マイクロソフト(MSFT)、アマゾン(AMZN)などの大手クラウドベンダーは、エンタープライズAIテーマの下で価値チェーン上の重要な位置を維持しています。短期的な財務報告では一部のデータが期待を下回りましたが、中長期的な価値には影響しません。
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ソフトウェア分野では、ServiceNow(NOW)、Palantir(PLTR)、Cloudflare(NET)、Elastic(ESTC)などが企業の効果的なGenAI導入を支援できるため、AIテーマの下で既にポジティブなビジネス転換が始まっており、同様に投資価値があります。
01.企業側でのGenAIの浸透速度は想像以上に速い
1. 企業のGenAI導入速度が加速している
新世代のSOTAモデルのトレーニングと発表のサイクルは長くなっていますが、大企業のAI採用のスピードは落ちていません。
2023年は企業におけるAIの浸透率が最も速い年でした。マッキンゼーの調査によると、企業側でのAIの浸透率は55%から72%に17ポイント増加し、GenAIに限定すると、過去1年で33%から65%に倍増するという驚異的な速さでした。
企業のAI関連予算支出も増加しています。モルガン・スタンレーが発表した2024年第2四半期の米国テクノロジーレポートによると、### 2024年第2四半期の企業AI/ML関連プロジェクトの予算増加率は16.3%で、第1四半期の13.7%から上昇しています。企業の上位10大プロジェクト支出のうち、増加率が低下していないのはCRMアプリケーション(+2.3ポイント)とストレージハードウェアデータ(+1ポイント)のみで、これらの2つの分野も企業のAI導入の重要なインフラです。
2. 2025年には企業側でGenAIの大規模採用が始まる
すべての調査対象企業がGenAIの重要性を認識していますが、企業規模によってAI導入の段階は異なります。
UBSが発表した企業のAI分野での支出調査によると、大多数の中大規模企業のGenAI利用状態は、主にユースケースの研究と概念実証、小規模テスト導入の2つの段階に集中しています。大企業の45%が小規模テスト導入を開始し、40%が自社のユースケースを明確にして概念実証を開始しています。中規模企業ではこれらの2つの段階がそれぞれ44%と38%です。
小規模企業はちょうど逆で、両端に集中しています。調査では25%の小規模企業が既に大規模導入段階に入っている一方で、25%がまだ調査段階にあります。小規模企業でより高い割合が迅速に大規模AI導入できているのは、企業規模が小さいことによる意思決定の柔軟性、比較的単純なワークフロー、コスト感度の高さなどの要因が関係している可能性があります。一方、25%がまだ調査段階にあるのは、企業の技術的準備や自社のビジネス発展ロードマップに関連している可能性があります。
しかし全体的に見れば、### 2024年末までに、より多くの中大規模企業が企業内でのGenAIの導入規模を拡大し、さらに広範なビジネスフロー(複数の部門にわたる本格的な導入)に適用し始めると楽観的に予測でき、2025年には企業側でGenAIの大規模採用が始まるでしょう。
モデルの「段階的な解放」の特徴を正しく認識できなければ、短期的なモデル能力の進展とLLMが実際のビジネスに作用する速度を過大評価してしまいます。この点は、CIOたちのAI/LLMが実際に企業の生産に適用されるタイムラインの予想変化にも反映されています。2023年第3四半期から2024年第2四半期にかけて、CIOたちのAI使用のタイムライン予測は明らかに長期化しています。
2023年第4四半期の調査では、GenAIの適用サイクルに対する市場の見方が最も楽観的でした：回答者の1/3が、半年後にはGenAIが企業の実際のビジネス生産に使用できる(本番環境で)と考え、同時に1/3の企業がGenAIの使用方法についてまだ計画がないと回答しました。
2024年第1四半期と第2四半期になると、企業のタイムラインに対する判断はより慎重な楽観主義になりました。2024年第2四半期の最新の調査では、回答者の26%が2025年以降にAI/LLMが企業の生産プロセスに入ると予想し、25%が2024年下半期に現れると考えています。
3. 中短期的には、企業のGenAIユースケースは依然として内部シナリオに集中している
過去4四半期で、企業ユーザーのAI/LLMの内部使用に関する見解も変化しています：
• 内部生産性向上をAI/LLM導入の目標とする企業が15%から23%に増加し、第3位から第1位に上昇。
• AI/LLMを労働力コスト最適化(例：カスタマーサービス、財務などの部門のビジネスプロセス簡素化)に使用する企業が10%から18%に増加。
• 顧客満足度向上の目標予想は依然としてAI/LLM導入の上位3大方向ですが、19%から15%に低下し、第1位から第3位に下がりました。
この変化は非常に興味深く、企業のGenAIに対する期待が外部向けのフロントエンド業務シナリオから内部のコスト削減と効率向上に移行したことを反映しており、過去9ヶ月間の企業のAI/LLM試行がどのシナリオタスクでより効果的だったかを示しています。このコンセンサスの下で、中短期的には企業はAIをより多く内部シナリオに使用すると予想されます。
Gen-AIの潜在力が広く認識されているにもかかわらず、Bainの調査によると現在約35%の企業しかGen-AIからビジネス価値を創造する方法を明確に説明できていません。探索段階から大規模実装への完全な移行は、我々の予想ほど急速ではなく、3-5年の漸進的なプロセスになる可能性があります。
GenAIの価値の潜在力を定量化するために、マッキンゼーはGenAIがもたらす影響額と機能的支出(functional spend)への影響の割合を用いて、企業の異なるGenAIユースケースシナリオを予測分析しました。
すべての機能部門の中で、GenAIはマーケティングと販売(Sales & Marketing)、ソフトウェア開発(Software Engineering)、企業内IT(Corporate IT)、顧客運営(Customer operations)、製品研究開発(Product R&D)などの部門に最も顕著な影響を与え、GenAIが企業にもたらす年間影響の総規模の約75%を占めています。
ユースケースの集中が直感的に感じられるだけでなく、カスタマーサービス、ソフトウェア開発、企業ITなどの分野が