バンク・オブ・アメリカ (BofA) の新しい調査によると、生成人工知能 (Gen AI) が企業利益を大幅に増加させると予想されています。この調査は、3,400社以上をカバーする130人の株式調査アナリストへのインタビューに基づいており、エンタープライズAIの導入により、今後5年間でS&P 500の営業利益率が200ベーシスポイント増加し、これは年間約550億ドルのコスト削減に相当すると予測している。 Downcodes の編集者は、このレポートを詳細に解釈し、その意味とその背後にある潜在的な課題を分析します。
生成型人工知能（Gen AI）に対する企業の懐疑的な見方が広がる中、コンサルティング会社デロイトは、企業プロジェクトが本番稼働に向けて苦戦していると述べ、調査会社ガートナーは多くのプロジェクトが放棄されると予測している。しかし、投資銀行バンク・オブ・アメリカ（BofA）の新たな調査では、Gen AIが企業利益を大幅に増加させる可能性があることが示されている。
BofA Global Research のアナリストは、エンタープライズ AI の導入が試験運用から本番環境に移行しており、これにより S&P 500 の営業利益率が今後 5 年間で 200 ベーシス ポイント (bps) 増加する可能性があり、これは年間約 550 億ドルのコスト削減に相当すると考えられます。筆頭著者のヴァネッサ・クックとそのチームは、「AI: 進化から革命へ?」というレポートに書いた。
この調査は8月に実施され、上場企業の財務予測を作成するバンク・オブ・アメリカの株式調査アナリスト130人に質問した。アナリストは、ソフトウェアから保険、食品・飲料に至るまで、25 業界にわたる 3,400 社以上の企業をカバーしています。
ソフトウェア業界は、エンタープライズ Gen AI のおかげで製品利益率が最も大きく拡大 (5.2%) する可能性が高く、半導体業界とエネルギー業界がそれに続きます。同銀行によると、利益率が低下する可能性が高い医療機器やサービス、通信部門は最も恩恵を受ける可能性が低いとしている。
報告書では、コスト削減がどのように行われるかについては詳しく述べられていない。このレポートでは、コスト削減が実現した、または近い将来に実現する可能性がある企業の例をいくつか紹介しています。
たとえば、電力会社は、AI を活用した自律型スマート カメラを車両に設置することで、電柱の点検コストを 75% 削減できる可能性があります。保険会社は、屋根の状態や近くに危険が存在するかどうかを判断するために、手動の Web 検索を AI を活用した航空画像や Web スクレイピングに置き換えることで、不動産引受プロセスをスピードアップできる可能性があります。
別の例では、電子商取引サービス プロバイダーが AI を活用した顧客サービス ボットを使用して、700 人の (人間の) 顧客サービス エージェントの必要性を削減しました。これにより、同社の今年の利益は 4,000 万ドル増加する可能性があります。同社はまた、Gen AI アプリケーションを使用した一部のマーケティング業務を社内化し、これにより 2024 年の第 1 四半期に外部代理店の支出が 25% 削減されたと報告書は述べています。
著者らは、各業界が利益を実現するには大規模なインフラを構築する必要があり、それには時間がかかると警告している。
著者らは次のように書いています: Gen AI は企業の効率性の進化を促進する可能性がありますが、アプリケーションの開発と企業の導入には時間がかかります。インフラストラクチャへの投資とそれに伴うモデルの進歩は、革新的で収益を生み出す Gen AI アプリケーションの前提条件ですが、まだバージョン 1.0 のままです。
多額の先行投資が必要なため、著者らは投資家に対し、Gen AI の使用開始前にコスト削減と収益創出の可能性を過小評価しないことを推奨しています。
この調査は心強いものではありますが、広範なコスト削減と生産性向上の明確な証拠が見つかるまで、Gen AI に対する懐疑的な見方は続くでしょう。
ハイライト:
バンク・オブ・アメリカの調査では、エンタープライズ AI アプリケーションによって今後 5 年間で利益率が大幅に向上すると予測されています。
?ソフトウェア業界は最大の利益成長が見込まれる一方、ヘルスケアおよび通信部門は課題に直面する可能性があります。
?️ インフラストラクチャの構築と技術の進歩は、Gen AI の可能性を実現するための鍵です。
全体として、バンク・オブ・アメリカのレポートは、企業が Gen AI を適用できる可能性について楽観的な見通しを示していますが、インフラストラクチャの構築と技術の進歩の重要性も強調しています。未来は明るいとはいえ、私たちは依然として慎重に楽観的になり、Gen AI の実際の適用効果に引き続き注意を払う必要があります。