Generative AIのビジネス動向を把握する20のレポート集
このNOTEの使い方
◯ビジネス観点でGenerative AIの考え方を養うため
◯ファクト集・投資動向・インプリケーション
✗生成AIとは・技術解説・技術動向など
注：サマリーはすべて生成AIで要約し翻訳したものです。
とりあえずこれを読め
→State of AI、163ページで技術・産業・投資・政治など全部書いてある。
→ベンチャーキャピタルの視点から。17ページで投資動向について色々かいてある。
→東大松尾研究室が厚生労働省に提出したレポート。わかりやすくかいてある。
→AIを含む技術全体に関するレポート。
State of AI Report 2023 (Air Street Capital)
Guide:Generative AI(Dealroom.co)
ジェネレーティブAIの進化 ジェネレーティブAI（GenAI）は「創造性は人間だけの領域である」という概念に挑戦している。
資金調達とインパクト： ジェネレーティブAIは過去5年間で260億ドル以上を集めている。米国はジェネレーティブAIに対するベンチャーキャピタルの資金調達でリードしている。NVIDIAの株価が劇的に上昇する一方で、Cheggのような企業には悪影響。
業界セグメントと投資動向： GenAIセクターはいくつかのセグメントに分かれており、モデルメーカーが主要な投資先。健康やフィンテックのような分野での新興の垂直型モデルメーカーもある。加えてアプリケーション開発は、メディアの種類を問わず、サードパーティのモデルに大きく依存。GenAIをサポートするための専門的なインフラ（MLopsやベクトルデータベース）。アンドリーセン・ホロウィッツやセコイアが積極的である。
Activate : The 2024 Insight Report (Activate.Inc)
生成AIの技術動向と影響(東京大学松尾研究室)
https://www.mhlw.go.jp/content/11601000/001125241.pdf
Eight AI Startups Winning the Race for Tech Talent (Lightspeed Venture Partners)
ジェネレイティブ・エイトと技術者競争：この記事では、一流の技術者を採用することに長けている「The Generative Eight（ジェネレイティブ・エイト）」と呼ばれる8つの大手AIスタートアップ企業を紹介している。TOME、CHARACTER.AI、ANTHROPIC、OPENAI、HUGGING FACE、JASPER、STABILITY AI、MIDJOURNEYを含むこれらの企業は、AI業界のペースを握り、将来の業界リーダーと見られている。
大学：本稿のベースとなったLightspeed Venture Partnersのレポートは、独自のリサーチと公開データを用いて、技術系人材獲得に秀でたAI企業を特定している。人材の背景と従業員の地理的分布に注目し、ウォータールー大学やKUルーヴェン人工知能研究所などの機関の貢献が大きいと指摘している。
2023: The State of Generative AI in the Enterprise (Menlo VC)
生成AIがもたらす潜在的な経済効果 (McKinsey & Company)
経済的影響: 生成 AI は世界経済にさまざまなユースケースで年間 2.6 ～ 4.4 兆ドルに貢献。AI の全体的な影響が 15 ～ 40% 増加。
価値の分配: 生成 AI の経済的価値の約 75% は、顧客業務、マーケティングと販売、ソフトウェア エンジニアリング、および研究開発の 4 つの主要分野に集中すると予想。
業界全体への影響: 生成 AI は、銀行業務、ハイテク、ライフ サイエンスなどの分野に大きな影響を及ぼし、あらゆる産業分野に広範な影響を及ぼし、作業活動を変革し、全体的な生産性を向上させる可能性があります。
Generative AI: The VC Landscape(Harlem apital)
Generative AI: A Creative New World(Sequoia Capital)
生成 AI の台頭: 生成 AIは、従来の分析タスクを超えて、執筆、コーディング、描画、デザインなどのオリジナル コンテンツを作成する新しいカテゴリの人工知能。 単なる分析から創造へのこの移行は業界を変革し、生産性を向上させ、知識労働のコストを下げる可能性があります。
進化と影響: 小規模モデルから大規模モデルまでのAI の進化を概説。 この進歩はゲーム、広告、建築、デザインなどの分野に革命を起こそうとしています。
課題と将来の見通し: 生成 AI の課題はアクセシビリティ、コスト、倫理。 「ラージ モデル ムーアの法則」に似た急速な進歩を示唆。
The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year (McKinsey & Company)
Gen-AIのインパクト： ジェネレーティブAI（gen AI）ツールは爆発的に成長、組織の3分の1が定期使用。AIの幅広い企業戦略へのシフト、AI投資増加を計画する組織は40%。しかし、半数以下がリスク対処。
AIハイパフォーマー： 従来のAI機能から大きな価値を得ている組織は、AIツールの導入と活用をリード。製品・サービス開発、リスク管理、サプライチェーン管理におけGen-AIの広範囲活用。AI活用の焦点は新ビジネス創出やサービス強化。
労働力とAI人材： Gen-AIの採用による労働力の再編成、再教育、規模縮小予測。AIの高業績企業は再スキルアップの必要性が高い。データ・エンジニアや機械学習エンジニアの需要は高いが、採用難は緩和。新職務の出現はAI導入の人材ニーズ進化を反映。
全体的なAIの採用： Gen AIツールの普及にもかかわらず、AIの採用は安定。組織の55％が採用、製品・サービス開発やオペレーションに集中。AIからの価値実現の可能性は大きい。
How AI Becomes Mission Critical (BASE10 PARTNERS)
Base10のAI見解： 当初懐疑的だったが、ジェネレーティブAIの影響力を認識。クラウド初期と比較し、変革と成長を強調。自動化と問題解決でのAI役割、300社以上追跡。
クラウドと類似： 1980年代以降のクラウドの進化、3つの段階を概説。ジェネレーティブAIの変革期と類似性、経済ドライバーとしての可能性。
ビジネス影響： ビジネスダイナミクス、新ビジネスモデル創出と変革の可能性。効率性、イノベーション、倫理的配慮の重要性、ハイリスク・ハイリターン投資、人間能力増強と課題対処の可能性を強調。
The Exploding Generative AI Market(Bain)・Generative AI Will Transform Healthcare(Bain)
Mapping the Generative AI landscape(Antler)
ジェネレーティブAIの展望：Gen-AIの急速な出現。エッセイ、歌、デジタルアート生成能力に注目、仕事や人間の役割への影響。創造的仕事の代替に関する倫理と社会的影響の考慮。
Gen AI市場概要： 160以上のGen-AIプラットフォーム、市場マップ提供。ジェネレーティブAI市場と新規参入企業の課題理解。技術採用の「もし」から「いつ」「どのように」へのシフト言及。
AI vs Gen-AI & 未来影響： AIとGen-AIの違い明確化。クリエイターのパーソナライズされたコンテンツ制作能力の高め方、Gen-AIのメリット論じる。影響、トレーニングモデル、言語モデル作成、倫理的懸念、著作権問題の将来課題探求。
A Generative AI Roadmap for Financial Institutions (BCG)
For B2B Generative AI Apps, Is Less More?(Andreessen Horowitz)
Gen-AIトレンド： B2Bアプリケーションの進化論じる。コンテンツ作成から情報統合へのシフト。意思決定、ワークフロー効率化への焦点。
ウェーブ1対ウェーブ2： コンテンツ生成主体のウェーブ1は限定的。"SynthAI"と呼ばれるウェーブ2、意思決定支援の情報統合と要約・量から質へのシフト・企業ワークフローへの深い統合を予測。
ビジネスワークフローへの影響： AIの重要性強調。情報統合による迅速、情報に基づく意思決定可能。カスタマーサポート、営業、法的文書作成での利用例。コンテンツ生成超え、ワークフロー質と効率向上への焦点。
Generative AI Landscape（FOUNDATION CAPITAL)
Unlocking the potential of generative AI: Three key questions for government agencies (McKinsey & Company)
Generative AI: State of the Market, Trends and Startup Opportunities(Leonis Capital)
シリコンバレーにおけるジェネレーティブAI： シリコンバレーは現在、ジェネレーティブAIモデルに大きく注目しており、ベンチャーキャピタルからの多額の投資がこの分野に流れ込んでいる。このシフトは、Web3や暗号ベンチャーへの関心の低下に続くものである。ChatGPTやStable DiffusionのようなジェネレーティブAI技術は、スクリプトライティングやアート生成の急速な進歩を可能にし、評価の低下や人員削減が目立つハイテク業界の中で際立っている。
ジェネレーティブAIアプリケーションとトレンド： ジェネレーティブAIのスタートアップは、コピー編集、マーケティング、セールス、ナレッジ・オーガナイゼーションなど、多様な分野に及んでいる。注目すべき動きとしては、様々な画像生成モデルのリリースや、APIやオープンソースリリースによる基盤モデルの民主化が挙げられる。このような動きは、技術革新と優位性を維持するための独自モデルの開発に焦点を当てた競争環境につながっている。より強力で一般的なAIモデルが、特化したモデルに挑戦する傾向にある。
ジェネレーティブAIにおける投資と市場ダイナミクス： 2020年以降、VCによるジェネレーティブAIへの投資は大幅に増加しており、市場の関心の高さがうかがえる。しかし、この分野は、過剰に宣伝された分野、継続的なイノベーションの必要性、長期的な成功のための独自のデータ収集の重要性などの課題にも直面している。こうした課題にもかかわらず、AIツールを既存の製品に統合したり、教育のようなニッチな分野を開拓したりするチャンスがある。記事では、新興企業に対し、基本的なビジネス戦略、思慮深い市場参入アプローチ、独自のデータセットの戦略的取得に注力するようアドバイスしている。
Year One of Generative AI: Six Key Trends(FOUNDATION CAPITAL)
生成AIの進化 1年前に開始されたChatGPTは、新しいオペレーティングシステムの基礎要素として大規模言語モデル（LLM）を検討するリーダーたちによって、ジェネレーティブAIにおける極めて重要な変化を示しました。この時期には、LLMを実用的なアプリケーションに組み込むための大きな進展と課題があり、幸福感と不安が混在していた。
インフラの動向 ジェネレーティブAIの展望では、以下のようなインフラの著しい発展が見られた：
検索補強型生成（RAG）： LLMと外部の知識ベースから情報を引き出すメカニズムを組み合わせ、精度と関連性を高める。
AIエージェント開発： 自律的にタスクを実行するシステムの作成に重点を置き、インターフェースやタスク分解手法を進化させる。
アンサンブルとカスタムモデル： オープンソースとプロプライエタリなLLMを組み合わせて使用することを奨励し、特定のタスクにカスタムモデルを使用することで、より優れたパフォーマンスと柔軟性を提供する。
アプリケーション層の機会： 2023年におけるジェネレーティブAIの応用は、いくつかの重要な分野を浮き彫りにする：
ワークフローとサービスの変革： ワークフローとサービスの変革：ジェネレーティブAIは、法律や人材紹介サービスのような、AIが手付かずの分野で可能性を秘めており、個人の生産性から完全な成果物へと焦点をシフトさせる。
データ戦略と顧客フィードバック： データ戦略と顧客フィードバック：AIモデルを改良する上で、微妙なデータ戦略と顧客フィードバックループの重要性を強調。
垂直的ソフトウェアの強化： LLMを統合した垂直的AIソリューションは、ヘルスケア、建設、金融サービスなどの業界で、オーダーメイドの経験と効率性を提供する。
The CEO’s Guide to the Generative AI Revolution (BCG)
ジェネレーティブAIのインパクト ChatGPTやDALL-E 2のようなジェネレーティブAIが、生産性と効率性を高めることで業界に革命をもたらしていることを強調している。CEOは、ビジネスモデルを革新し、役割を再定義し、AIが生成するコンテンツに関連するリスクを管理する可能性に焦点を当て、この技術を活用するための戦略を策定する必要がある。
戦略の準備： CEOは、ジェネレーティブAIが競争優位性を提供できる「黄金の」ユースケースを特定し、既存のモデルを微調整するか、カスタムモデルを訓練するかを検討する必要があります。戦略的な投資計画は非常に重要であり、急速に進化するテクノロジー環境における時期尚早の投資のリスクに対して、早期導入のメリットのバランスを取る必要がある。
労働力と政策： ジェネレーティブAIの適応には、組織内の役割と責任を再定義し、AIを活用した業務に対応できる人材を準備し、業務モデルを調整する必要がある。さらに、企業は、潜在的なエラーやバイアスなど、ジェネレーティブAIの限界に対処するためのポリシーを策定し、責任ある使用とデータセキュリティを確保する必要がある。
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