Gartner Research

生成AIに関する取締役会向け
ブリーフィング

Tina Nunno, Jon Aronoff, Van Baker, Avivah Litan
監訳：亦賀 忠明
2023年7月10日

監訳者の視点
現在、多くの企業がChatGPTのガイドラインを策定し、現場での利用を進めているが、今後、生成AIはインターネットと同様に、私たちの日常に当たり前の存在として普及していくであろう。

さらに、生成AIは、データの生成（シンセティック・データ）、建築やモノのデザイン（ジェネレーティブ・デザイン）、医薬品やマテリアルの発見といったさまざまな分野での応用はもとより、AIエージェントや超知性など、さらなる進化を遂げ、産業革命クラスのインパクトをもたらす可能性がある。

そのため、企業は業務の効率化だけでなく、AI共生時代における新たな機会やリスクを包括的に把握するとともに、生成AIがもたらす影響に関する深い洞察を獲得し、次のステップを実行していく必要がある。本レポートはその一助となる。

亦賀 忠明
ディスティングイッシュト
バイス プレジデント
アナリスト

⽣成AIに関する取締役会向けブリーフィング
Published 10 July 2023 - ID G00795656 - 1 min readTadaaki Mataga
Initiatives: I&O Leaders and Future-Oriented Technologies in Japan

⽣成AIは昨今の進歩により、過去数⼗年の間にグローバル市場に登場したテクノロジや機能の中で、最もディスラプティブ (破壊的) なものとなっている。取締役会は、⽣成AIがもたらす競争機会や潜在的な脅威を⼗分に理解して、⾃社の監視ニーズの進化に対応しなくてはならない。
⽣成AIとは何か。なぜ今、取締役会が注⽬すべきか

⽣成AIとは、コンピュータ・プログラムによって、まったく新しい、完全にオリジナルの異なるコンテンツ (画像、動画、⾳楽、⾳声、テキストなど) を⽣成する機能である。
⽣成AIは、既存のコンテンツを分析・改善・修正したり、新たなデータ要素を作成したり、建造物や部品、医薬品、資材といった現実世界のモノの新しいモデルを構築したりすることもできる。
⽣成AIやAIは数⼗年前から存在するが、2022年11⽉にChatGPTが登場したことで、このテクノロジを誰もが利⽤できるようになり、事実上すべての企業の競争⽅法や業務の運営⽅法が変わる可能性がもたらされた。ChatGPTはOpenAIが開発したコンピュータ・プログラムであり、⼈間のように話し、テキスト・メッセージを⽤いて質問に答えたり、会話したりすることができる。
こうした進歩により、プログラミング・スキルが不⾜しているために従来のAIテクノロジを活⽤できなかった数百万⼈のユーザーが、このテクノロジを利⽤できるようになった。⼈々は、今ではChatGPTを使⽤して、インターネット全体などにわたる膨⼤なデータ・プールにアクセスし、依頼するだけで無限のコンテンツを⽣成できるようになっている。
リリースから1週間もたたないうちにChatGPTのユーザー数は100万⼈に達し、Webサイトの⽉間ページ・ビューは10億をはるかに超えている。
本取締役会向けブリーフィングでは、取締役会レベルで検討すべき主要な問題と、⽣成AIに関してエグゼクティブ・チームと協働する際に尋ねるべき質問をまとめている。
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⾃社にもたらされる戦略的な機会は何か

⽣成AIは、収益の拡⼤、コストの削減、⽣産性の向上、リスク・マネジメントの改善といった新しいディスラプティブな機会をもたらすことで、株主価値に⼤きな影響を与える可能性を秘めている。⽣成AIは近い将来、競争上の優位性∕差別化要因となるであろう。
ロボティクスが製造ラインで働くブルーカラーの従業員にディスラプティブな影響を及ぼしたように、⽣成AIは、ホワイトカラーの従業員にディスラプティブな影響を与えるであろう。⽣成AIによって⼤幅に拡張される従業員もいれば、やがて仕事を完全に置き換えられてしまう従業員もいるであろう。プロダクト・ポートフォリオにおけるプロフェッショナル・サービスやデータ・ドリブンなサービスの割合が⾼い企業の取締役は、⽣成AIがもたらす機会を理解するために、今すぐエグゼクティブ・チームと協働すべきである。以下に、こうした機会の例を挙げる。
収益機会：■
プロダクト開発：AIによって、多くの企業がより迅速に新しいプロダクトを開発できるようになる。製薬業界や医療業界、製造業界 (消費財、⾷品∕飲料、化学、材料科学) は、新薬や毒性の低い家庭⽤洗剤、斬新な⾵味や⾹り、新合⾦、より迅速で優れた診断などを実現するために、AIファーストになるであろう。
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新たな収益チャネル：Gartnerが最近実施した調査では、AI成熟度が⾼い企業は、収益に関連する⼤きな財務上のメリットを獲得する。AI成熟度が⾼い企業でよく⾒られるAIのユースケースでは、新たな収益チャネルを創出するために、AIがさらに活⽤されている (34%) 。
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コスト削減∕⽣産性向上の機会：■

従業員の拡張：従業員がテキストや画像などの下書きを作成してそれらを編集する能⼒を、⽣成AIによって拡張できることがユースケースで実証されている。⽣成AIは、コンテンツの要約や簡素化、分類も実⾏できる。さらに、ソフトウェア・コードを⽣成∕変換∕検証し、チャットボットのパフォーマンスを向上させることも可能である。⽣成AIは現段階では、ユーザーが説明したり想像したりできるさまざまなアーティファクト (成果物) を、迅速かつ⼤規模に作成することに⾮常に⻑けている。

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Page 2 of 8■■⻑期的な⼈材最適化：AIと連携してアイデアやプロジェクト、プロセス、サービスを構想・実⾏し、AIとの関係を構築する能⼒が、従業員の差別化要因となる。従業員とAIの共⽣関係によって、習熟に要する時間が短縮され、従業員の幅とコンピテンシが⼤きく広がることになる。今後、従業員の職務内容やスキルにもたらされる影響は重⼤なものになるであろう。
プロセスの改善：⽣成AIは、ドキュメントやメッセージ、⽂字起こしなどの膨⼤なコンテンツから、コンテキストに応じた真の価値を引き出すことができる。これまで、豊富なデータはほぼ活⽤されないままであった。現在では、⽣成AIにより、データを活⽤する企業に多くの価値がもたらされる。コンテンツやデータ、ワークフローに関する業務は、⽣成AIによって変化するであろう。

リスク軽減の機会：■
リスクの軽減：⽣成AIは膨⼤な量のデータを分析することができ、顧客との取引や、場合によっては⽋陥のあるソフトウェア・コードなどのデータを、より幅広く詳細に可視化できるようにする。これによって、パターンを認識する能⼒や、企業にとっての潜在的なリスクをより迅速に特定する能⼒が強化される。
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サステナビリティ (持続可能性)：⽣成AIによって、企業はサステナビリティ規制を遵守し、不良資産のリスクを軽減し、意思決定やプロダクト設計、プロセスにサステナビリティを組み込むことができるようになる。

⽣成AIのコストはどの程度になるか⽣成AIのコストは、企業のユースケースや規模、要件に左右され、ごく少額の場合もあれば数百万ドルの場合もある。中堅・中⼩企業は、OpenAIのChatGPTのようなクラウド・サービスの無償版を使⽤するか、低額のサブスクリプション料⾦を⽀払うことで、⼤きなビジネス価値を得られる可能性がある。例えばOpenAIの料⾦は、現時点では1ユーザー当たり⽉額20ドルである。無償、あるいはコストがごく少額ということは、企業データの保護が最⼩限であり、出⼒にはリスクが伴うという点に留意すべきである。
今後、企業や顧客が既に購⼊し、⽇常的に使⽤している可能性が⾼いソフトウェア製品(OpenAI、Google Bard、Bing、Microsoft 365、Microsoft 365 Copilot、GoogleWorkspaceなど) に、⽣成AI機能が組み込まれるケースが増える。これは事実上「無償」あるいはそれに近い価格で提供され、⽣産性に関するメリットを伴う。そうしたメリットが企業にもたらされるのは当然のことである。ベンダーは、⾃社のツールに組み込まれた⽣成AIなどの機能に関して、⼀括値上げの⼀環として顧客に費⽤を転嫁する可能性がある。
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Page 3 of 8セキュリティや知的財産∕プライバシー保護のレベルを⾼めつつ、⾃社データの分析・活⽤を拡⼤したいと考える企業や⼤企業は、さまざまなカスタム・サービスに投資する必要に迫られる。これには、データ∕機械学習プラットフォームを備えた、ライセンス取得済みでカスタマイズ可能な独⾃モデルの構築が含まれる場合がある。こうしたプラットフォームでは、ベンダーやパートナーとの協働が必要であり、その開発と維持には数百万ドルのコストがかかることもあり得る。本リサーチノートに添付のダウンロード可能な補⾜資料では、モデルやコストについて詳説している。

サイバーリスクの監視に関する課題は何か⽣成AIに関連するリスクは重⼤であり、急速に進化している。企業の従業員が⽣成AIを使⽤して容易に業務を拡張できるのと同様に、既にさまざまな攻撃者が、このテクノロジを使⽤してディープフェイクやプロダクトのコピーを作成したり、複雑化する詐欺を⽀えるためのアーティファクトを⽣成したりしている。のような現在の⽣成AIツールは、⼤量の公開データでトレーニングされているが、そのようなデータはまだ許可なく使⽤できない可能性がある。こうしたツールは、EUの⼀般データ保護規則 (GDPR) や著作権法を遵守するようには設計されていない。ブランド・リスクやレピュテーション (評判) リスクから企業を守るために、取締役会は、企業によるプラットフォームの利⽤に細⼼の注意を払わなければならない。
モニタリングが必要な監視に関するリスクは、以下のとおりである。
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透明性の⽋如のリスク：⽣成AIやChatGPTモデルは説明可能ではなく、予測不可能である。ベンダーでさえも、内部の仕組みをすべて理解しているわけではない。企業が使⽤するデータについての証明を監査担当者や規制当局が要求する場合は、企業での利⽤が制限されたり、リスクが⽣じたりする。
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正確性のリスク：⽣成AIシステムは、不正確な回答や捏造された回答を常に⽣成する。ChatGPTなどの⽣成AIによって⽣成された出⼒を利⽤する前に、正確性や適切性、実際の有⽤性を評価すべきである。⽣成AIの出⼒をそのまま利⽤すると、ブランド・エクイティ (ブランドの資産価値) にダメージを与える恐れがある。
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バイアスのリスク：企業は、バイアスを含んだ出⼒を検出し、⾃社のポリシーや関連する法的要件に沿った⽅法でそうした出⼒に対処するための、ポリシーやコントロールを導⼊する必要がある。
ChatGPT

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知的財産権および著作権のリスク：企業の機密情報に関する検証可能なデータ・ガ
バナンス∕保護は、現時点では保証されていない。ユーザーは、ChatGPTアプリケーションに⼊⼒するすべてのデータやクエリが公開情報となることを想定しておく必要がある。企業は、⾃社の知的財産を意図せずChatGPTに直接⼊⼒することのないよう、コントロールを導⼊すべきである。あるいは、データをChatGPTに保持させることなく、暗号化して⾃社のコントロール下に置いておけるクラウド・ベースのアプローチに投資することもできる。ユーザーは、ChatGPTの出⼒に含まれる、OpenAIが権利を有していない著作物を除外する必要があり、ユーザーおよび企業に潜在的な法的リスクがもたらされる。
サイバーリスクおよび不正のリスク：悪意ある⾏為者が⽣成AIシステムをサイバー攻撃や不正⾏為に悪⽤することに、企業は備える必要がある (ディープフェイクや、ディープフェイクを利⽤した従業員のソーシャル・エンジニアリングなど)。
また、エグゼクティブ・チームがリスク軽減策を導⼊していることを確実にする。
企業は、サイバー保険プロバイダーと協議して、AI関連のセキュリティ侵害が既存の保険契約でどの程度カバーされるかを確認すべきである。
サステナビリティのリスク：⽣成AIは⼤量の電⼒を消費する。⽣成AIに投資する企
業は、サステナビリティ⽬標への影響を軽減するために、電⼒消費を削減して⾼品質の再⽣可能エネルギーを活⽤するベンダーを選択するよう、エグゼクティブ・チームに働き掛ける必要がある。

急速に進化する規制環境
取締役会は、⽣成AIに関する規制の動向や訴訟も注視する必要がある。既に中国やシンガポールなどは、AIや⽣成AIの利⽤についての新たな規制を設けている。イタリアは、
本リサーチノートの英語版の執筆時点では、ChatGPTの使⽤を⼀時禁⽌している (監訳者
注：2023年4⽉28⽇に使⽤禁⽌は解除された)。⽶国やカナダ、インド、英国、EUなどの国や地域でも、規制が検討されている。本リサーチノートに添付のダウンロード可能な補⾜資料では、さらに詳しい情報を提供している。

⽣成AIテクノロジとベンダー市場の成熟度はどの程度か上述したように、取締役会やCEOが⽣成AIについて現在議論している理由は、OpenAI、Google、Anthropic、Amazon Web Services、IBMといったベンダーが、ChatGPTなどのサービスが基盤とするファウンデーション・モデルの構築に、数億ドルの資⾦と膨⼤なコンピュート能⼒を費やしているからである。こうした⼤規模なファウンデーション・モデルの数は、構築のコストや難しさ、AI⼈材∕スキルの世界的な不⾜などを踏まえると、ごくわずかになる可能性が⾼い。OpenAIの創業者であるSam Altman⽒は、GPT-4の構築には1億ドルを優に超えるコストがかかったと公⾔している。
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Page 5 of 8しかし、こうしたファウンデーション・モデルを構築し、拡張し、商⽤化するツールやアプリケーションの⼤規模なエコシステムは、既存ベンダーと新興ベンダーの両⽅に多くの機会をもたらすであろう。
⽣成AIテクノロジのエコシステムに対する投資額と投資のペースは驚異的である。
PitchBookによると、⽣成AIの新興ベンダーは既に数百社に上り、さらに増加を続けている 。ベンチャー・キャピタルは、経済の不確実性の⾼まりや⾦利の⾼さにもかかわらず、2018年に4億800万ドル、2021年に48億ドル、2022年に45億ドルを⽣成AIに投資している。
2023年第1四半期だけでも、ベンチャー・キャピタルは46件に対して総額16億ドルの資⾦を提供している。また、複数の⼤⼿コンサルティング企業が、⽣成AI関連の機能に数百億ドルを投資する計画を発表している。
⽣成AIへの投資バブルの可能性を考慮に⼊れても、こうした⾦額からは、ベンチャー・キャピタルやベンダー・コミュニティが本市場のシェアを⼀部獲得することに可能性を⾒いだしていることが分かる。
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⽣成AIについて、取締役会はCEOなどのエグゼクティブにどのような質問をすべきか
⽣成AIは、決算報告の議題に上りつつある。2023年1⽉から4⽉にかけて、S&P Global
1200企業のCEOの2%が決算報告において⽣成AIに⾔及し、1%がその導⼊を検討していた。CEOは、ディスラプティブなテクノロジの第1位として広義のAIを挙げている。また、2023年に調査対象となった442⼈のCEOの21%以上が、今後最も戦略的な価値をもたらすテクノロジとしてAIを挙げていた 。
取締役は、以下の質問を検討することによって、CEOなどのエグゼクティブと関与すべきである。
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⽣成AIに関する戦略や投資の現状はどうなっているか。
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競合他社は⽣成AIにどのように対応しているか。
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⽣成AIは、⾃社のビジネスモデルや企業戦略にとってどの程度ディスラプティブか。
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⽣成AIを⼈材戦略にどのように組み込むべきか。
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ビジネスのどの部分に最も有望なユースケースがあるか。
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⽣産性と利益率を向上させるにはどのような機会があるか。
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新しいプロダクトや収益を⽣み出し、企業のリスクを低減させるにはどのような機会があるか。
従業員による⽣成AIの利⽤に関する現在のポリシーはどのようなものか。また、どうあるべきか。
今後、どの程度の投資が必要になるか。
⽣成AIのカスタム機能を構築すべきか。
⽣成AIへの投資におけるリスクを評価・軽減する計画はどのようなものか。
サステナビリティの進捗を加速させるために、⽣成AIをどのように使⽤できるか。
どのベンダーと提携すべきか。新興ベンダーの市場にはどのように対処するか。

本リサーチノートに添付のダウンロード可能な補⾜資料では、ベンダーやユースケースなどのトピックに関するさらなる情報を提供している。
本ブリーフィングは、主要な動向を反映するために定期的に更新される。
(監訳：亦賀 忠明∕オリジナル・レポート：G00794593)

根拠の2022年AIユースケースROI調査)：本
調査の⽬的は、企業がAIのユースケースの導⼊に最も成功している分野を理解し、そうした成功を測定するために企業によって確⽴された最も効率的な指標を明らかにすることである。本調査は、2022年10⽉31⽇から12⽉19⽇にかけて、⽶国 (n=304)、フランス(n=113) 、英国 (n=106) 、ドイツ (n=99) の企業に勤務する622⼈の回答者を対象にオンラインで実施された。回答者のバランスを取るために、業種と企業規模の定数を設定した。AIを開発した経験があることのほか、マネージャー以上の職位に就き、測定段階と、AIユースケースのアイデア出しからテストに⾄るまでのライフサイクルにおける1つ以上の段階に深く関与していることを回答者の要件とした。免責事項：本調査の結果は、グローバルな所⾒や市場全体を表すものではなく、調査に参加した回答者や回答企業のセンチメントを反映したものである。
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2022 Gartner AI Use-Case ROI Survey (Gartner

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の2023年CEO∕上級経営陣向けサーベイ：本サーベイは、現在の経営問題や、テクノロジの課題がビジネスに与える影響に関して、CEOおよび上級経営陣の⾒解および視点を調べるために実施された。調査期間は2022年7〜12⽉であり、2022〜2024年の期間に関する質問を⾏った。調査回答の4分の1は2022年7〜8⽉に、4分の3は2022年10〜12⽉に回収した。本サーベイには、合計422⼈の現役CEO∕上級経営陣が回答者として参加した。調査は、オンライン形式 (382⼈) および電話インタビュー (40⼈) によって実施された。調査回答者の役割別の内訳は次のとおりである。CEO (n=277)、CFO(n=95)、COOまたはその他のCレベル経営幹部 (n=19) 、会⻑、社⻑、または取締役(n=31)。調査回答者の地域別の内訳は次のとおりである。北⽶ (n=169) 、欧州 (n=105) 、アジア太平洋 (n=102)、中南⽶ (n=29)、中東 (n=11)、南アフリカ (n=6)。調査回答者が所属する組織の規模別の内訳は次のとおりである。1,000万ドル以上5,000万ドル未満(n=3)、5,000万ドル以上2億5,000万ドル未満 (n=51) 、2億5,000万ドル以上10億ドル未満(n=102) 、10億ドル以上100億ドル未満 (n=190) 、100億ドル以上 (n=76) 。免責事項：本調査の結果は、グローバルな所⾒や市場全体を表すものではなく、調査に参加した回答者や回答企業のセンチメントを反映したものである。
2Gartner

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