NRI（野村総合研究所）の生成AIに関するレポート、アンケート、展望

AINOW（エーアイナウ）編集部です。今回の記事では、野村総合研究所（NRI）が発表した生成AIに関する各種レポートやアンケート調査、未来展望について詳しく解説します。生成AIの技術背景や市場動向、企業での導入事例、そして今後の進化予測など、幅広い視点から分析を行っています。

読者の皆さんは、生成AIの基本的な概念から最新の動向、具体的な活用シーンに至るまで深い理解を得ることができ、企業戦略や技術選定の参考にしてください。また、生成AIの基本やChatGPTの活用といった関連記事も併せてご覧いただくと、より実践的な知識が身につきます。

サマリー: 本記事は野村総合研究所（NRI）の生成AIに関する調査レポート、アンケート、未来展望を詳細にまとめ、生成AIの技術や社会・ビジネスに与える影響を幅広い視点で解説します。読者は、生成AIがもたらす変革とその適用方法、また最新の市場動向や企業の取り組み事例を深く理解できる内容となっています。

NRIは生成AIに関する調査研究やビジネス活用の展望について、以下のようなレポートやアンケート結果を公開しています。各レポートは単なる技術紹介にとどまらず、実用的なアプローチや企業が直面する課題、今後の展望などを多角的に解説しており、生成AIに関連する基礎知識から応用例までを網羅しています。

NRIの生成AIに関するレポート

生成AI時代の新たな社会を展望 – NRI未来創発フォーラム

生成AIが人間の知識獲得や仕事に与える影響について考察しており、AI技術が進む現代において多くの業界で生産性向上が期待されています。
生成AIが自ら新たな知識を獲得し、人間とAIの協働が進む「シン・ジェネラリスト」時代の到来を予測。ここでは、知識の自己更新能力が強調されており、急速な技術革新の一端を担っています。
生成AIの知識進化がビジネスにおける効率化と生産性向上に寄与する可能性を指摘し、これに伴う業務改善や新たなビジネスモデルの創出も示唆されています。

生成AIでビジネスはどう変わるのか

生成AIのビジネス活用が広がる一方で、コストや処理時間の課題が存在することが明示され、企業での導入時に考慮すべきポイントが整理されています。
大規模モデルと省電力モデルの二極化が進むと分析され、用途や予算に応じた最適な選択が求められている点も示されています。ここで、例えばAzure生成AIやMicrosoft生成AIといったクラウドベースのサービスも注目されています。
生成AIが自ら作業計画を立て遂行できるようになる未来を展望し、実際の業務プロセスへの応用や自律的なシステム運用の具体例が増えると予測されています。これにより、例えばドキュメントの自動要約やコンテンツ生成など、作業負荷の軽減が期待されています。

NRIの生成AI関連アンケート調査

2023年5月と10月に日本のビジネスパーソンを対象にアンケート調査を実施。調査対象者の属性や業種の違いから、生成AIがどのような分野で注目されているかが浮き彫りになっています。
10月時点で、生成AIを仕事で積極的に活用しているのは全体の3.0%に過ぎず、試験的に導入中の企業は6.7%と、まだ発展途上にある市場であることが示されています。
「ドキュメントの要約」や「マニュアルの作成」など、既に具体的な活用例が出始めており、今後はより多くの業務分野での実用化が期待されるとともに、品質や精度の向上が求められています。

NRIは、生成AIの技術動向や社会への影響、さらにはビジネス活用の実態と課題について、幅広い角度から徹底的に分析を行っています。生成AIの仕組みはRAG技術などの新たなAI手法と連携しており、今後はより高度なシステムの実現が期待されます。また、実際に企業での導入事例として、企業の生成AI活用事例も参考にしながら、各企業が効率化と戦略の最適化に取り組む姿勢が重要です。

参考リンク

NRIの生成AIレポート

生成AIに関するNRIの最新レポート

概要

野村総合研究所（NRI）が提供する生成AIに関するレポートは、技術的背景と市場の動向、そして実際の業務活用シーンに焦点を当てています。これらのレポートは、例えばStable Diffusionなどの先端技術の動向も取り上げ、業界の最新情報とともに、企業がどのようにして生成AIを導入し、競争力を高めているかを解説しています。特に、データ分析、ユーザーインターフェースの最適化、さらには自律的システムの実現といった技術課題にも触れており、技術者や経営者にとって有益な指針を提供しています。

主な内容

市場動向分析: 生成AI技術の市場規模、成長予測、そして各地域ごとの普及状況が詳細に解析されています。これにより、企業はグローバルな視点から投資判断を行う基盤を得られます。
技術動向: 最新の生成AI技術のトレンド（例えば、強化学習や深層生成モデルなど）とその応用可能性が述べられており、技術の根幹に迫る内容です。ここでは、生成AIが持つ潜在能力と課題も詳述されています。
導入事例: 生成AI技術を実際にどのように業務に取り入れているか、具体的な導入事例が紹介されています。これらの事例は、企業の戦略策定やシステム導入の際の参考情報として活用できます。

利用方法

レポートのダウンロード: NRIの公式ウェブサイトからレポートをダウンロードし、必要な部分を精査してください。
内容の確認: レポートに記載された主要ポイントや統計データ、そして市場予測モデルをしっかりと確認し、将来の動向を予測するための材料としてください。
戦略策定: 調査結果をもとに、自社の生成AI導入戦略や業務プロセスの改善計画を策定する際の参考にします。各企業は、技術の進化に合わせた柔軟な対応が求められます。

参考リンク

NRIの生成AIレポート

NRIの生成AIアンケート

生成AIに関するNRIのアンケート調査

概要

NRIは、生成AI技術の現状と今後の発展可能性について、企業および個人の視点からアンケート調査を実施しています。調査では、生成AI技術の導入状況、利用意向、さらには期待される機能や直面している課題について、広範なデータが収集され、分析されています。こうした取り組みは、生成AIの社会導入状況を客観的に把握し、今後の技術開発や市場戦略の方向性を議論するための重要な情報源となっています。

主な調査項目

生成AIの導入状況: 企業や個人が生成AIをどの程度導入し、業務改善に活用しているかの現状を把握。
利用意向: 今後の生成AI技術活用に対する期待度や、実際に取り入れる予定の新機能、それに伴う効果についての意見が集計されています。
課題と懸念: 導入に際してのコスト、運用リスク、技術面での課題やセキュリティ面の懸念が明らかにされ、これを克服するための戦略を示唆しています。

調査結果の利用方法

調査結果の確認: NRI公式サイトで詳細なアンケート結果を確認し、各業界や企業の現状と課題を把握します。
課題の特定: 自社の現状と照らし合わせることで、どの部分で生成AIの導入が遅れているか、または改善が必要かを特定してください。
戦略の見直し: アンケート結果をもとに、生成AIの導入戦略を見直し、継続的な改善プロセスを構築するためのアプローチを検討します。経営戦略の再構築において、生成AIの有効活用は不可欠な要素です。

参考リンク

NRIの生成AIアンケート

NRIの生成AI展望

生成AIの未来展望に関するNRIの見解

概要

NRIは、生成AI技術が今後どのように進化し、社会や各産業に多大な影響を与えるかについて、独自の見解を示しています。ここでは、技術の進化方向、産業横断的な応用事例、そして社会的なインパクトについて徹底的に分析されています。生成AIが医療、金融、製造業など、さまざまな業界でどのように利用されるかを理解するための一助となるでしょう。

これにより、各企業は新たな市場機会を把握し、戦略を早急に見直す必要性を認識できるでしょう。

主な内容

技術進化の方向性: 生成AI技術の更なる高度化や、ディープラーニングと従来のAIアルゴリズムの融合などが進む一方で、解釈性と透明性の向上が求められる点が詳細に解説されています。
産業への影響: 製造業、医療、金融、サービス業など各産業における生成AIの応用事例や、業務プロセスの改善、コスト削減といった具体的な影響が整理されています。たとえば、ドキュメント生成の自動化や、顧客対応の効率化など、実際の企業事例が参考となります。
社会的インパクト: 生成AIの普及がもたらす雇用環境の変革や、倫理的・法的な問題、プライバシー保護といった社会全体に及ぶ課題についても言及されています。こうした観点からは、NVIDIA AI技術などの事例も参考になるでしょう。

利用方法

展望レポートの確認: NRIの公式サイトで発表されている展望レポートをしっかりと確認してください。最新の技術動向や市場の動向を把握することができます。
未来戦略の策定: 展望レポートに基づいて、自社の中長期戦略を策定し、技術革新に即応する体制を構築します。これには、生成AIの導入だけでなく、従来の業務プロセスとの融合も含まれます。
定期的な見直し: 技術進化や市場の変化に応じて、戦略の定期的なアップデートと見直しを行うことで、持続可能な成長を実現する方針を確立します。