2025年以降の生成AIに関するPEST分析は以下の通りです。
政治的（Political）要因
- 各国政府は、生成AIの急速な発展に伴い、その利用に関する規制を強化する可能性があります。偽情報対策、著作権保護、プライバシー保護、倫理的側面などが主な焦点となるでしょう。
- 生成AI技術は国家間の競争と協力の両面を促進する可能性があります。技術覇権を巡る競争が激化する一方で、偽情報対策や安全性確保のための国際協力も進む可能性があります。
- 生成AIは、誤情報や偽情報の拡散を通じて、選挙に影響を与える可能性があります。これに対処するため、ファクトチェックやメディアリテラシー教育の重要性が増すでしょう。
- 技術輸出規制など経済制裁が、生成AI技術の開発や普及に影響を与える可能性。
経済的（Economic）要因
- 生成AI市場は急速に拡大しており、2025年には国内市場規模が大きく成長し、2030年にはさらに拡大するとの予測もあります。世界のAI市場規模も大幅な成長が見込まれています。
- 生成AIは、多くの産業に効率化と自動化をもたらし、生産性向上に寄与します。一方で、雇用の喪失や新たなスキル格差を生み出す可能性もあります。
- 生成AIの活用は、企業の競争力を大きく左右する要因となります。効率的なコンテンツ生成、顧客体験の向上、新製品・サービスの開発などが可能になります。
- 生成AI技術への投資は、企業やベンチャーキャピタルを中心に増加傾向にあります。
- 生成AIやクラウドの普及は電力需要を増加させます。大規模なAIモデルの開発・運用には膨大な電力が必要で、AI関連のデータセンター需要が各国で増えつつあります。
- 企業のデジタル化が進んでいないために生じる生産性の低下とビジネスチャンスの喪失により、2025年以降、日本全体で年間最大で数兆円規模の損失が予測されています。
社会的（Social）要因
- 生成AI技術に対する社会的な受容度は、利便性とリスクへの懸念の両面から形成されます。偽情報、著作権侵害、プライバシー侵害などのリスクへの対処が求められます。
- 生成AIは、コンテンツ制作の自動化を促進する一方で、人間の創造性を代替する可能性も指摘されています。
- 生成AIの普及に伴い、AIリテラシーやAI関連スキルの重要性が増します。教育システムや企業内研修の変革が必要となるでしょう。
- 生成AI技術へのアクセスや活用能力の差が、新たな社会格差を生み出す可能性があります。
技術的（Technological）要因
- 大模型技術の継続的発展と、汎用人工知能（AGI）実現への期待が高まっています。
- 生成AIモデルの推論能力が向上し、より複雑なタスクに対応できるようになります。
- テキストだけでなく、画像、音声、動画など、複数の形式のデータを処理できるマルチモーダルAIの開発が進んでいます。
- AIエージェントは、2025年の重要な技術トレンドになると考えられています。
- 大規模なAIモデルの学習と運用には、膨大な計算資源が必要です。
- 生成AIに対するサイバー攻撃や、生成AIを悪用した攻撃のリスクが高まっています。
- 生成AIの出力の信頼性や、ハルシネーション（幻覚）の問題への対策が必要です。
追加の考慮事項（法的および環境的）
PEST分析の拡張版として、以下の要因も考慮することが重要です。
- 法的（Legal）要因:
- 著作権: 生成AIが生成したコンテンツの著作権の扱いは、各国で議論が進んでいます。
- データプライバシー: 生成AIの学習データや生成物に含まれる個人情報の保護が課題となっています。
- 説明責任: 生成AIの出力に対する責任の所在が曖昧であり、法的な枠組みの整備が必要です。
- 環境的（Environmental）要因:
- エネルギー消費: 大規模なAIモデルの学習と運用には大量の電力を消費するため、環境負荷への懸念が高まっています。
- 持続可能性: 生成AI技術の持続可能な開発と利用に向けた取り組みが必要です。
- 気候変動: 気候変動はサプライチェーンおよび物流に影響を与え続けることが予測されています。
この分析は、2025年以降の生成AIを取り巻く状況を包括的に理解するための出発点となります。 企業や組織は、これらの要因を考慮に入れ、戦略的な意思決定を行う必要があります。
