世界経済フォーラムの最新の「主席エコノミスト見通し」は、人工知能関連の生産性向上に対する強気の見方を反映している。
主席エコノミストに対し、その向上が特定の産業のどこで、いつ具体化するのかを詳しく尋ねた。
最新の「主席エコノミスト見通し」は、底堅い世界経済の姿を描いている。
調査対象の専門家のうち半数強が、来年は景気が弱まると見ているが、それでも前回の報告書からは大幅な改善となっている。前回版からの改善である。
ただし、新しい見通しにおけるAI関連の調査結果は、評価が分かれている。
米国ではAI関連株価の急落が広く予想されており、AI関連の雇用喪失は今後10年間にわたって続くと見られている。一方で、主要経済圏では、AI関連の有意な生産性向上が早くも今後1～2年以内に起こると予測されている。
我々は、選ばれた主席エコノミストの一部に、この生産性の側面についてさらに詳しく尋ねた。各自の産業において、最も大きな生産性向上がどこで、いつ起きると見込んでいるのか。
Gregory Daco、主席エコノミスト、EY
金融、専門サービス、不動産サービス
「AI導入による最大の生産性向上は、従来予想されていたより速く現れる可能性が高く、特に業務の知識集約度が高く、プロセス主導型である金融および専門サービスで顕著となるだろう。これらの分野では、AIがすでに調査、分析、コンプライアンス、起草、業務サイクルを短縮している。全体的な水準では、EY-Parthenonの推計によると、AIは今後10年間で経済全体の労働生産性を1.5%から3%押し上げる可能性があり、最も大きな寄与はテクノロジー、金融、コンサルティング、法務、会計から生じるとみられる。
「重要なのは、これらの向上が受動的に得られているわけではないという点である。EYの第4回米国AIパルス調査によると、ほとんどの組織はAIによる生産性向上を、イノベーション、データ基盤、人材のスキルアップに再投資しており、一度限りのコスト削減に留めるのではなく、普及を加速させている。
「セントルイス連邦準備銀行の最近の証拠も、この加速を裏付けている。同行の調査に基づく研究では、生成AIがすでに労働者の労働時間の約1.6%に相当する時間を節約していることが示唆されている。標準的な生産フレームワークに換算すると、これらの自己申告による時間節約は、節約された時間が生産的に再配分されるという前提のもとで、労働生産性全体を約1.3%押し上げる初期効果をもたらすことになる。こうした初期の向上は、業務の再配分と知識の普及の高速化によって、AIへの曝露度が高い分野で最も顕著に表れている。
「不動産分野の向上はより漸進的であるものの、依然として意味のあるものである。全体として、導入は今後も進化を続けるが、生産性向上の大部分は、実行、スキル、組織変革を前提として、今後3～5年以内に現れる可能性が高いとみられる。」
Michael Schwarz、主席エコノミスト、Microsoft
ITおよびデジタルコミュニケーション
「3年前に、AIによって最も大きな生産性向上を経験する産業はどこかと誰かに聞かれていたら、私は営業と顧客サービスと答えていただろう。これらの分野では、わずかな違いはあるものの類似のシナリオを扱うことが多く、AI自動化には一見理想的な条件に思えた。
「しかし今日では、ソフトウェア業界がAIによって最も目に見える形で変革されたことは明らかである。開発者の生産性は急上昇している。私は（Sida Pengと共同で）、私の知る限り、AIが開発者の生産性に与える影響を二桁の改善として示した最初の研究を共同執筆した。場合によっては出力がほぼ倍増したという結果である。その後に続いた学術界の研究も、概ねこれと整合している。
「AIが開発者の生産性に与える影響に気づくために、経済学の博士号は必要ない。ソフトウェアエンジニアと個人的なつながりがある人なら、誰でもその話を耳にするだろう。ある同僚は最近、単体テストにGitHub Copilotを使ったところ、1か月分の作業をわずか数日で終えられたと話してくれた。かつての部下（現在は上級開発者）は、以前であれば数か月かかったはずのプロトタイプを、1週間で構築したと語った。一部の開発者は依然として慎重であり、すべてのプログラミング作業がAIの恩恵を受けるわけではないものの、全体的な効果は顕著であり、かつ大きいものである。
「なぜAIは、営業や顧客サービスよりもコーディングに大きな影響を与えてきたのか。主な理由は3つある。第一は即時のフィードバックである。ソフトウェア開発では、AIは即座にフィードバックを受け取る。コードがコンパイルできなかったり、テストに失敗したりすれば、すぐに明らかになる。一方、営業や顧客サービスでは、フィードバックのループはより遅く、しばしば人の関与を必要とする。次に、技術の採用と文化の違いがある。ソフトウェアエンジニアは、業務の一環として新しい技術を学び、採用することに慣れている。対照的に、営業や顧客サポートの職務では、新技術を試すことに消極的な人が多く集まる傾向がある。第三の理由は、ツール開発者の専門性である。AIツールは、開発者のワークフローとニーズを深く理解している開発者によって構築されている。一方で、開発者は営業担当者や顧客サービス担当者の業務フローについての経験や理解がほとんどない。とはいえ、私は今後も営業と顧客サービスが、AIによって最も変革される産業の一つになると考え続けている。」
Máximo Torero Cullen、主席エコノミスト、国連食糧農業機関（FAO）
農業、林業および漁業
「AI導入による最大の生産性向上は、情報の制約、調整の弱さ、取引コストが最も高い場所で生じる可能性が高く、特に小規模農家や収穫後の価値連鎖において顕著である。
「FAOの分析によると、AIは衛星、気象、土壌のデータを活用し、複雑な情報を精密農業のための実用的な助言に変えることができる。小規模農家にとっては、これにより水、肥料、害虫防除のタイミングと対象の精度が向上し、環境への負荷を減らしつつ、収量と全体的な生産効率を高められる。
「農場を超えて、需給をマッチングし、価格と数量を予測し、輸送経路や集荷を改善するAIツールは、腐敗、不必要な輸送、取引コストを減らすことで食品ロスの削減に役立つ。特に輸送インフラが脆弱な国では、その効果が大きい。消費者側では、需要予測と在庫管理の改善によって食品廃棄を削減できる。
「これらの恩恵を実現するには、データプライバシーの保護、倫理基準の尊重、そしてAIシステムを地球規模の公共財として設計することが求められる。小規模農家や中小企業が参加できるようにするには、オープンで相互運用可能なデータとガバナンスの枠組みが不可欠である。こうした安全策が整えば、成果は2～5年以内に現れ、より広範な変革は5～10年にわたって進むと考えられる。」
