コンサルが注目する技術トレンド【前編】
マッキンゼーが分析「AIが使われる理由」と「AIの懸念」
コンサルティング会社McKinseyの技術トレンド分析レポートは、注目すべき技術として人工知能（AI）技術を取り上げた。レポートを基に、AI活用が広がった背景や課題を紹介する。
コンサルティング会社McKinsey & Companyが2022年8月に公開したレポート「Technology Trends Outlook 2022」は、主要な技術トレンドを14個取り上げた。このレポートは、同社のスタッフと、約70人の著名な科学者や起業家、研究者により構成されるチームMcKinsey Technology Councilが実施した調査に基づいている。
本稿はMcKinseyがレポートで取り上げる技術の一つである人工知能（AI）技術について、活用が広がった背景と、今後の活用を拒む課題を紹介する。
「AI活用」を推進する要因と、阻害する要因
McKinseyは、以下の指標を用いて技術トレンドを分析した。
- 特許出願
- 出版物
- ニュースによる言及
- オンライン検索のトレンド
- 民間投資額
- 投資企業数
「技術トレンドに目を向けた際に印象深いのは、各技術があらゆる業界にもたらす影響力の大きさだ」とMcKinseyはレポートで述べている。同社は、技術開発は今後、かつてない速度で進み、科学から工学までさまざまな分野に影響を及ぼすと予測。複数の技術の組み合わせによる、イノベーション（技術革新）が生み出す乗数効果にも期待を寄せている。
技術トレンド分析の中で、McKinseyが存在感を示す技術として挙げているのが、AI技術だ。同社でパートナーを務めるジャコモ・コルボ氏は「AI技術とアプリケーションの統合を簡素化する仕組みと、AI関連の各種ツールの成熟により、さまざまな分野におけるAI活用が進んだ」と話す。自社にAIエンジニアが限られた人数しかいない、もしくは全くいない企業でもAI技術を利用することが可能になった。
反対に、以下の要素は企業のAI活用を阻む可能性がある。
- 人材や資金などのリソースが限られていること
- データリスクや脆弱（ぜいじゃく）性をはじめとした、サイバーセキュリティへの懸念
一方で企業のステークホルダー（利害関係者）は、企業が責任を持ち信頼できる方法でAI技術を使用できるかどうかについて、懸念を示す場合がある。論点となるのは以下のような事項だ。
- データガバナンス
- データの公平性や公正性
- データの説明可能性
これらの論点を受け、AI技術の研究や応用に影響を及ぼす規制やコンプライアンス要件が出てくる可能性があるとレポートは指摘する。
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
米国TechTargetが運営する英国Computer Weeklyの豊富な記事の中から、海外企業のIT製品導入事例や業種別のIT活用トレンドを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド：人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる -
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か？ PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える？ 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”？ データが明かすAIの裏側
-
2
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか？ 失敗に学ぶAI定着
-
3
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
4
「IBM iはDXのボトルネック」は誤解 意外と知らない今風モダナイズの効果
-
5
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか？ 脱メインフレームの真相
-
6
「朝8時にバッチが終わらない」データ爆発の危機をJPX総研はどう乗り越えたか
-
7
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか？ Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
8
「中堅・中小企業のネットワーク・セキュリティ運用実態」に関するアンケート
-
9
IT製品の導入に関するアンケート「PC＆デバイス」編
-
10
AI導入後に発覚する「社内文書を読めない」問題 情シスは何を直せばいい？
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険？ 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
プログラミング不要で誰でも実現できる、ネットワーク運用管理の自動化とは
-
5
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
6
LLMが兵器化？ 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
7
なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ？
-
9
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
10
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー