マイクロソフトの新しい AI 経済研究所は本日、初の大規模調査を発表し、人工知能の導入における世界的な明らかな格差を明らかにしました。
マイクロソフトの「AI 普及レポート」によると、AI は史上最も急速に普及しており、ユーザー数は 12 億人を超えているものの、そのメリットは均等に広がっていないことがわかりました。グローバル ノースの先進国における導入率は、グローバル サウスの先進国のほぼ 2 倍です。
報告書は、この格差は基礎的な障壁によって引き起こされていると主張しています。40 億人近くの人が AI 経済に参加するために必要な基本的な電力、接続性、スキルを依然として備えておらず、不平等の深刻化に対する懸念が高まっているためです。
2 つの世界の物語: 世界的な AI 格差
Microsoft のレポートは、世界的なテクノロジーの利用状況を徹底的に分析し、その普及が汎用テクノロジーとしての AI の全体像を描いています。
3 年以内に 12 億人を超えるユーザーがおり、AI の導入率はインターネット、PC、スマートフォンの導入率を上回っています。しかし、この急速な成長は、二層構造の世界経済を生み出す恐れのある重大な格差を隠しています。
インターネットやその他の破壊的発明と比較した AI 導入 (出典: Microsoft)
データは、AI 導入率が約 23% であるグローバル ノースと、その割合がわずか 13% であるグローバル サウスとの間で明確に分かれていることを明らかにしています。
このギャップは経済的地位と強い相関があり、特に先進国で顕著になります。
データを掘り下げると、国家戦略が他の制限を克服できる複雑な状況が明らかになります。一部の国が導入のリーダーとして際立っているのは、フロンティアモデルを作成しているからではなく、必要な先駆者に多額の投資を行っているためです。
レポートによると、「UAE (59.4%) とシンガポール (58.6%) は、デジタル接続とスキルへの長期的な投資を反映して、労働年齢成人の間で AI の利用をリードしています。」
これらの国は、テクノロジー、教育、調整された政策への強力なアクセスが、AI の利用を促進できることを証明しています。モデル開発のハブでなくても、AI を迅速に取り込むための肥沃な環境。
グローバル経済 2025 年までの AI 導入 (出典: Microsoft)
モデルだけではない: AI 導入への基礎的な障壁
Microsoft の調査では、AI が真にグローバルになるためには、会話が最新モデルの機能を超えて行われる必要があると主張しています。
レポートでは、人口が AI にアクセスする能力を決定する 5 つの基本的な「構成要素」が特定されています。電力、データ センター、インターネット接続、デジタル スキル、言語。これらが欠けていると、AI は手の届かないものになります。
世界の人口のほぼ半分である 40 億人は、依然としてこれらの基本的な要素の 1 つ以上が欠けています。たとえば、この報告書は電力アクセス不足が最も大きい 20 か国のうち 18 か国がサハラ以南のアフリカにあることを強調しています。
グローバル2025 年の経済状況別のインターネット接続 (出典: Microsoft)
信頼できる電力がなければ、コミュニティは AI を実行するデバイスやデータ センターを運用できません。同様に、インターネット アクセスがなければサービスに接続できず、基本的なデジタル リテラシーがなければツールを効果的に使用することはできません。
レポートでは、接続性やハードウェアだけでなく、言語が重要な、そして見落とされがちな障壁であると特定しています。
その分析によると、低リソース言語が優勢な国は、GDP とインターネット アクセスを調整した後でも、高リソース言語の国より AI 導入率が 20% 低いことが示されています。
この言語格差が生み出します。体系的な障壁となり、母国語で AI ツールを利用できない数百万人を効果的に締め出します。
グローバル2025 年の AI リソースにおける言語カバレッジ (出典: Microsoft)
ビルダーとユーザー: AI 経済を形成する勢力
このレポートは、AI エコシステムの成長を 3 つの主要なグループ間の相互作用として描いています。モデルを作成するフロンティア ビルダー、コンピューティング能力を提供するインフラストラクチャ ビルダー、テクノロジーを適用するユーザーです。
現在の状況は、AI エコシステムの成長に権力とリソースが大幅に集中していることを示しています。最初の 2 つのカテゴリは、主にいくつかの主要国でのものです。
インフラストラクチャの観点から見ると、AI の基盤は依然として高度に集中化されています。米国と中国は合わせて世界のデータセンター容量の 86% という驚異的な規模を擁しており、大規模モデルのトレーニングと展開を大幅に制御できます。
コンピューティング能力の集中は、他国にとって参入の大きな障壁となっています。
この優位性は開発の最先端にも反映されています。報告書によると、現在、フロンティアレベルの AI モデルを作成する組織を受け入れているのは、米国、中国、フランス、韓国、英国、カナダ、イスラエルの 7 か国だけです。
しかし、重要な発見は、このパフォーマンスの差が以前の技術革命よりも速く縮小しているということです。報告書は、「フロンティアまでの数カ月」という指標を使用して、中国の最良のモデルが米国を6か月未満下回っている一方、7位のイスラエルは1年未満の差を付けていると計算している。
この加速は、最先端の知識の普及が前例のない速度で起こっていることを示唆している。
ユーザー側では、報告書の調査結果は、消費者と企業の導入の間の明確なパターンを示した過去の業界調査と一致している。
消費者はAIを個人用に使用することが多いが、ガイダンスに従って、企業は直接自動化のためにそれを導入することが増えています。これにより、エコシステムが単純な副操縦士からより自律的なシステムへと急速に進化するダイナミクスが生まれています。
a16z パートナーの Seema Amble 氏は次のように述べています。「技術が向上するにつれて…副操縦士からエンドツーエンドのエージェントへの混合シフトがさらに進むことがわかります。」拡張から自動化へのこの進化は、AI が経済をどのように再構築するかにおける次の大きな変化を表しています。
