第二回となる本記事では、市場動向や将来の可能性についての解説と生成AIが今後、社会に与える影響や普及が進むと同時に起こりうる懸念点について探ります。
生成AIの市場規模と今後の成長予測
2024年現在、生成AIの市場は急速に拡大しています。
ここでは、生成AIの市場規模と今後の成長予測について解説します。
世界中で注目されているテクノロジーの市場規模を、定量的に分析してみましょう。
生成AIの市場規模は約106億ドル
2023年、世界生成AI市場規模は約106億ドル（約1兆4700億円）と言われています。
このうち関連アプリケーションが全体の約9割（約95億ドル＝約1兆3200億円）を占めています。
生成AI基盤モデルや関連ソリューションサービスも市場を支える重要な要素です。
では、日本市場の場合はどうでしょうか。
日本市場における生成AIの市場規模は、2024年に1016億円に達し、初めて1000億円を超えると予測されています。
このような市場拡大の背景には、生成AIが幅広い分野で実用化されていることが挙げられます。
具体例として、クリエイティブ業界だけでなく、ビジネスや教育分野でもその活用が進んでおり、生成AI技術の進化が新たな市場を切り開いています。
2030年までに年平均成長率53.3%で成長すると予測される
生成AI市場は、2030年までに年平均成長率53.3%で拡大し、約2110億ドル（約32兆円）に達すると見込まれています。
この成長は2023年の約20倍で、急激な拡大が続く見込みです。
日本市場でも、2023年から2028年にかけて年平均成長率84.4%で拡大し、2028年には市場規模が8028億円に達する予測です。
また、2030年の産業別市場規模では、製造業が約507億ドル、金融業が約439億ドル、通信・放送業が約320億ドルと試算されています。
生成AIの技術進歩と応用範囲の広がりが、この急速な成長を後押ししており、経済や産業構造に大きな変革をもたらすと考えられています。
日本経済の再成長に、生成AI市場をどれだけ日本がインパクトを与えられるかも重要な指標となりそうです。
生成AIの技術的・倫理的な3つの課題
生成AIは画期的ですが、残念ながら課題も存在します。その課題というのが以下の3つ。
- ハルシネーション（幻覚）と情報の信頼性
- 著作権と知的財産権の侵害
- 偏見・バイアスの反映
何事においても、技術の進化には技術的および倫理的な課題がつきものです。
これらの課題は、生成AIの信頼性や社会的影響に直結し、適切な対策が求められるので、ひとつずつ見ていきましょう。
課題①：ハルシネーション（幻覚）と情報の信頼性
生成AIは、新しい情報を生成する際にハルシネーションと呼ばれる誤りを起こす場合があります。
これは、AIが学習データの真偽を判断できないため、存在しない情報や矛盾したデータを生成してしまう現象です。
特にニュースや専門的な分野で誤情報が拡散されるリスクは深刻で、社会的な混乱を引き起こす可能性があります。
生成された内容が誤情報の場合、それが拡散されることで信頼性が低下します。
この問題を解決するためには、学習データの品質向上や結果の精査、または生成された情報を検証する仕組みが不可欠です。
実際、最新の情報などをアウトプットするのは生成AIの苦手な分野です。
そのため、利用者としても生成AIの強みが活かせる場面で活用するノウハウの蓄積が求められます。
課題②：著作権と知的財産権の侵害
生成AIで文章や画像を生成する際、既存の著作物が利用されています。
この際、AI生成物が既存作品に類似してしまうことで、著作権や知的財産権の侵害リスクが生じます。
特に画像、音楽、文章といったクリエイティブ分野では、この問題が顕著です。
しかし、AIによる生成コンテンツの著作権帰属についても法的枠組みが整備されていない国が多く、クリエイターや企業間で法的紛争を引き起こすことが考えられるでしょう。
この問題を解消するためには、生成AIのテクノロジーの進化に伴って、法規制の整備やAI活用時の権利確認を徹底することが求められます。
仮想通貨やNFTが流行した2020年頃、日本では法規制が遅れてしまい、主要国から遅れを取ってしまいました。
生成AIは今後10年のビジネスの根幹を担うものになるため、法規制については常に注目しておきたいトピックとなります。
課題③：偏見・バイアスの反映
生成AIは学習データに依存しているため、そのデータに含まれる偏見やバイアスを反映するリスクも懸念点のひとつです。
たとえば、性別や人種、年齢などに関する不公平な表現や判断が生成される場合があります。
これにより、固定観念や差別的な内容が生成される可能性があります。
また、AIの判断プロセスが不透明であることから、偏見を修正することが困難なことも問題視されています。
この課題を克服するには、バイアスを最小化するためのデータ選定やAIモデルの設計改善が必要です。
また、AI生成物を監視する人間の役割も重要です。
AIを使えば、瞬時に画像や文章が生成されたり、情報を検索してくれます。しかし、完璧な存在というわけではありません。
利用者である我々のITリテラシーがなければ、諸刃の剣となることを覚えておきましょう。
生成AI開発において法規制とガイドラインの必要性
生成AI技術が急速に進化する中、その開発には法規制とガイドラインの整備が不可欠です。
法規制は、生成AIの信頼性や公平性を確保する基盤です。
たとえば、個人情報保護や著作権侵害といった問題への対処を目的とした法律が重要です。
技術進歩の速さに対応するため、柔軟なガイドラインも必要です。
ガイドラインは、生成AIの適切な利用を促進し、企業や団体が独自に遵守できる指針を提供します。
各国ではすでに法規制が進行しており、EUのAI規制法やアメリカの大統領令がその一例です。
しかし、法律だけでは最新技術の進展に追いつけない場合があり、企業の自主的な対応が求められています。
今後は生成AIのリスクを軽減しつつ、イノベーションを妨げることなく活用できる環境の整備が急務となるでしょう。
法規制とガイドラインの適切な組み合わせは、社会におけるAIの健全な発展を支える重要な要素です。
生成AIの将来の展望と社会への影響
生成AIの将来は、技術の進化とともに大きな可能性を秘めています。
言語モデルはより高度化し、自然で人間に近いコミュニケーションが可能になるでしょう。
また、テキスト、画像、音声、動画といった複数のモードを統合するマルチモーダル能力の向上により、生成AIはさらに多様な応用を実現します。
さらに、量子コンピュータの実用化によって、より複雑で高精度な生成タスクの遂行が期待されています。
社会への影響として、生成AIは雇用構造を変革する可能性があります。
単純作業や定型業務の自動化が進む一方、クリエイティブな分野や意思決定業務では人間を補助する役割を担うでしょう。
また、医療診断の効率化、教育の個別対応進化、新しいビジネスモデルの創出など、多様な分野で革新がもたらされる見込みです。
よく「AIに奪われる仕事」といった表現をされますが、AIは敵ではありません。
むしろ、単純作業を人間の代わりに代行してくれるパートナーになります。
そのため、今後は生成AIをうまく活用できる企業・人間が経済の中核を担うでしょう。ただし、そのためには、生成AIの課題への対応も同時に行わければいけません。
まとめ
生成AIを活用して事業を成長させよう
生成AIは、大量のデータを学習し、新しいコンテンツを生成する革新的な技術です。
本記事では、その定義や仕組み、活用事例から課題、将来の展望までを解説しました。
生成AIは、商品企画の効率化やエンジニア業務の支援、製造業の設計プロセスなど、さまざまな分野で成果を上げています。
また、急速な市場拡大が進む中で、法規制やガイドラインの整備が求められ、技術の進化により新たな価値が創出される可能性を秘めています。
生成AIを効果的に活用することで、業務効率化やコスト削減、イノベーションの推進が期待されます。
これにより、企業は競争力を高め、新たな成長機会を掴むことができるでしょう。今後も進化する生成AIを活用し、事業の未来を切り開いていきましょう。