迫るAI社会と主要業界の変貌：AIによる破壊と創造 | PwC Japanグループ

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AIが引き起こす新たな社会の再定義 変わりゆく社会におけるAIの位置付け 2010年代後半以降 1 、社会・国・企業における最重要アジェンダに、環境、貧困、人権、技術イノベーション、地方創生、多様性などの観点が一層盛り込まれるようになっています。地球環境の悪化による持続可能性の追求や人口動態の変化による価値観の変容、対立を生む地政学的分断などを通じて、求められる社会の在り方は目まぐるしく変わり、数年後には、今の社会構造では対応できない未来が訪れると考えられます。 人口減少を一例に見ても、国内人口が約7,000万人まで減少するという推計の中で、国内市場の消滅、深刻な労働力不足、インフラ／国土の空白化、行政崩壊などが進み、現行の社会システムでは機能不全に陥り、国家衰退の危機が訪れる未来も、あり得ないシナリオとは言い切れません。 構造から変わりゆく社会に適応するには、人間の能力を増強し、拡張し、代替することが期待されるAIの潜在力を存分に引き出していくことも、重要な切り口となるでしょう。 本レポートでは、10年後、20年後に起きる社会構造の変革を見据えて、AIが社会に与える影響や産業の未来像を掘り下げます。 AIが与えるインパクト 昨今のAIトレンドに目を向けると、大規模言語モデルを土台として、汎用型AIや業界特化型AIが生み出され、ロボットや各種デバイスへの搭載を見据えながら、AIサービスの基盤を担う半導体、データセンター、電力供給などを中心に歴史的な巨大投資合戦が繰り広げられています。 今後、AIの実装が急激に進んでいくと、既存のバリューチェーンが破壊され、再設計が進んでいくと考えられます。具体的には、AIによる自動化などにより、定型的な中間工程の簡素化または消滅が進んでいくことで、従来の多重構造型産業や人海戦術で賄われていた仕組みは徐々に淘汰され、AI実装を前提とした新たな業務プロセスへのシフトが求められるでしょう。また後述するように、バリューチェーン上における競争の主戦場も大きく変わっていく可能性があり、業界の重要アジェンダも様変わりしようとしています。 図表1：AIが与えるインパクト AIは社会・産業の根幹に実装され、人や企業の考え方・関わり方を変える 各産業における重要アジェンダの変化 企業間力学の変化 従来のスケールメリットの源泉であるユーザー数の増加に加え、巨大な計算資源とデータを保有する企業ほど、より高性能なモデルを継続的に学習させることができ、「ユーザー数×データ×計算資源×AIモデル」という好循環要件を満たすことができます。このような企業は、いわばAIを前提とした新たなスケール経済圏の中核として台頭していくと考えられ、その結果、半導体プレイヤーを中心とした需要の急増と巨額の投資が起こり、自社仕様のカスタムASIC（特定用途向け集積回路）などの台頭も進むことで、産業内における競合・パートナー関係が大幅に組み替わろうとしています。 AI規制や安全性に対する要請 高度なAIを社会インフラや重要業務に組み込むためには、学習データの調達・管理から、生成物のメタデータ付与、ユーザーへの説明責任まで、一連のガバナンス体制が構築された安全性評価が組み込まれていることが条件となります。また実際に次のような動きも出始めています。 欧州連合（EU）では、リスクベース・アプローチにより、AIシステムを分類し、高リスク用途に対して厳格な義務を課す枠組みであるEU AI Actが策定されています。 米国では大統領令を通じて、安全性試験、モデル評価、重要インフラへのAI適用などに関するガイドラインが示されています。 生成AIにおける利用データや生成物の著作権・出典表示については、生成コンテンツの真正性と生成プロセスの透明性を確保するための技術として、C2PAも注目されています。 AIコストの経済性変化と制約 大規模モデルの学習には、膨大なGPU処理時間と電力が必要であり、学習コストは上昇傾向にあります。一方、学習済みモデルの推論コストは、ハード・ソフトウェアなどの性能向上により低下傾向にあるものの、需要の激増に伴う設備増強により、総コストとしては結果的に増加傾向にあります。このため、電力やGPU／メモリなどの供給不足が市場成長の制約になりつつあります。 AIで再構築された社会・産業に起こる変化 今後、AIの浸透が進み、あらゆるモノにAIが搭載された社会では、人間の価値観や社会の在り方そのものの捉え方も変わっていくかもしれません。 AI代替が進むほど、人は「人間であること」の意味を具体的に再定義せざるを得なくなっていきます。なぜなら、AIが出す合理的な解が、人間にとっての最適解であるとは限らず、その判断においては今まで以上に、人間独自の価値観や共感、感情、倫理観を尊重した非合理的な決断などの重要性が増していくと考えられているからです。だからこそ、「人が人らしく生きられるか」「人としての尊厳を損なっていないか」という人間主義の観点が、AI技術の選択や運用・制度設計の前提条件になっていくと考えられます。 このように、AIは産業そして社会に浸透していくほどに、それらの既存の在り方を一変させていくでしょう。 従来バリューエコシステムの破壊と創造 AIの社会浸透が進み、産業における既存バリューチェーンの再構築とともに起こり得る変化の中でも、AI産業のプロフィットプールの重心（利益の源泉）がどのようにシフトしていくかについて注視が必要です。 図表2：バリューエコシステムにおける主戦場のシフト 現在は、AIサービスを提供するために必要不可欠となるモデル開発、半導体、データセンターなどが主戦場となり、AI性能の技術競争や計算資源の獲得に向けたインフラ増強に巨額の投資が集中しています。しかし、これらの技術・供給能力が一定水準に達し、汎用化が進む段階に入ると、価格競争が一層激化するとともに寡占化リスクなども相まって、インフラ層だけで高収益を確保することは難しくなります。したがって、中長期的にAI市場で生き残っていくためには、過熱するこうした投資合戦の先にある市場の勝ち筋の変化を、いかに見極められるかという点が重要となってきます。 そこで私たちが、次なる重要領域として注目しているのが、「アプリケーション・AIエージェントのプロデュース」や、「各産業へAIを組み込み、変革をもたらすための設計から実装までを担うRTB（Run The Business）」の領域です。巨額投資が先行する中で、それによって構築されたAIインフラから生み出される価値を、投資回収に足るマネタイズモデルやユースケースにつなげることができなければ、AIバブルが崩壊するのではないか、という市場成長を危ぶむ声も聞こえています。そこで今後のAI市場を成立させていくには、社会やユーザーが求める価値を念頭に置きながら、それを実現するためのサービス、機能や仕組みまでを一貫してデザインし、実装・運営するRun The Businessを担うプレイヤーの存在が重要になってくると考えます。 現在は、その役割を担う目立ったキープレイヤーは不在ながらも、ロボットを用いたフィジカルAIの活用など、覇権争いの予兆は見え始めています。私たちはこの領域において、将来のAI市場をリードするバリュープロポジションを見出しており、クライアントとともに新たな時代の創出へ向けた迅速なアプローチを進めていく考えです。 2. 生成AIからフィジカルAI、そしてその先へ AIの広まりと進化 対話型生成AIが世界中で広まってからほどなく、現在は、エージェントAIが複数のAIと自律的に連携して人間に近い対応や判断を担い、生活や産業のさまざまなシーンで人間のパートナーのような存在になり得るという期待も高まっています。 また、AIの進化はデジタル空間にとどまらず、ロボティクスやIoTと結び付いてフィジカル（物理）空間にも広がっています。フィジカルAIとは、現実世界の物理法則を認識し、物理空間で自律的に判断・行動する技術を指します。AIは仮想空間の情報処理を超え、自動運転車やロボットなど実体を伴って現実世界に作用するフェーズに入ってきているのです。 フィジカルAIによる産業構造の変化 エージェントAIによるデジタル上の自律的なデータ処理と意思決定にフィジカルAIの物理環境認識が加わることで、物の位置・重さ・状態などに対して物理的影響を解析・抽出しながら、まさに「現実で行動する」ことができるようになり、製造、モビリティ、医療など多様な分野での活用が加速していくと見込まれます。 図表3：フィジカルAIがもたらす影響 製造 従来、製造ラインでは産業用ロボットが活用されており、中にはAIを活用してルールベースの判断を行うロボットも存在していました。フィジカルAIは、それらのロボットとは異なり、自律的な判断に基づく作業が可能となります。例えば、フィジカルAIを組み込んだヒューマノイドロボットが、製造工程の中の溶接プロセスにおいて、対象物の大きさや形、素材、溶接具合を認識して、どの部分にどれぐらいの時間と圧力をかければ良いかをマニュアルなしで自律的に判断し、実行できるようになることが期待されています。さらに、暗黙知とされていた熟練技術や匠の技もデータとして取り込み、正確に再現することも可能になるかもしれません。 また、AIデジタルツインでシミュレーションを重ねた工場の知は、ソフトウェア上に定義され、「製造OS」として各工場への適用を可能としていく未来も考えられます。将来的には、その「製造OS」を媒体とした新たな産業の形成も期待されるでしょう。 モビリティ 車両・機体にフィジカルAIが導入されると、センサーで捉えた歩行者や障害物情報、周囲の交通状況に基づき、状況に応じた経路変更や車体移動を自律的に判断・実行することができます。物流においては、移動体同士の連動によって、物流倉庫・車両・ドローンなどがドッキングしたノンストップ配送も考えられており、劇的な効率化が期待されています。 また、地域の信号・カメラ・センサー・建造物などの物理・空間情報が非同期接続されることで、死角や建物の裏側における歩行者検知や突発的な事故・事件といったリアルタイムでの状況変化の読み込みが可能となるでしょう。そうなれば、社会におけるモビリティは、人が「乗る・運ぶ」だけでなく、社会を「監視・防災・保全する」ような、社会インフラ的な新しい役割を帯びていく可能性もあるでしょう。 医療 医療におけるフィジカルAIの活用シーンとして、例えば、極細糸での縫合や血管内カテーテル操作といった高度な手技や、人の表情・外傷などの外科情報を、ロボットが自律的に学習しシミュレーションを繰り返すことで習得する、といったことが考えられます。その結果、従来は人間が施していた医療処置をロボットが代替することも考えられます。 また、フィジカルAIの活躍の範囲は「治療」にとどまらない可能性もあります。例えば、人間の日常生活に入り込んで、生体情報（体温、血圧、脳波など）や活動情報（歩行、転倒、食事など）を取得・解析することで、中長期的な健康を考慮した食事・運動メニューなどを提案し、物理的な補助も含めて生活を支えることも考えられます。このように、予防的医療の役割までロボットが担う「生活介入産業」への変化がもたらされるかもしれません。 こうしたAIの活用と応用の結果、「 IoT（Internet of Things）」ならぬ「AIoT（AI of Things）」が普及していき、AIは人間の代替として、現実社会の課題を直接的に解決しながら、私たちの生活に溶け込んでいくと考えられます。そして、その先の未来の一例としては、あらゆるものに点在したAI群が特定の領域ごとを管轄する統合型AI＝「ソーシャルAI」の下に束ねられ、自律駆動で社会・産業を支える時代の到来も考えられます。このように、社会機能の一部領域を統合型AIが担うようになれば、社会の根幹にAIが実装される「AIoS（AI of Society）」とでも呼ぶべき概念が一般的になる日も遠くないかもしれません。 図表4：生成AIからフィジカルAIへの潮流 3. AIがもたらす恩恵と脅威 AIの恩恵と脅威 AIが今後の人間社会に多くの恩恵をもたらしてくれる存在であることは間違いありません。 定型・非定型を問わず、クリエイティブも含めた高付加価値化に加え、知的労働の生産性を大幅に向上させ、タスク指示から完了報告まで自律的に代行してくれることが期待されます。このことは、特に先進国において大きな課題となっている労働力不足を解決する打ち手の1つにもなり得ます。 また、AIにはスケールメリットが働くという特長があります。すなわち、使えば使うほどデータが蓄積され、性能が向上し、推論コストが逓減するメカニズムになっており、私たちがAIの恩恵を受けるほどに、その機会と範囲が加速度的に拡大していく側面を持ちます。 しかし、AIの進化によってもたらされるのは、ポジティブな面だけではありません。例えば、インプットデータに偏りがあった場合、ハルシネーション（正しいようで誤った回答）、非倫理的な回答、判断プロセスのブラックボックス化などが多発し、人間の介在しないアウトプットは大きなリスクとなり得ます。既に、企業レベルでも、ハルシネーションに気付かずにアウトプットを公表してしまった事例が出始めており、今後、AIが産業・社会に浸透していく過程では、その影響はより深刻なものになると考えられます。 また、インフラ制約の変化と寡占市場リスクにも目を向ける必要があります。GPU／NPU、データセンターや通信、電力などは、AIのキーインフラシステムの重要な構成要素となっており、獲得競争が激化しています。そのため、これらの戦略物資の調達力および資本力をいかに充足できるかが勝敗を左右する市場になりつつあります。現時点では、これらのケイパビリティを持つプレイヤーは限られ、既にビッグテック企業を中心に寡占市場化の傾向が表れ始めています。このような動向は、下流プレイヤーのコスト増、地政学リスクなどの問題につながりかねません。 図表5：AIの恩恵と脅威 4. これからのAI産業の捉え方 業界という枠組みの消滅、認識するべき産業アーキテクチャ AIという起爆剤により社会・産業を取り巻く環境が大きく変わる中、新たな価値を見出していくには、産業構造の全容を読み解き、ユーザー価値から逆算する「アーキテクチャ思考」が一層求められるようになると考えます。 社会の大いなる変革期となるAI時代においては、AIの産業構造の中で自社が創出すべき価値を特定した上で、どの領域を注力領域として競争優位性を生み出していけばよいか、その見極めが非常に重要になっていくでしょう。 図表6：機能軸で見るAI産業アーキテクチャ また、価値そのものの捉え方も重要になってくるものと考えられます。PwC Japanグループでは、AI産業構造を、社会的価値、産業的価値、機能的価値という3層で整理しています。 図表7：価値起点で形成されるAI産業アーキテクチャ *AI技術革新によって社会や産業がどのように変化していくか、その中で企業がどのような価値を創造するかについて調査・分析した調査レポート「Value in motion」で提唱された、新しい価値領域​ アーキテクチャ思考でデザインされる価値は、業界間の垣根を超えていきます。したがって、従来型の特定テーマの実現に向けた企業間連携という「業界横断」の考え方ではなく、どの層の価値を実装するかを定め、そのために必要なキープレイヤーやアセットを集結させていく「価値連帯」の拡大というアプローチが、これからのAI産業を成長させていくための主流となっていくのではないでしょうか。 AI時代に求められる経営アジェンダの再定義 AIによる従来のバリューチェーン転換に伴い、経営トップが取り組むべき経営アジェンダも様変わりします。特に以下の点への対応が重要です。 図表8：AI時代の経営アジェンダ再定義 ❶ 競争＆収益戦略：競争市場とキャッシュポイントの再考 AIバリューチェーンの中で、追求すべき価値創造領域を見極め、自社のコアコンピタンスを踏まえた競争優位性を再定義することが重要となります。加えて、日々変化する競争環境に適応した、自社のプライシングや収益体系のアップデートも求められます。 ❷ 制約前提の事業戦略：AI制約＋AIエコシステム前提の戦術策定 激化する競争環境を戦い抜くためには、データセンターやGPU、電力供給などの自社に関わるインフラストラクチャ上の制約を見極めた上で、中長期的な勝ち筋を押さえた戦術が不可欠となります。こうした制約を前提とし、巨大なAI市場で競争優位性を確保していくにはパートナリング（M&A、アライアンスなど）が欠かせないアプローチとなります。 ❸ グローバル標準アーキテクチャ：マルチリージョナルAIアーキテクチャの確立 AI時代にグローバルで通用する実装を果たし、初期投資が巨額になりやすいAIソリューションの損益分岐点を確実に超えるためには、複数リージョンにシステムを分散配置するマルチリ