生成AIの今後はどうなる？現状の普及率や課題を踏まえて将来展望を解説

生成AIは、私たちの働き方や生活に革命をもたらす技術として急速に台頭してきました。クリエイティブなコンテンツ制作からビジネスプロセスの自動化まで、その応用範囲は広がる一方です。

本記事では、生成AIの現状を詳しく解説するだけでなく、2030年に向けての市場予測、イーロン・マスク氏やサム・アルトマン氏など業界をリードする著名人たちの未来予想、さらにはセキュリティや倫理面での課題にも深く切り込みます。

技術の進歩がもたらす光と影の両面を捉え、読者の皆様が生成AIの未来像を具体的に描き、来るべきAI時代に備えるための羅針盤となる情報を提供します。

生成AIの現状

生成AIの今後の解説の前に、生成AIの現状をまずは確認していきましょう。
そもそも生成AIとはなんでしょうか？

従来のAIと生成AIの違い

生成AI（ジェネレーティブAI）とは、新しいコンテンツを生成する目的で設計された人工知能の一種です。

AIには様々な種類がありますが、生成AIと呼ばれる技術は、既存のデータや情報を学習して、その知識をもとに、テキストや画像、音楽、ビデオといった「新しいオリジナルコンテンツ」を作り出すことができます。

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現代における生成AIの役割と普及

生成AIは、ChatGPTをはじめとしたサービスを通じて人々に急激に普及をしました。
その結果、効率化と自動化を通じて多くの業務を変革しています。

膨大なデータを学習し、新しいコンテンツを自動で生成することで、時間やコストを削減しつつ、質の高いコンテンツを生成することができます。

日本における生成AIの普及について

総務省によって発表された令和6年版情報通信白書によると、日本の生成AI普及率は9.1%となり、中国（56.3%）、米国（46.3%）、英国（39.8%）、ドイツ（34.6%）と比較して低い水準となっていることがわかります。

生成AIの利用経験

これらの国々では、生成AIが急速に普及しており、特にビジネスにおいて広く活用されています。
日本では、導入が進む一方、個人での生成AIの利用がまだ限定的であるため、普及率に差が生じていると言えます。

この遅れの背景には、技術に対する理解不足や文化的な要因が影響している可能性があり、生成AIの潜在的な利点がまだ十分に認識されていない点が課題となっています。

生成AIを使わない理由　参考：情報通信白書2024

生成AIを使わない理由についての調査結果を見ると、**「使い方がわからない」**という回答が最も多く、全体の40%以上を占めています。
また、「自分の生活には必要ない」という理由も高い割合を占めており、生成AIの利用が進んでいない理由として、技術的なハードルだけでなく、日常生活における必要性が認識されていないことが挙げられます。

日本における生成AIの普及には、利用価値を理解してもらうための啓発活動が必要だということができます。

一方で、最近の2024年9月にJAFCOが実施した国内企業向けのアンケートによると、生成AIの業務利用頻度について「ほとんど毎日」や「週に1回以上」と回答した企業が全体の71.3％を占めています。

日本での生成AI業務活用率 参考:JAFCO

徐々に普及が加速する流れが続きそうですね。
ただし、使い方がわからないという声は依然として大きいままです。

AI総合研究所では企業のAI活用を支援しています。
AI活用支援にはお気軽にご相談ください。

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現代における生成AIの限界と課題

一方で、2025年現在、生成AIには課題が続いています。

倫理的・法的課題

生成AIが直面している最も大きな課題の一つが、倫理的・法的な問題です。生成AIは、既存のデータを学習し、新しいコンテンツを生み出すため、著作権やプライバシーの問題が生じる可能性があります。
例えば、生成されたコンテンツの中に、誰かの著作物が入ってしまっている可能性や、個人情報を含むデータが悪用されるリスクが挙げられます。

さらに、AIが生成したコンテンツに関する法的責任が不明確な状況です。例えば、AIが生み出した作品の著作権は誰に帰属するのか、またそのコンテンツによって生じた損害に対する責任を誰が負うのかといった課題が未解決のままです。

文化庁ではAIと著作権でも著作権についてその考え方を明らかにしています。

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生成AIの問題点とは？実際の事例を踏まえ、解決策をわかりやすく解説

依存による創造性の低下

生成AIの利便性が高まる一方で、AIに依存することに人間の創造力を低下させてしまうという懸念もあります。

特に、生成AIを使ってコンテンツを生成する場合、人間ならではの創造的なアイデアやオリジナリティが薄れてしまう可能性があります。人間が自ら考える機会が減り、AIに頼り切ることで、長い目で見たときにクリエイティブな発想や新しいアイデアが生まれにくくなるリスクがあります。

一方で使い方によっては創造性が増幅するとも言われています。AIの発言を鵜呑みにするのではなく自分の中で意思を持って使いこなすことが重要だと考えられます。

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生成AI市場は今後どう変わる？

こちらは、日本の生成AI市場の需要額予測グラフです。

国内生成AI市場の需要額グラフ

2023年の日本の生成AI市場の需要額は1188億円（約8.6億ドル）と推定されていますが、2025年には6879億円（約49.6億ドル）、さらに2030年には1兆7774億円（約128億ドル）に達すると予測されています。

つまり、2023年から2030年の間の平均成長率は47.2%に達し、2025年から2030年でも46.6%という高い成長率が維持されると考えられています。

これは、生成AIが世界的に進化する中で、日本市場においても独自の発展を遂げる可能性を示唆しています。

国内では特に、ロボティクスや自動車、電子機器などの製造業における生成AIの利用が加速しており、アニメーションやゲーム制作など、クリエイティブ分野においても生成AIの応用が広がっています。
日本が長年培ってきた技術力とコンテンツ制作の強みが、生成AIの市場成長をさらに牽引する要因となっています。

また、政府も生成AI市場の成長を支援しています。経済産業省や情報処理推進機構（IPA）をはじめとする政府機関は、AI技術の戦略的研究開発に力を入れており、企業や研究機関に対して積極的に補助金の支援をしています。

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著名人が予想する生成AIの未来

ここでは、生成AIの未来について予想したAIの世界を牽引する著名人たちの言葉︎（今後の見通し）をご紹介します。

イーロン・マスク (Elon Musk)

「AIは人類にとって最大のリスクの一つです。AIは核兵器よりも危険になる可能性があります。」

イーロン・マスク氏は、生成AIを含むAI技術の進化に対して警戒を強めています。彼は、AIが制御不能にならないように規制やガイドラインを導入し、倫理的に開発されることの重要性を繰り返し訴えています。生
成AIがもたらす利便性とリスクを見極めつつ、安全な技術開発を推進するべきだと主張しています。

サム・アルトマン (Sam Altman)

「AIは、次世代のコンピューター革命をもたらします。特に生成AIは、人々の働き方や学び方を根本から変えるでしょう。」

OpenAIのCEOであるアルトマン氏は、生成AIが社会全体に与える大きな影響について楽観的な見方を持っています。
彼は、生成AIが様々な分野で革命を起こすと予想しており、生成AIがコンテンツ生成をサポートすることで、一人一人の生産性が飛躍的に向上すると考えています。

レイ・カーツワイル (Ray Kurzweil)

「2029年までに、AIは人間の知性と匹敵するレベルに達するでしょう。生成AIはその進化の一部です。」

未来学者であるカーツワイル氏は、生成AIを含むAI技術が今後数年で劇的に進化し、人間の創造力と知能を超える可能性を持っていると予測しています。
彼は、AIが人間と協働し、新たなアイデアや発明を生み出す時代が来ると考えています。

アンドリュー・ング (Andrew Ng)

「AIは新しい電気のような存在です。生成AIもまた、あらゆる産業で無限の応用可能性を秘めています。」

スタンフォード大学教授のNg氏は、生成AIがあらゆる業界に大きな変革をもたらすと予測しており、彼はAIを普及させるための教育とインフラの整備が重要だと指摘しています。
生成AIは業務の変革だけでなく、革新的なアイデアの創出を支援すると考えています。

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生成AIの未来における課題

最後に生成AIの未来における課題をみていきましょう。

リテラシーとスキル不足

64.6%の企業が「リテラシーやスキルが不足している」と回答しており、これが生成AIの導入と活用を妨げる大きな障壁となっています。
生成AIは先進的な技術のため、専門的なスキルを必要とする場合が多く、これに対応できる人材が不足している状況です。

さらに、生成AIの効果的な使い方を学ぶ機会やトレーニングも十分に整備されていない企業も多く、企業内でのAIリテラシーを高めることが今後重要になると予想されます。

リテラシー・スキルの不足

加えて、61.4%の企業が「リスクを把握し管理することが難しい」と回答しています。生成AIは、少なからずリスクが存在します。
例えば、生成されたコンテンツが不正確な情報を含む可能性や、著作権やプライバシー侵害のリスクが常に付きまとっています。

これらのリスクを適切に対処するためには、企業がAIに関連する規制や倫理的な問題に対する十分な理解を持ち、リスクに向き合う体制を整える必要があります。

セキュリティの課題

生成AIの進化とともに、セキュリティが大きな課題となっています。AIは膨大なデータを学習してコンテンツを生成するため、そのデータの扱いにおいてプライバシーやセキュリティのリスクが常に存在します。

また、AIが学習に使用するデータのセキュリティも重要な問題です。もしAIが誤ったデータや偏ったデータを学習してしまうと、誤ったコンテンツを生成してしまう可能性が高まります。
このため、生成AIの開発・運用においては、セキュリティとデータの品質を確保するための取り組みが必要になるでしょう。

仕事を失う可能性

生成AIが広がる中で、人間の仕事がAIに取って代わられるのではないかという懸念があります。特に、単純な作業は、生成AIなどのAIによって取って代わられやすく、働く人に影響を与える可能性があります。
例えば、コンテンツの作成やデザイン、カスタマーサポートなどの分野では、AIの得意分野のため、人が従事することが減っていくことが予想されます。

しかし、すべての仕事がなくなるわけではなく、AIの発展によって新しい仕事も生まれる可能性があります。生成AIを上手く活用することで、創造的な思考が求められるような仕事は残り、人間が価値を発揮できる場面も増えます。

これからの時代には、AIと共存するための新しい働き方や、必要なスキルを身につけることが重要になってきます。企業は、AIに対応できる人材を育てるためのプログラムを強化していく必要があるでしょう。

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まとめ

本記事では、今後の生成AIについて解説しました。今後、生成AIがさらに社会に浸透し、多様な分野で活用されることが期待されています。

生成AIの未来に向けて、一人一人がこの技術の可能性と課題を正しく理解し、時代の変化に対応する準備を整えていくことで、生成AIを効果的に活用し、より良い未来を共に築いていくことができるでしょう。本記事がその参考になれば幸いです。