生成AIの需要を徹底予測！活用の課題や導入のポイントも紹介

生成AIの需要は増えている？
企業に生成AIを導入すべき？
どうやって生成AIを導入したらいいのか分からない…

生成AIの需要は年々増加しており、2030年には現在の約20倍の需要があると予測されています。国内・海外の各業界でも生成AIが導入されつつあり、企業の市場価値を上げるためにも生成AIは必要なツールといえます。

ただし、生成AIは導入すれば必ずしも効果が生まれるわけではありません。導入方法や使い方を誤れば効果を発揮できないだけでなく、トラブルを引き起こす可能性もあります。

そこで本記事では、生成AIを導入する際のポイントや活用方法について詳しく解説します。これから生成AIを導入しようと考えている人は、ぜひ参考にしてください。

生成AIの市場規模

生成AIの市場規模は年々拡大しています。具体的にどれくらい拡大しているのか、実際に統計データを見ながら確認しましょう。

世界の生成AI市場規模

世界の生成AI市場は、一般社団法人電子情報技術産業協会の報道資料によると、急速な成長を遂げています。

2023年の需要額は106億ドルですが、2030年には2,110億ドルに達すると予測されており、わずか7年で約20倍に拡大する見込みです。この間の年平均成長率は53.3%にのぼります。

生成AIは多様な分野で活用されますが、中でも製造業界における需要の伸びが顕著です。製造現場では、業務支援から製品開発支援まで、生成AIの活用シーンが広範囲に及んでいます。そのため、製造分野での生成AI需要は年平均54.6%と高い成長率を示しており、2030年までに507億ドルの規模に達すると見込まれています。

日本の生成AI市場規模

同じく、一般社団法人電子情報技術産業協会の報道資料によると、日本の生成AI市場も著しい成長を見せています。2023年の需要額は1,188億円ですが、2030年には17,774億円に達すると予測されており、この7年間で約15倍に拡大する見通しです。期間中の年平均成長率は47.2%と高い水準にあります。

日本国内では、製造業界だけでなく、エンターテインメント業界や飲食業界など、さまざまな業界で生成AIの活用が進んでいる点が特徴的です。生成AIの導入を検討する企業も増加傾向にあり、今後も生成AIに対する需要は拡大し続けると予想されます。

生成AI市場拡大が見込まれる業界TOP5

一般社団法人電子情報技術産業協会の報道資料によると、生成AI市場拡大が見込まれる上位5つの業界は次の通りです。

1位：製造業界

生成AI市場の拡大が最も著しい業界として製造業界が挙げらます。2030年の需要額は507億ドル（約7.5兆円：2024年8月レート）に達すると見込まれており、他業界と比べても非常に高い水準にあります。

製造業界では、製品の設計・開発から品質管理に至るまで、生成AIが幅広く活用されている点が特徴的です。

国内でも、トヨタ系販売会社のウエインズトヨタ神奈川がAdobeの生成AI「Adobe Firefly」を導入するなど、生成AIの活用事例が見られます。

製造現場における生成AIの用途は多岐にわたります。業務支援や製品開発など、さまざまな場面で生成AIが活躍しているため、今後も需要はさらに拡大するでしょう。

2位：金融業界

金融業界は、製造業界に続いて生成AI市場の大幅な拡大が予想される分野です。2030年の需要額は439億ドル（約6.5兆円：2024年8月レート）に上ると見込まれています。金融機関では、生成AIを業務効率化やリスク管理に活用することで、作業効率を向上しています。

具体的な事例として、横浜銀行と東日本銀行が「行内ChatGPT」を導入し、文書作成などの業務の効率化を実現しました。

金融業界では、データ分析や文書作成といった業務が多く発生するため、生成AIの活用により生産性の向上が見込まれます。今後も金融機関における生成AIの活用は加速していくでしょう。

3位：通信・放送

通信・放送業界の2030年における生成AI需要額は、320億ドル（約4.7兆円：2024年8月レート）に上ると予測されています。通信会社では、生成AIを通信ネットワークの最適化や顧客サポートの自動化などに役立てており、業務効率の向上を実現しています。

KDDI株式会社は、生成AIを活用した「生成AI活用支援プログラム」を立ち上げました。このプログラムは、大企業の課題解決に取り組むスタートアップに対して、生成AIの活用支援を提供するものです。

5Gの普及を背景に、通信・放送業界は大きな変革の波に直面しています。生成AIの活用は、この変革をさらに加速させる原動力となるでしょう。業界の変化と生成AIの発展が相乗効果を生み出し、新たな価値創造につながることが期待されます。

4位：流通

流通業界における、2030年の需要額の見通しは253億ドル（約3.7兆円：2024年8月レート）です。流通企業は、生成AIを文書作成や需要予測、在庫管理の最適化などに活用し、業務の効率化と精度向上を図っています。

国内企業の事例として、NIPPON EXPRESSホールディングス株式会社が生成AIサービスを利用できる環境を整備し、サービス開発の強化と業務の効率化を目指しています。

流通業界における生成AIの活用場面はさまざまです。文書作成から販売データの予測まで、さまざまな業務で生成AIが役立てられています。今後、生成AIの活用が進むことで、需要予測の精度向上やより質の高いサービス提供が可能になると期待されます。

5位：医療・介護

医療・介護業界の2030年における、生成AI需要額は184億ドル（約2.7兆円：2024年8月レート）です。医療・介護の現場では、生成AIを診断支援や治療計画の作成などに役立てており、医療の質の向上に貢献しています。

中外製薬は、AI技術を医薬品候補分子探索や論文探索などに活用することで、医薬品開発の成功確率を高めようとしています。

医療・介護業界は、特に人手不足が深刻な分野の一つです。生成AIの導入により、業務の効率化と提供するサービスの質の向上が同時に実現できると期待されています。生成AIが医療・介護従事者の負担を軽減し、より良い医療・介護の提供を可能にするでしょう。

代表的な生成AIの活用法

代表的な生成AIの活用法として次の4つが挙げられます。

生成AIにはさまざまな種類があり、多くの分野で活用できます。具体的な生成AIの活用方法については以下の記事でも詳しく解説しているため、そちらも合わせてご覧ください。

生成AIの面白いビジネス活用事例15選！大手企業中心で導入手順まで紹介

生成AIを活用して顧客対応を行う

生成AIを活用することで、顧客からの問い合わせに自動で対応することが可能になります。代表的なツールとして「ChatGPT」「IBM Watson Assistant」「Dialogflow」が挙げられます。

チャットボットやメールの自動返信機能などに生成AIを導入することで、顧客の質問に24時間365日いつでも対応可能です。

例えばChatGPTの場合、自然な対話と幅広い知識ベースで複雑な問い合わせにも対応でき、顧客対応にともなう人的リソースを削減できます。

生成AIでクリエイティブを作成する

生成AIを使えば、画像や動画、音声などのクリエイティブを自動で生成できます。代表的なツールとして「AKOOL」が挙げられます。

AKOOLは画像生成や静止画から動画の生成、アバターの生成などクリエイティブな作業に特化したツールです。

例えば、商品の宣伝用画像や動画をAKOOLで作成すれば、制作にかかる時間とコストを大幅に削減できます。また、生成AIならではの斬新なアイデアも期待できるでしょう。

生成AIで情報リサーチや分析を行う

膨大な量の情報から必要なものを探し出すのは、人間には大変な労力がかかります。しかし、生成AIを活用すれば、大量の情報を瞬時に分析し、必要な情報を抽出することも可能です。代表的なツールとして「Perplexity AI」が挙げられます。

Perplexity AIなどの生成AIでは、自然言語処理や機械学習が活用されており、ユーザーが知りたい情報を明確に提供します。また、出典も同時に提供してくれるため、情報元の信憑性もチェックできる点はPerplexity AIの強みです。

例えば、市場調査や競合分析などに生成AIを活用すれば、短時間で高い精度の分析結果を得ることも可能です。

生成AIで自動的に議事録を作成する

会議の内容を記録し、議事録を作成するのは非常に手間のかかる作業です。しかし、生成AIを活用すれば、会議の音声データから自動で議事録を生成できます。代表的なツールとして「tl;dv」が挙げられます。

tl;dvでは会議の録画や全自動文字起こしなどが可能であり、議事録作成にかかる時間を大幅に短縮可能です。

また、議事録作成にかかる時間を大幅に短縮できるだけでなく、人的ミスも防げる点も生成AIの強みです。人力で議事録を作成する場合、聞き逃しや書き間違えなどのミスが発生する恐れもありますが、生成AIの場合はこれらのミスを最小限に抑えられます。

生成AIを導入する際の4つの課題

生成AIを導入する際の課題として、次の4つが挙げられます。

生成されたコンテンツの品質管理

生成AIを使ってコンテンツを作成する際、品質管理が重要な課題となります。AIが生成した文章や画像が、人間が作成したものと同等の品質であるかを確認する必要があります。

そのためには、AIの出力結果を人間が確認し、必要に応じて修正を加える作業が不可欠です。また、AIの精度を高めるために、学習データの質と量を改善し、継続的にAIのモデルを改良していくことも重要です。

生成AIスキルを持つ人材の不足

生成AIを効果的に活用するには、AIについての知識とスキルを持った人材が必要です。しかし、現状ではそのような人材が不足しているのが実情です。

さらには、経済産業省が公表した「IT人材需給に関する調査」によると、2030年には最大約79万人のIT人材が不足すると予想されています。

そのため現状では、AIを理解し、ビジネスに活用できる人材を育成することが急務となっています。社内でAIリテラシーを高める取り組みを行ったり、外部からAIに精通した人材を採用したりするなど、人材確保に努める必要があるでしょう。

偽情報との選別

生成AIが作り出すコンテンツの中には、事実と異なる情報が含まれている可能性があります。AIが学習したデータに偽情報が含まれていた場合、それが生成物に反映されてしまうのです。

過去にはChatGPTの正答率が低下した事例もあり、生成AIが出力した結果をそのまま鵜呑みにすることは危険だと分かります。

そのため、生成されたコンテンツを鵜呑みにせず、人の手で内容を精査し、事実と照らし合わせて検証する作業が必要不可欠です。信頼できる情報ソースを参照し、虚偽の情報を見抜くことが重要となります。

著作権侵害のリスク

生成AIは、既存のコンテンツを学習して新しいコンテンツを生み出します。その過程で、学習元のコンテンツの著作権を侵害してしまうリスクがあります。

例えば、AIが生成した文章や画像が、既存の作品と酷似している場合などです。このような事態を避けるため、AIの学習データに使用するコンテンツの選定には細心の注意を払う必要があります。

また、生成されたコンテンツが著作権を侵害していないか、専門家に確認してもらうのも一つの方法でしょう。

生成AIを導入する際の4つのポイント

生成AIを導入する際には次の4つのポイントを意識しましょう。

責任の所在を明確にする

生成AIを活用する際は、生成されたコンテンツに対する責任の所在を明確にしておく必要があります。AIが生成したコンテンツであっても、最終的には人間が内容を確認し、公開の可否を判断する必要があります。

また、AIが生成したコンテンツによって損害が発生した場合、その責任は誰が負うのかを事前に決めておくことも重要です。責任の所在を曖昧にしたままAIを活用すると、トラブルに発展する可能性があります。

生成AIについてリテラシーを上げる

生成AIを活用するうえで、社員のリテラシーを上げることも欠かせません。AIの特性や限界を理解していないと、AIに過度な期待を抱いてしまったり、AIの出力をそのまま鵜呑みにしてしまったりするかもしれません。

そのため、社員教育を通じて、生成AIについての正しい知識を身につけてもらうことが大切です。AIに何ができて、何ができないのかを適切に理解することで、AIを有効活用できます。

生成AI単体で情報のソースにしない

生成AIの出力をそのまま情報のソースにするのは避けましょう。前述でも述べたとおり、生成AIの出力結果の中には誤った情報が含まれている可能性もあります。

そのため、生成AIの出力は参考程度にとどめ、必ず人間が内容を精査する必要があります。AIの出力を鵜呑みにせず、信頼できる情報源と照らし合わせながら活用することが重要です。

生成AI活用のガイドラインを作成する

生成AIの活用に際しては、社内でガイドラインを作成しておくと良いでしょう。ガイドラインには、AIの活用目的や活用範囲、コンテンツの確認プロセスなどを明記します。

例えば、生成AIを利用する際には、社内の情報を書き込まないことをガイドラインに明記することで、情報漏洩を未然に防止できます。

社員が安全かつ適切にAIを活用するためにもガイドラインの作成は重要です。また、トラブルが発生した際にも、柔軟に対応できる点もガイドラインのメリットといえるでしょう。

生成AIの未来展望

生成AIの技術は日々進化しており、今後さらに多くの分野で活用されることが予想されます。ここでは、生成AIの未来展望について3つの観点から解説します。

生成AIスキルを持った人材の増加

生成AIの需要拡大に伴い、AIを活用できる人材の需要も高まっています。今後は、AIの仕組みを理解し、効果的に活用できるスキルを持った人材が増加すると考えられます。

企業は、AI人材の育成に力を入れ、社内でAIリテラシーを向上させることが重要になるでしょう。また、教育機関においてもAI関連の学習機会を提供し、次世代のAI人材を育成していく必要があります。

インテリジェントシステムの統合

生成AIは、今後他のインテリジェントシステムと統合されることで、さらに高度な機能を発揮すると予想されます。例えば、需要予測に特化したAIと在庫管理システムを連携させることで、適切な在庫量を自動的に調整できるかもしれません。

また、生成AIと予測AIを組み合わせることで、未来のトレンドを予測し、それに合わせたコンテンツを自動生成することも可能になるでしょう。インテリジェントシステム同士の連携により、ビジネスの効率化とイノベーションが加速すると期待されます。

新しいビジネスモデルの創出

生成AIの進化は、新たなビジネスモデルの創出にもつながります。例えば、AIを活用した需要予測サービスを提供する企業が登場するかもしれません。

また、生成AIで作成したコンテンツを販売するマーケットプレイスが誕生する可能性もあります。AIによって生み出される新しい価値を収益化するビジネスが増えていくと予想されます。

企業はAIがもたらす変化を見据え、新しいビジネスチャンスを模索していく必要があるでしょう。

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まとめ

生成AIの需要は年々拡大しており、今後も各業界でさらなる需要拡大が予想されます。企業の市場価値を上げるためにも生成AIは必要なツールです。これから生成AIの導入を考えている人は、次のポイントに重点をおきましょう。