2024年初頭のAIの現状：マッキンゼーのレポートよりキーポイントを考察

導入

2024年、人工知能は可能性の領域からビジネス オペレーションの中心へと移行し、組織が成長のためにテクノロジーを活用する方法に大きな変化をもたらします。2024 年初頭の AI の現状に関するマッキンゼー レポート は、この変革への窓口となり、生成 AI の広範な導入と、高業績組織に効果的であることが証明されている戦略に焦点を当てています。さまざまな分野のビジネスにとって重要な洞察とそれが何を意味するのかを詳しく見ていきましょう。

AIと生成AI採用の劇的な増加

AI の導入は著しく増加しており、72%の組織が少なくとも1つのビジネスでAIを使用しています。これは、2023年の55%から大幅に増加しています。特に、生成AIは急激な増加を見せており、65%の組織がそれを業務に取り入れており、前年の33%から増加しています。この急増は、コンテンツ作成からIT サポートまで、生成AIを多方面への活用を推進しており、企業は業務を合理化し、生産性を向上させています。

生成AIが使用される主な機能

生成AIは、マーケティング、販売、製品開発、IT などの主要なビジネス分野を変革しています。たとえばマーケティングでは、AIがコンテンツの作成とパーソナライゼーションをサポートし、顧客エンゲージメントを強化して売上を促進します。 Kafkai AIがどのように製品のマーケティングに活用されているかを示す好例です。

IT部門は、データ管理や顧客サービス用のチャットボットの導入などのタスクに生成AIを活用しています。これらのアプリケーションは、効率性を向上させるだけでなく、イノベーションと顧客とのやり取りの新たな手段も生み出します。

AIと生成AIへの投資

導入が進んでいるにもかかわらず、多くの企業はAIへの投資に慎重です。組織の半数以上が、デジタル予算の5%未満を生成AIに割り当てています。しかし、エネルギー、素材、テクノロジーなどのセクターが先頭に立っており、予算の20%以上をAIイニシアチブに充てているところもあります。このバランスの取れた投資戦略は、生成AIと分析AIを組み合わせて価値創造を最大化するという戦略的アプローチを反映しています。

AIが生み出す価値：コスト削減と収益増加

AI がコスト削減と収益増加に与える影響は大きいです。組織は人事とサービス業務のコスト削減を報告し、サプライ チェーンや在庫管理などの機能は収益増加の恩恵を受けています。高業績企業（収益の11%以上をAIに帰属させる企業） は、より多くの業務でAIを活用し、リスク管理やコーポレートファイナンスなどの分野で大きな利益を生み出しています。

マッキンゼーのレポートでは主要なテーマとして取り上げられていませんが、こうしたコスト削減の裏側には解雇の必然性があります。労働力の置き換えに関連するリスクの軽減に積極的に取り組んでいる組織はわずか9%であり、このリスクは認識されているものの、軽減努力の主な焦点ではないことが示唆されています。

AIの価値を獲得するための課題

AIの潜在的なメリットは明らかですが、組織はその価値を最大限に引き出す上で課題に直面しています。データ管理は大きなハードルであり、高業績企業の70%がこれを主な障害として挙げています。データの収集、クリーニング、統合の複雑さにより、AIの導入が遅れることがよくあります。さらに、AI 関連のリスク管理と責任あるAI実践の確保は大きな懸念事項であり、多くの企業が効果的なガバナンス構造の確立に苦労しています。

生成AIのリスク

生成型 AI の急速な導入は、新たなリスクをもたらします。不正確さは、サイバーセキュリティの脅威や知的財産の問題と並んで、63%の組織が挙げた最も一般的な懸念事項です。これらのリスクを認識しているにもかかわらず、リスク軽減に積極的に取り組んでいる企業は少数です。このギャップは、悪影響を防ぎ、AIシステムの信頼性とセキュリティを確保するための堅牢なリスク管理戦略の必要性を浮き彫りにしています。

生成AIハイパフォーマーのベストプラクティス

優れた業績を上げている組織は、AIの統合を成功させるためのベンチマークを設定しています。定期的な監査やバイアス チェックなどのリスク管理のベストプラクティスを実装する可能性は、他の組織よりも 2 倍近く高くなっています。これらのリーダーの間では、ガバナンスフレームワークがより一般的であり、責任ある AI の使用が保証されています。さらに、特定のビジネス ニーズに合わせてAIモデルをカスタマイズし、AIアプリケーションの有効性と関連性を高めています。

導入と拡張における課題

AI 機能の実装は、ほとんどのビジネスでは1～4か月以内と、迅速に行うことができます。ただし、製品開発や戦略などの分野では、より多くの時間とリソースが必要です。優れたパフォーマンスを発揮する企業でも、特に運用モデルやテクノロジー インフラストラクチャに関して、AI の拡張で障害に直面します。これらの課題を克服することは、AI をビジネス プロセスに深く組み込むことを目指す組織にとって非常に重要です。

報告書の結論

マッキンゼーのレポートでは、生成型AIが 2024 年に変革をもたらす力となり、業界を再編し、大きな価値を生み出すと記載されています。このレポートは、2024年6月に私が書いた あら？ChatGPTのようなAIツールを実際に使っている人は少ない とは異なる状況を描いています。おそらく、この食い違いは各調査の回答者によるものです。どちらの調査も世界規模のものでしたが、マッキンゼーのレポートは企業に焦点を当て、ロイター研究所とオックスフォード大学の調査は個人に焦点を当てていました。

企業内での導入は広範囲でのメリットは明らかですが、データ管理、リスク軽減、AIの効果的な拡張には課題が残っています。AIでリードすることを目指す組織は、これらの問題に対処する構造化された戦略を優先し、AIの大きな可能性を活用して業務を革新し最適化する必要があります。未来は、これらの複雑さを乗り越え、責任を持って戦略的にAIの力を活用できる人々のものです。

マッキンゼーのレポートは こちらからダウンロードできます。