゼーのアソシエイトパートナーであるブライス・ホールは、「革新の速度、新しい企業の出現、投資の流入は驚くべきものです。先進的なAI機能からビジネス価値を獲得する企業が増えています」と述べています。
生成AI導入の三つのアプローチ
マッキンゼーは、生成AI導入の3つのアーキタイプを特定しています。1つ目は市販のツールを利用する「テイカー」、2つ目はこれらのツールをカスタマイズする「シェイパー」、3つ目はモデルをゼロから開発する「メイカー」です。調査結果によれば、組織は通常、両者を組み合わせて採用しており、約50%がオフ・ザ・シェルフのソリューションに依存し、残りの企業は大幅にカスタマイズまたは独自に開発しています。この傾向は、テクノロジー、メディア、通信、小売、金融サービスなどの多くの分野で見られます。
今後は「購入、構築、パートナーシップ」というアプローチへの移行が予測されており、「構築対購入」という二項対立からの脱却が求められています。マッキンゼーのQuantumBlackのシニアパートナーであるアレクサンダー・スハレフスキーは、成功する企業には統合的なソリューションのミックスが必要であると強調しています。
新しい技術を導入する際にシンプルで一歩の解決策が好まれることが多いですが、スハレフスキーは生成AIが成熟するにつれてこれを警告しています。「将来の企業インフラは、特定のニーズに合わせた基盤モデルの強力な統合に依存します。」
リスクと課題への対応
AIへの期待が高まる一方で、組織はそのリスクにも注意を払っています。44%の回答者が生成AIからの負の影響を経験しており、その主な原因は不正確さ、サイバーセキュリティの問題、および説明能力の欠如です。他にもAIの悪用、データプライバシー、バイアス、知的財産権侵害の懸念があります。
特に高パフォーマンスの組織は、トレーニングデータの可用性や効果的なデータガバナンスの必要性といったデータ関連の課題に苦しんでいます。驚くべきことに、回答者のわずか18%が、企業全体で責任あるAIガバナンスに焦点を当てた理事会を持っていると答え、全体の3分の1のみがAIツールユーザーにとってリスク認識と軽減が必要なスキルセットであると認識しています。
「責任あるAIは、初日から始めなければなりません。教育と行動においてまだ多くの作業が残っている」と、マッキンゼーのシニアパートナーでありマッキンゼー技術委員会の議長であるラレイナ・イーは警告します。彼女は、生成AIの適用に関する明確な原則の策定、ガードレールの実施、包括的なトレーニングの提供、供給者との契約の確保を提唱しています。また、従業員は重要なデータが外部モデルに誤って流出しないよう教育を受け、AI開発にリスク管理を組み込む必要があります。
「責任あるAIに対する意識は高まっており、解決が急務とされています」とイーは付け加えました。「意識から行動への移行が重要になります。」
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