2022年末に登場したChatGPTなど、AIはますます性能が向上しており、幅広い業界の企業が業務効率化やサービスの付加価値向上などに向けた活用を進めています。

AIの市場規模は年々加速度的に成長しており、今後も多くの企業がAI市場への参入やAIの業務への活用を進めていくことは必至と言えます。

本記事では、AIの市場規模について気になっている方向けに、国内外のAIの市場規模や今後の展望をわかりやすくご紹介します。

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国内のAI市場規模

総務省によると、日本のAI市場規模（AI機能を利用するためのハードウェア、ソフトウェア・プラットフォーム及びAIシステムへの支出額ベース）は、2022年時点で3,883億6,700万円となっており、2027年には1兆1,034億7,700万円まで成長すると予測されています。

世界のAI市場規模

総務省によると、世界のAI市場規模（売上高ベース）は、2022年時点で18兆7,178億円、その後も加速度的に成長し、2030年には270兆円を超えると予測されています。

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AIが企業にもたらす７つのメリット

AIが企業にもたらす代表的なメリットとして以下の7つが挙げられます。

• ①生産性向上
• ②人手不足解消
• ③人件費などのコスト削減
• ④業務品質向上・標準化
• ⑤高度なデータ活用
• ⑥コミュニケーションの円滑化
• ⑦顧客満足度の向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①生産性向上

生成AIなどの技術発展により、定型的な作業はもちろん、判断や創造性の求められる業務でもAI活用による自動化・業務サポートが進んでいます。

例えば、新規事業・商品の企画やソフトウェアのコーディング、広告のクリエイティブ作成、採用における候補者の絞り込みなど、幅広い業務領域で大幅な生産性向上が可能です。

また、自動化できる業務はAIに任せて、人間は人間にしかできない高付加価値の業務にフォーカスすることで、顧客満足度の向上や、新たなサービスの創出などに繋げることができます。

②人手不足解消

AIは、人手を確保しずらい、定型的で繰り返される作業の自動化・サポートを得意としており、24時間/365日、体調やモチベーションに左右されることなく働いてくれます。

例えば、工場での検品などの作業や顧客からの問い合わせ対応などの業務の大部分をAIにより自動化することが可能です。

③人件費などのコスト削減

生成AIなどの技術発展により、AIによる自動化・効率化ができる業務範囲は拡大し、より大幅な人件費などのコスト削減が可能になっています。

そのため、幅広い業界の多くの企業が導入を進めており、競合企業に対し、より商品・サービスをより安く届けるために、AIによるコスト削減は極めて重要な取り組みとなっています。

④業務品質向上・標準化

AIによる業務プロセスの自動化により、ヒューマンエラーや属人的な仕事の仕方のズレをなくすことで、業務品質向上や標準化が可能です。

また、AIを活用し社内データ・知見を統合、チャットボットなどの形式で手軽にアクセス可能とすることで、全従業員がタイムリーに最適な判断や作業を可能にする取組も進んでいます。

⑤高度なデータ活用

AIの最大の強みである膨大なデータに基づく分析により、戦略的な意思決定の支援から実行の最適化まで行うことができます。

例えば、事業の課題抽出や新規事業・サービスの立案、製造・流通の最適化、マーケティングのパーソナライズで高度なデータ活用が可能です。

⑥コミュニケーションの円滑化

生成AIは、人間の用いる言語・言い回しで情報のインプットとアウトプットが可能なため、社内外のコミュニケーションの円滑化に大きく貢献します。

社内向けでは、メール作成や議事録作成、要約、翻訳などに活用でき、社外向けでは、顧客からの問い合わせへのチャットボットでの即時対応などに活用することができます。

⑦顧客満足度の向上

AI活用は社内業務効率化のイメージが強いですが、近年顧客満足度の向上に向けた活用も進められています。

例えば、市場分析に基づく商品・サービスの企画や、各顧客の状況・ニーズを踏まえたサービスのパーソナライズ・機能強化、即時かつ丁寧な顧客対応などの実現にAIが活用可能です。

AIが企業にもたらす５つのデメリット・リスク

AIが企業にもたらす代表的なデメリット・リスクとして以下の５つが挙げられます。

• ①個人情報や機密情報の漏洩
• ②サイバー攻撃等のセキュリティ
• ③AIの過信による業務ミスの発生
• ④AI人材の不足
• ⑤一時的なコストの増大

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①個人情報や機密情報の漏洩

AI活用で大きな成果を上げるためには、膨大な顧客の個人情報や社内の機密情報などを学習に活用することが有効です。

一方で、学習に使用する際のデータの匿名化処理や、アウトプットの管理、活用用途の制限などのセキュリティ対策を行わずに運用をしてしまうと、個人情報や機密情報が外部に流出するリスクが存在します。

②サイバー攻撃等のセキュリティ

AI活用をする際は、AIならではの脆弱性を狙ったサイバー攻撃等のセキュリティリスクへの対応を進める必要があります。

例えば、特定の企業のAIに対して悪質なデータを学習させ、誤ったアウトプット・挙動を引き起こす攻撃や、生成AIに対して特殊な質問をすることで、本来非公開の機密データを引き出す攻撃などが挙げられます。

③AIの過信による業務ミスの発生

AIは適切に利用することで業務生産性を大きく高めることが可能ですが、どのようなシチュエーションでも万能という訳ではありません。

例えば、倫理的に問題のあるコンテンツの社外への公開や、製造ラインやロボット制御ミスによる事故などの深刻な問題に繋がる可能性があります。

④AI人材の不足

AI活用で大きな成果を上げるためには、AI導入後の活用や運用をリードできるAI人材の確保が非常に重要となります。

一方で、近年AI人材は需要が急拡大しており採用のハードルが高いこともあり、社内人材の育成や外部ベンダーの活用なども含めて対応していく必要があります。

⑤一時的なコストの増大

AI活用により中長期では生産性向上やコスト削減に繋がるものの、導入時には一定のシステム構築やコンサルティング等のコストが発生します。

また、適切な目的や範囲の選定や、大規模導入前のスモールスタートによる有効性の検証などの取り組みを進めないと、投資対効果は低下してしまいます。

企業がAI活用のリスクに対して取るべき３つの対応策

企業がAIを活用する際のリスクへの対応策として以下の３つが挙げられます。

• ①AIと人間の適切な役割分担　　
• ②セキュアなAIツール選定・システム構築
• ③リスクを最小化するデータ管理

それぞれについてわかりやすく解説していきます。

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①AIと人間の適切な役割分担　　

AI活用の成果を最大化し、リスクを最小化するためには、AIは得意な業務範囲を中心に活用し、それ以外は人間が担うという分担が重要になります。

例えば、判別やシステム操作に活用する際は、リスクの大きい部分は人間が最終確認をする、コンテンツ生成に活用する際は、叩き台や幅出しはAIに任せ、選定やブラッシュアップは人間が行うなどの分担が効果的です。

②セキュアなAIツール選定・システム構築

AIを活用したツール選定や、自社でのシステム構築の際は、情報漏洩やサイバー攻撃などのリスクへの対応が十分かどうかを検討する必要があります。

例えば、ChatGPTを導入する場合、プランやシステム構築方法によってセキュリティが十分とは言えないものもあり、セキュリティリスクを抱えたまま運用をすることになってしまいます。

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③リスクを最小化するデータ管理

AI活用に使用する個人情報・機密情報を保護するには、プライバシーポリシー等の整備や匿名化処理、セキュリティ対策などを行う必要があります。

　また、AI活用による不適切な判断やアウトプット生成を防ぐためには、良質なデータの収集や整備、人間による最終アウトプットの確認などが有効です。

【2024年最新】日本企業のAI活用事例５選 

代表的な日本企業のAI活用事例として以下の５つが挙げられます。

• ①JINS：ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定
• ②伊藤園：AIで作成したモデルをテレビCMに起用
• ③セブンイレブン：AIを活用し商品企画の期間を10分の1に
• ④メルカリ：AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案
• ⑤パナソニックコネクト：AIアシスタントを導入し1日5000回の利用

それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。

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①JINS：ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定

JINSは、ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定する「JINS BRAIN」というサービスを提供しています。

ユーザーがJINSのオンラインショップでメガネをバーチャル試着すると、AIがユーザーの顔の形や髪型をもとに、そのメガネが似合っているかどうかを判定します。

また、ランキング形式で各ユーザーに似合うメガネをレコメンドする機能も搭載されており、ユーザーが自分に似合うメガネを探し出すサポートをしています。

②伊藤園：AIで作成したモデルをテレビCMに起用

伊藤園は、リニューアル発売した「お〜いお茶　カテキン緑茶」のテレビCMに、AIで作成したモデルを起用しました。

本事例は、AIモデルをテレビCMに起用したことや、AIモデルが本物の人間と見分けのつかないクオリティに仕上がっていることから、SNSでも大きな話題となりました。

また、同社は広告モデルだけでなく、お〜いお茶の新たな商品パッケージデザインの作成にもAIを活用しています。

③セブンイレブン：AIを活用し商品企画の期間を10分の1に

セブンイレブン・ジャパンは、商品企画の時間を大幅に削減するためにAIの活用を始めました。

この取り組みにより、店舗の販売データやSNS上での消費者の反応を分析し、新商品に関する文章や画像を迅速に作成することが可能になります。

AIの導入により、商品企画にかかる時間が最大で90%削減され、市場のトレンドや顧客のニーズに迅速に応える、新たな商品を提供できる見込みとのことです。

④メルカリ：AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案

メルカリは、AIを活用して出品者のサポートを強化する「メルカリAIアシスト」機能の提供を開始しました。

本機能では、出品済みの商品情報を分析し、売れ行きを良くするための商品名や説明文を自動生成して提案します。

本取り組みは、フリマアプリ内で商品が購入者の目に留まりやすくすることを目的としており、取引の活性化に寄与することが期待されます。

⑤パナソニックコネクト：AIアシスタントを導入し1日5000回の利用

パナソニック コネクトでは、社内データベースを連携させたAIアシスタントによる業務効率化のプロジェクトを進めています。

この取り組みにより、自社業務や現場の個別課題に対応した回答生成が可能となり、社外秘情報にも対応する自社特化AIの運用開始も予定しています。

導入後3カ月で、想定の5倍以上の約26万回の利用があり、日々約5000回もの質問がAIに投げかけられているとのことです。