ChatGPTの登場を契機に、生成AIがアイデア出しや情報収集など、さまざまな目的で業務に利用、活用される場面が広がっている。日本企業は規模によらず、生成AIの利活用に前向きであり、引き続き、生成AIの利活用は幅広い職種で進むものと思われる。そこで今回は、生成AIの普及がもたらす日本経済への影響と課題をどうみるか、企業が生成AIとどう向き合うべきかを考察する。

規模によらず企業は生成AI利活用に前向き

生成AIは、2022年11月にOpenAI社が公開した言語生成AIのChatGPTの登場をきっかけに、急速に認知が進んだ。その後も画像・動画生成など、さまざまな生成AIが公開されており、企業サイドでも生成AI利活用の動きが活発になっている。

また、生成AIの利活用について、企業はその規模によらず前向きなようだ。帝国データバンクのアンケート調査によれば、大企業・中小企業問わず、生成AIの業務への利活用を、「既に開始している」あるいは「検討する」企業が過半を占めている。

生成AIはマネジメントなどの
非定型業務にも効果を発揮

では、実際に生成AIはどういったタスク・職種で利活用が進む可能性があるだろうか。生成AIに定義を確認したところ、「大規模データを基に学習し、テキスト、画像、動画など、多様な形式の新たなコンテンツを生成するAI技術。ユーザーの入力に基づき、創造的な応答や成果物を提供する」とのことだ。

つまり、これまでのIT技術は定型業務（決まったプロセスを行う業務）が利活用の中心だったが、生成AIの特徴は定型業務に加え、非定型業務（状況に応じて柔軟に行う業務や創造的な業務）への利活用も期待されるということだ。

そうしたタスクを多く抱える職種として、定型業務への利活用では事務職などが、非定型業務への利活用では管理職（マネジメント業務）や専門職がある。さらに現在は、ロボットに生成AIを組み込むことなどにより、人間の物理的タスクの代替をする研究も進んでいる。こうした取り組みが実用化されてくると、さらに幅広い職種に、生成AIの利活用が広がる可能性がある。

日本経済へのプラス効果を最大化するため
の大きな課題は雇用のミスマッチの発生

今後、少子高齢化で人手不足が進むことが懸念されるなかで、上記のように幅広い職種で生成AIの利活用が進めば、生産性の向上を通じて日本経済にプラスの効果が生まれることが期待される。

ただし、その効果が最大化されるには、さまざまな課題がある。特に大きな課題となるのが雇用のミスマッチの発生だ。人手不足になっている職種では、生成AIの利活用がプラスに効く一方、人材余剰が指摘される職種（事務職など）では、生成AIの利活用が人員余剰を加速させる可能性がある。こうした雇用のミスマッチを解消するためには、職種転換をいかに円滑に進めるかが重要となるだろう。企業単位の努力は必要だが、一方で限界もあり、日本全体でのリスキリング体制、転職支援などの枠組み構築が重要だと考えられる。

市場の期待のはく落にとらわれることなく、
利活用の検討継続が重要

また、そもそも生成AIの利活用により、本当に企業が収益を増強できるのかについて、懐疑的な見方も多い。実はこうした疑念は、IT技術が普及する過程でもみられた光景だ。

1990年代後半頃から、IT技術の進展への期待を背景に、急速に日米の株価は上昇したが、その後2000年初頭に、IT技術に対する過度な期待のはく落とともに、株価は急落した（ITバブルとその崩壊）。ただし、重要なのはその先だ。金融市場での株価低迷の裏側で、2000年代にIT技術の普及が本格的に進み、はじめに米国で、その後日本で、マクロ経済全体での生産性向上が確認された。企業単位でみても、ITバブル崩壊後も着実に投資を続け、事業機会を捉えた企業の競争力が向上し、生産性や企業価値を高めていた。

現在の日米の株価は、当時のITバブルほどの過熱感はないものの、生成AIへの期待は高く、その分、今後期待のはく落という形での反動が出てくる懸念がある。ただし、ITバブル崩壊後のIT技術の普及過程を踏まえると、金融市場の変動にとらわれず、各企業が生成AIと向きあい、マネジメントレベルも含めて利活用の検討を続けることが重要だろう（本稿は一部生成AIを利活用して作成しています）。

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