世界経済フォーラム: GenAI を活用して雇用を増やし、労働生産性を向上させる

生成型人工知能 (GenAI) は、タスク、組織、経済の各レベルで労働生産性を大幅に向上させる可能性があります。これらの成果を達成するには、タスクが部分的に実行され、テクノロジーが人間と機械のコラボレーションを通じて人間の能力を効果的にサポートまたは強化する GenAI の導入が不可欠です。

世界的な文脈で

GenAI がこれまでの AI 開発と異なる点は、AI の使用を拡大し、専門知識の障壁を取り除く能力です。 GenAI は、価値の低いタスクに費やされていた労働時間を解放して付加価値の高い活動に従事できるようにすることで効率性を高め、経済と生産性の向上に貢献する可能性があります。

シナリオ分析

テクノロジーが急速に進化しているため、比較的近い将来であっても予測することが困難です。可能性について考えるには、近い将来に GenAI が実現する雇用の拡大に影響を与える 2 つの主要な不確実性、つまり生産性とイノベーションに基づいたシナリオを検討すると役立ちます。最初の核となる不確実性は、GenAI に対する信頼のレベルに関係しています。これは、従業員と組織が GenAI を利用したツールとその出力に抱く信頼、および従業員が雇用主、テクノロジー プロバイダー、政府に抱く信頼を指します。 2 つ目の主要な不確実性は、GenAI の適用性と品質が短期的には向上し続けるのか、それとも同じままなのかという点です。

早期導入者からの洞察

このレポートでは、世界中のさまざまな業界や地域の 20 を超える早期導入企業へのインタビューを基に、4 つの短期的なシナリオを概説し、それらを深く理解するための有用な背景情報を提供しています。これらの組織が GenAI を推進しているのは、生産性の向上に対する自信のためです。また、GenAI によって仕事の質と従業員のエクスペリエンスが向上するとも考えています。別の動機としては、自社のビジネスに起こり得る混乱を未然に防ぎたいという願望があります。

従業員の間で GenAI を最も早く導入できる組織は、「データ駆動型」と言える組織です。彼らは、GenAI ソリューションは、組織の他の部門に展開する前に、小規模なグループで開発およびテストし、より広範囲に導入する前に問題を特定して解決する必要があることを強調しています。

行動の枠組み

このレポートでは、シナリオ分析からの洞察と早期導入者から学んだ教訓を組み合わせて、GenAI による雇用創出と労働力の生産性向上を促進するための実用的なフレームワークを提案しています。これは、組織が制御できる要素に焦点を当てており、GenAI 人材の導入を始めたばかりの組織と、既存の取り組みを拡大しようとしている組織の両方に役立つように設計されています。

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