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次世代インターネット分野
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人工知能
世界の知能を拡張し、仕事の在り方を変える

出所
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

様々なテストにおいて超人的なパフォーマンスを発揮するほどの急速な生産性向上をもたらすとみられます。
受け、企業は人工知能のような モデルは、かつてないに「」の登場時のような衝撃をのポテンシャルを活かそうと躍起になっています。

人工知能

急速なコスト低下とオープンソースモデルのおかげで、 がもたらすと期待されるものは効率性の向上にとどまりません。

では、ナレッジワーカー（知識労働者）の生産性が年までに倍になる可能性があると考えており、仮にそれが実現すれば今後 ～ 年間で実質の成長が加速し、過去最高を更新していくと期待されます。

出所
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

に消費者は歓喜、企業は驚嘆年になったきっかけはがトランスフォーマーアーキテクチャーを発明して以来、年々進歩を重ねてきた生成 が一般の人々のあいだで知られるようにでした。生成 はもはや開発者だけのツールではなくなり、使用する言語を問わず誰もが大規模言語モデルのシンプルなチャット・インターフェースのおかげで、の力を活用できるようになりました。

年には、企業の間で生成 をいち早く理解し導入しようとする動きがみられました。
企業の決算説明会における への言及回数は 倍に増加

ChatGPT登場後の平均値

言及回数

月間アクティブユーザー数
単位：百万人人工知能

利用者数は ヵ月で 億人に到達

ChatGPT登場前の平均値

年数
ユーザー数 人から 億人までの間の数値は推定値
出所による上記分析は様々なデータソースに基づいています。当該データソース等については、請求に応じて提供可能です。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

によって生産性はすでに大きく向上
初期の成功例として挙げられるのはやなどのコーディング支援ツールで、ソフトウェア開発者の生産性や仕事の満足度を高めてきました。 を搭載した支援ツールはナレッジワーカーのパフォーマンスを向上させており、興味深いことに、優秀な労働者よりもパフォー

マンスが芳しくない労働者の方が比較的大きな恩恵を受けています。
コンサルタントの生産性
生成 を用いた場合 （年）

開発者のコーディング業務生産性を用いた場合 （年）

業務のスピード

業務の品質

1.25倍

人工知能

1.17倍
2.2倍
1.43倍

出所
生産性の分析に用いたデータは、参加者数やタスクの質の定義が異なる複数の研究結果から収集したものです。用いたデータソースはらとです。
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

ファウンデーションモデルは様々な領域にわたって性能が向上中は、トレーニング用のデータセットの大規模化とパラメーターの増加を受けての性能を大幅に上回っています。ファウンデーション

モデルはますます「マルチモーダル」になってきており（テキスト、画像、音声、動画に対応）、よりダイナミックでユーザーフレンドリーなだけでなく、性能も向上しています。
、クロード による専門・学力試験の結果

パーセンタイル

人工知能、（米国生物学オリンピック）とは、高校生を対象とした生物学に関する全米規模の権威あるコンテスト。
（年 月 日のデータに基づいている） 予想は本
質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・出所 保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

テキスト画像生成モデルが実現している全く新しいグラフィックデザイン
トロント大学の研究者たちが最新型のテキスト画像生成モデルの第 号を発表してから 年が経ち、今や画像生成モデルが生み出す画像はプロのグラフィックデザイナーが制作する画像に匹敵するレベルとなっています。人間のデザイナーは例えば緑の草原を歩く象の群れの画像を数時間、そして数百米ドルで製作可能ですが、テキスト画像生成モデルは同じグラフィックを数秒、そしてわずかな金額で生み出すことができます。のようなプロ向けアプリ、やのようなコンシューマー向けアプリは、自社の製品やサービスへの画像生成モデルの組み込みを進めています。

人工知能

緑の草原を歩く象の群れ年 月

年 月

年 月

年 月

出所
画像はら
およびより引用。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

文章作成コストは急激に低下
過去年の間、執筆のコストは実質ベースで見ると比較的変わらぬ水準で推移してきましたが、過去 年間ではによる文章作成の質向上を受けてコストが急激に低下しました。

年米ドル、対数目盛）

分析論述のスコアは中央値

文字当たりのコスト（

人工知能

文章作成コストの推移

分析論述のスコアは上位 ％1997年以降は起用されるライター1人当たりの文字数が長期にわたり一定で推移すると仮定

出所による上記分析は年 月 日現在の様々なデータソースに基づいています。当該データソース等については、請求に応じて提供可能です。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

の学習性能は急速に向上中の研究者たちは、学習・推論、ハードウェア、モデル設計などに革新を起こしており、性能向上とコスト低下を実現しています。

その他のアルゴリズムにおける革新
ムーアの法則アクセラレーターによる最適化

アルゴリズムによる最適化•

は、の優れた文章作成能力の柱となっているのが人間のフィードバックによる強化学習であることを示唆

人工知能• 最適化されたプロンプトは、人間によるプロンプトの性能を％超上回る可能性•は、一部のモデルの推論速度を ～ 倍高速化

基準倍•はを年の性能の大幅な性能向上ムーアの法則を超える
ムーアの法則予測される向上

最適スケーリング

モデルの学習速度倍高速化

その他のソフトウェア
イノベーション
年の性能予測出所による上記分析は、、ら、ら、ら、を含む様々なデータソースに基づいています。当該データソース等については、請求に応じて提供可能です。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

の学習コストは年率 ％のペースで低下し続ける見通し
ライトの法則によれば、演算を高速化するハードウェアの性能向上によって の相対演算ユニット（モデルの強化によっても学習コストはさらに年率

学習コストは％減のペースで低下するとみられます。つまり、ハードウェアとソフトウェアの融合によって年までに年率 ％のペースで低下していくと期待されます。
ニューラルネットワークを用いた ソフトウェアの学習コスト（対数目盛）（対数目盛）

学習のハードウェアコスト

人工知能）の製造コストは年率 ％減、アルゴリズムの累計生産高（単位：百万、対数目盛）の累計生産高（単位：百万、対数目盛）とは、モデルのトレーニングに必要な演算量を示しています。ライトの法則とは、累積生産量が倍増する度に一定の割合でコストが低下するというものです。出所による上記分析は
年月 日現在の様々なデータソースに基づいています。当該データソース等については、請求に応じて提供可能です。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。の

実用化が進むなか、 における焦点は推論コストに当初の焦点はの学習コストの最適化にありましたが、今や研究者たちは推論コストの方を重視しています。企業向けユースケースに基づくと、推論コストは年率約年前の％のペースで低下している様子であり、学習コストをも上回るペースとなっています。現在、の推論コストは、の推論コストを下回っています。と（の推論コストトークン当たり）

人工知能：
コンテクストウィンドウ：トークン
速度：トークン／秒年率のコスト低下

年率のコスト低下：
コンテクストウィンドウ：トークン ↑ 倍
速度：
トークン／秒 ↑ 倍

価格変更日
出所
による上記分析は、、を含む様々なデータソースに基づいています。当該データソース等については、請求に応じて提供可能です。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

オープンソースコミュニティがプライベートモデルに対抗やによるクローズドソースモデルに挑み、オープンソースコミュニティや企業のなかでその動きを先導するは生成 へのアクセスを一般に開放しつつあります。概して、オープンソースのモデルの性能は、最近では中国発のモデルも追い風となり、クローズドソースモデルよりも急速に向上しています。

パフォーマンス
絶対対数誤差による人工知能

オープンソースモデル プライベートモデル
ショットのパフォーマンス

人間の平均的なパフォーマンス

注記 上記チャートのトレンドラインは、公開時時点において ショット
大規模マルチタスク言語理解 パフォーマンスが最も高いオープンソースまたはクローズドソースモデルに合わせたものです。出所による上記分析は年 月 日現在の様々なデータソースに基づいています。当該データソース等については、請求に応じて提供可能です。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

言語モデルの性能向上にはニュアンスを捉える技術が必要は、しかし、から上級ソムリエ試験まで、標準化された教育テストでは平均的な人間よりもかなり優れた成績を収めています。
で測定されるような常識的な推論においては、人間レベルの能力までに追い付いていません。スタンフォード大学が開発した言語モデルの総合評価フレームワークつであり、 のシナリオとの評価基準を組み合わせたテストをは、最も包括的で継続的に更新されている評価手法の以上のモデルに実施してきました。

による評価ベンチマーク・スコア結果の一例の評価基準

人工知能

正確性

スコア

カリブレーション

実際のデータとの比較

確率分布評価

堅牢性

摂動を加えた入力データによるストレステスト

公平性

多様なグループでのパフォーマンスバイアス

決定パターンの偏りの分析

毒性

有害コンテンツの検出率

効率性

タスク実行時のリソース使用量

米国生物学オリンピック とは、高校生を対象とした生物学に関する全米規模の権威あるコンテスト。出所
年 月 日付のデータに基づいている 予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

はデータが足りなくなって性能が制限されるようになる？
演算力と質の高い学習データは、モデルの性能向上にとって最も重要な要素であると考えられます。モデルが成長し、より多くの学習データを必要とするようになると、新鮮なデータが不足してモデルの性能が頭打ちになるのでしょうか。

ような言語／データソースがの推定によると、書籍や科学論文の年には枯渇する可能性がありますが、依然として、それらよりも大量かつ未活用の視覚データが存在します。

未活用のデータソース
約 京トークン

トークン数 （単位：兆）

人工知能代表的の学習データセット
言語トークンのストック

学習トークン数

学習トークン数

学習トークン数「 」の投稿のトークン数
年間推定数

•

音声文字変換ツールによって捉えられる年間推定 京文字にのぼるテキスト•

一次データを補強する合成データ•

自動運転タクシー、トラック、ドローンなどのロボットが生み出す大量の実世界データ

発話のトークン数
年間推定数

出所
による上記分析は年 月 日現在の様々なデータソースに基づいています。当該データソース等については、請求に応じて提供可能です。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

カスタマイズ型 サービスはより強い価格決定力を持つ見通し
オープンソースの代替製品が登場しコストが低下していくと、最終用途に合わせて をカスタマイズするソフトウェアベンダーが自社製品をより容易に収益化できるようになり、逆に、単純なジェネレーティブ アプリケーションは急速にコモディティ化するとみられます。

価値獲得率

人工知能

主な法人向けソフトウェアソリューションのテイクレート

価値獲得率が低い• 汎用型、コモディティ化したツール• 価値獲得率が ％未満• 例： 議事録作成ツール

価値獲得率が高い• 特化型、差別化度が高いツール• 価値獲得率が20％強• 例：自動運転配車サービス

出所による上記分析は、、を含む
年 月 日現在の様々なデータソースに基づいています。当該データソース等については、請求に応じて提供可能です。
予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。

ナレッジワーカーの生産性向上を加速させることで、何兆米ドルもの市場機会がもたらされる可能性
人工知能は知識労働系の職業における大部分の業務を自動化し、平均的な労働者の生産性を劇的に向上させる可能性を秘めています。

その主な恩恵に浴するのは、知識労働の業務を自動化し、高速化するソフトウェア・ソリューションであるとみられます。

年における 関連の総市場規模予測がもたらすソフトウェア市場の成長加速効果

兆

兆

兆

兆

兆

兆

単位：兆米ドル

生産性の伸び (単位：倍)人工知能

ソフトウェアベンダーによる生産性向上がもたらす価値の獲得率

年率

兆

兆

成長

兆
予測

年平均成長率。出所による上記分析は、を含む様々なデータソースに基づいています。当該データソース等については、請求に応じて提供可能です。予想は本質的に限界があり、依拠することはできません。 上記は情報提供のみを目的としており、投資助言または特定の有価証券の売買・保有推奨とみなされるべきではありません。 過去の実績は必ずしも将来の成果を示唆するものではありません。