生成AIと呼ばれる人工知能の一種は、深層学習アルゴリズムを使用して、テキスト、音声、画像、合成データなどのさまざまなコンテンツを生成します。 Chatty、GitHub、Copilot、Stable Diffusion などのツールが大きな影響力を持ち、業界全体の生産性を変革しています。生成 AI は市場調査において大きな可能性を秘めていますが、それを効果的かつ責任を持って使用するには慎重な計画が必要です。

生成 AI は、今後 10 年間で42%の割合で成長すると予測されており、洞察をより迅速かつ効果的に変換したり、レポートなどのタスクを自動化したりする上で重要な役割を果たすと考えられています。企業は社内の知識を活用して、より良い意思決定に必要な情報源に基づく回答を受け取ることで、ビジネスをさらに発展することができます。単純な質問に簡単に回答できるようにすることで、単純作業が最小限に抑えられ、より複雑な問題に取り組むことができます。

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最近Greenbookは、市場調査専門家を対象とした調査を行いました。その結果、顧客サイド、プラットフォーム、調査テクノロジー、サンプルプロバイダー、および代理店の役割にバックグラウンドを持つ回答者の76% が、生成 AI には市場での自社の競争力を高める可能性があると回答しています。

調査の参加者は、生成 AI による効率、生産性、創造性、意思決定、顧客管理に関連する幅広い利点を認識しており、効率と生産性の向上が53%で最も大きな利点だと認識しています。代理店側の参加者にとって、生成AIの活用はデータ分析と洞察の開発が迅速化され、クライアント側のヒューマンエラー減少に寄与します。

この生産性のメリットにより、世界経済は数兆ドルの利益を得る可能性があります。最近マッキンゼーは16 のビジネス機能にわたって 1つ以上の測定可能な成果を生み出す方法でテクノロジーが特定のビジネス課題に対処できる 63 のユースケースに関する調査を実施しました。生成 AI は 年間2.6兆ドルから 4.4兆ドル相当の経済効果が得られると予想しています。2021 年の英国全体の GDP が 3.1 兆ドルであったことを考えると、この経済効果の規模の大きさが実感できます。さらに、ユースケース以外のタスクに利用されるソフトウェアに生成 AI を組み込むことの効果は、ほぼ 2 倍になると推定されています。

生成AIはすべての産業分野に大きなインパクトを与えると考えられています。なかでも、銀行、ハイテク、バイオ分野の企業収益に与える影響は大きいと予想されています。たとえば、ユースケースが完全に実装された場合、生成AIが銀行部門にもたらす価値は年間 2,000 億～3,400 億ドルと予想されています。小売および消費者向けパッケージ商品についても、潜在的な影響は年間 4,000 億～6,600 億ドルと甚大です。

多くの市場調査専門家は、生成 AI が自分たちの立場や企業の構造にもたらす変革について熱心に議論していますが、自動化によって雇用を失う可能性について葛藤を感じている人も少なくありません。自然言語を理解する能力は、総労働時間の 25% を占める業務活動に必要です。そのため、従業員の全労働時間のうち60%～70%が生成 AI およびその他のテクノロジーによって吸収・自動化され、従業員の作業ペースが加速すると考えられています。ただし、市場調査の場合、ツールや方法に多くの変更が加えられることは珍しくなく、AI の使用には依然として一定の制限が設けられています。

市場調査に携わる多くの人々は、現段階での生成 AI の使用にはリスクがあると感じています。大きな懸念のひとつが、データの信頼性の低下です。生成AIが提供するデータは統計的なものであり、分析されたものではありません。生成AIはプロンプトに依存しているため、頻繁に質問される情報を推測して動作します。そのため、間違った質問をすると、説得力はあるものの間違った回答が得られる可能性が高いです。このように生成AIの回答には真実と虚偽の情報が組み合わさるため、重要なビジネス上の意思決定が困難になります。消費者行動に関する質問を扱う場合には特に重要です。AIは正確な答えを提供するかもしれませんが、人間の価値観や感情をさらに深く探求するには、より洗練された視点が必要になるからです。すべての質問に ひとつの適切な回答があるわけではなく、大規模な研究レポートを分析する場合、重要なニュアンスが簡単に見落とされる可能性があることに留意することが重要です。

ChatGPTのような AIツールには、2021 年末時点のデータに限ってトレーニングされるという制限もあります。その結果、現在のイベントやトレンドに基づいて回答することができません。さらに、アルゴリズムの開発プロセスが透明ではないため、情報源に関する懸念は依然として根強いです。状況によってはソースの検証が不可能ではないにしても困難になる可能性があるため、重大なリスクだと考えられています。結局のところ、これらのツールでは回答の根拠となるソースを特定することができません。

生成アルゴリズムやその他のAIアルゴリズムは、人間と既存のデータによってトレーニングされるため、回答にも偏りがある可能性があります。人種差別的、性差別的、またはその他の攻撃的な回答につながる可能性があります。一部の企業は、意思決定における偏見と闘い、ユーザーの仕事の生産性を改善するために努力しています。

独自の調査やデータを管理するインサイトチームや専門家は、 ChatGPT などのAIツールを利用するリスクを常に認識しておくことが大切です。会社のデータセキュリティ ポリシーと OpenAI などのサービスプロバイダーのポリシーの両方を常に遵守することが必要です。セキュリティ会社 Cyberhaven が行った最近の調査では、さまざまな業界で多くの専門家が仕事でChatGPTを使用しており、中には会社の機密情報を入力している人もいることが明らかになりました。このため、JPモルガン、ベライゾン、アクセンチュア、アマゾンなどの組織は、従業員によるChatGPTの使用を禁止しました。また、イタリアはプライバシー問題を検討する中で、西側諸国として初めてChatGPTを非合法化し、他の欧州諸国のプライバシー規制当局の関心を集めました。

組織にとってAIは明るい展望だけでなく、固有の懸念ももたらします。常に変化する環境では、まだ発見されていないことがたくさんあります。市場調査は、倫理的な実験と洞察の収集を主導し、批判的思考の新時代をもたらす可能性があります。適切な質問を投げかけ、業務にスムーズに統合するために、組織は AI の使用について重要な決定を下すことが必要です。これは、チームがツールを自然に組み込める領域を慎重に検討することから始まります。

そして、AI は人材に取って代わるのではなく、人材を強化するものであることを念頭に置くことが重要です。

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