2027年にはAIへの支出が5000億ドルを超える見込み
IDC(リサーチ企業)の最新の予測によると、2027年には全世界でのAIソリューションへの支出が5000億ドルを超えることが期待されています。
この数字は、AI技術がビジネスや産業に与える影響の大きさを如実に表しています。具体的には、過去数年間でAIへの投資は顕著に増加し、特に生成AIの分野での投資が目立っています。
これらを踏まえ2024年以降、AI産業は新たなフェーズに突入しAIへの投資と市場の成長が大きな転換点を迎えるとされています。
なぜこのように予測されるのか背景と展望を確認していきます。
生成AIへの投資急増の背景
今回最も注目すべき点は最も注目すべき点は、2027年までにAIソリューションへの全世界の支出が5000億ドルを超えるという予測です。
これには生成AIや自動化技術への投資が含まれており、特に2022年後半にOpenAIが発表したGPT-3.5シリーズが、生成AIへの注目と投資を急増させた。
現在GPT 4 Turboが発表されテキスト生成、画像生成、音声合成など、生成AIの様々なAIが一般普及してきており、ビジネスにおけるその利用範囲が拡大しました。
実際に、著名な企業も生成AI技術を活用して広告を作るなど、市場に革新をもたらしています。
このような動向は、AI技術の普及とその応用範囲の拡大を示しており、今後のビジネスや社会においてAIが重要な役割を果たすことが予想されます。
上記の様な形で今後も生成AIが活用される機会が増え続けると、それに対応するプロンプトエンジニアリングの需要や、AIサポートサービス企業など新しい分野への資金シフトが見られるでしょう。
企業AI導入の鈍化の理由とその背景
一方、IDCの分析によれば、2024年以降企業によるAI導入のペースが鈍化することが予測されています。
この鈍化の主な理由は、AI技術の成熟と市場の飽和です。
初期のAI導入ブーム期には、多くの企業がAIに対する大規模な投資を行いましたが、技術が成熟するにつれて、新たな導入に対するニーズが減少し、既存のAIソリューションの最適化や改善に焦点が移っています。
例えば、企業内部の担当人材の不足です。
AI技術の急速な発展と導入により早期に踏み出した企業はある程度手ごたえを感じるものの企業内部での専門知識の不足が明らかになり、適切なスキルと知識を持った人材の確保が新たな課題となっています。
導入（システム買い付け）に対して担当者が不足しているという状況です。
このように、企業におけるAI導入の鈍化は、市場の成熟とともに技術の選択や投資の優先順位が変わる自然なプロセスの一部です。
大きなシステムへの投資が終わり、人的投資や育成のフェーズに入ってくるため、市場の成長速度自体は鈍化であると予測されるのです。
ただし、大きい市場であることは変わりなく、成長曲線が緩やかになっただけなのでAIが廃れるといったニュアンスでないことは心にとどめておきましょう。
AIのガバナンスとリスク管理の重要性が高まる
企業におけるAI導入の鈍化と並行して、AIのガバナンスとリスク管理の重要性がますます高まっています。
先頃はGAIの急速な開発や、開発段階であるQ*の危険性を示唆する動きから、OpenAI社のCEOアルトマン氏の解任騒動がありました。
AIは人工「知能」ですから、我々の思惑を飛び越えて急速に知恵を付ける恐れがあるなどのリスクも抱えています。
それらに加えて目下では特に倫理的、法的、そしてセキュリティ上のリスクが注目されています。
倫理観で言うと、トロッコ問題の様な正解の無い議論においてAIが判断していいのはどこまでかという課題が残っていた李、法整備が2023年の段階では基本的に追いつかず、見解を示すにとどまっていることが多いことがまず大きなリスクです。
さらにセキュリティ面でわかりやすく例えるなら、企業の導入AIに機密情報が集約された場合セキュリティリスクが一か所に固まっている為、これまでとは違った危険性が懸念されます。万が一流出となった場合、その情報量も莫大です。
また、AIの倫理的な使用、透明性、アカウンタビリティ（説明責任）に関するガバナンスも懸念されています。
企業は、AI技術を利用する上での法的なコンプライアンスを確保し、潜在的なリスクに対して予防的な措置を講じる必要があります。
これには、データプライバシー、セキュリティ、知的財産権などの側面が含まれます。さらに、AIに関連するリスクを管理するための体系的なフレームワークの構築も重要です。
これらの取り組みは、AI技術のリスクを最小化し、企業の持続可能な成長とイノベーションを支える上で決定的な役割を果たします。
同時にこれらのリスクのクリアが注目されるため、鈍化の懸念が示唆されているのです。
物的制約：シリコン供給とリソース
2023年は、半導体やその素材の一つであるシリコンの供給不足から慢性的な半導体供給の遅れがありました。
一方世界的な半導体不足は2024年に終息し、供給過剰に陥る可能性があるとの指摘があり、この現象は「2024年問題」と呼ばれており、半導体市場の将来に大きな影響を及ぼすと予想されています。
この問題の背景には、半導体不足による生産能力の急速な拡大があります。SEMI（Semiconductor Equipment and Materials International）によると、2021年から2022年にかけて、世界で29件の半導体メーカーの新工場建設計画が立てられています。
これらの工場は主に中国、台湾、アメリカで建設され、2024年頃に稼働する見込みで、新工場が稼働を開始すると半導体の供給が急増し、供給過剰のリスクが生じることが懸念されています。
半導体不足が解消されれば、価格は低下する可能性があります。したがって現在の不足の市場から考えると半導体価格が下るとAI開発競争の割合は上がる為、どちらかというと市場鈍化よりもAI付近の資金流入が加速する可能性が高いです。
これは、直近で見られた半導体価格の高騰とは正反対の動きです。
しかし、これにより半導体メーカーやサプライヤーは収益性の低下や競争力の失墜といったリスクに直面する可能性があります。
一般的に半導体の需要は今後も増加すると予測されています。自動車のEV化や自動運転、5G、IoT、AIなど、半導体を必要とする技術が普及し続けているため、供給過剰になる可能性は低いという意見もあります。
さらに、半導体不足の長期化の可能性も指摘されており、これにより供給の安定化が遅れることも予測されています。
総合的には半導体由来でのAI市場鈍化はあまりなさそうと定義できそうです。
AI市場の今後の展望
今後のAI市場は、技術的な成熟度だけでなく、その応用の質と効果が重要視される時代に入ります。
企業は、AIを単なる技術的なツールとしてではなく、ビジネスの成長と革新を促進するための戦略的資産として活用する必要があり、その為には倫理的かつ法規制に準拠した方法でAIを統合し、管理することが不可欠です。
AIの導入と活用は、単に技術的な問題ではなく、戦略的なビジネスの問題です。これまで紹介したように、技術の選択、データ管理、人材育成、倫理的な使用、法規制の遵守など、多岐にわたる要素が含まれます。
今後のAI市場は、国や企業、個人のそれぞれがどの様にAIと向き合い活用してくかによって、その発展速度が変わってくると言えるでしょう。
