●この記事のポイント
・新指標「GDPval」は、AIの実務能力を数値化し、企業のROIや生産性向上を測るものとして注目を集めている。
・PC上の知的作業に限定され、暗黙知や現場業務を評価できないなど、適用範囲の狭さやネーミングへの批判もある。
・それでも数兆円規模の経済効果を生む可能性があり、今後は政策判断や国際比較に活用される期待も高まっている。
人工知能（AI）の評価方法に新たな潮流が生まれている。OpenAIがAIモデルの能力を「現実世界の経済的に価値のあるタスク」に基づいて評価するための新しいベンチマークとして、「GDPval」を提唱した（指標）のだ。従来のベンチマークが学術的な問題集を解く能力を競うものだったのに対し、「GDPval」は日常の実務をどれだけ効率化できるかを数値化しようとする。企業の投資判断に直結する現実性と、経済への波及効果が注目される一方で、その適用範囲の限定性やネーミングの誤解も指摘される。専門家の考察と共にAIの未来を占う新しい“ものさし”の可能性と限界を探る。
●目次
- なぜ「GDPval」が必要とされたのか
- 「GDPval」の特徴と方法論
- 課題と批判
- 経済へのインパクト
なぜ「GDPval」が必要とされたのか
これまでAIの性能評価には、大学受験の過去問や百科事典的な知識を問う「MMLU」や、大規模問題集「BIG-bench」といった指標が用いられてきた。しかしこれらは研究者向けには有効でも、企業経営者や実務担当者にとっては「実際に業務でどれほど役立つのか」がわかりにくかった。
経営学の立場からみれば、AI導入で最も知りたいのは投資対効果（ROI）である。実際にある経営学者は、「GDPvalは、AIが実務にどれほど効率化をもたらすのかを数値化する点で画期的です。従来の学力試験型ベンチマークに比べ、経営判断に直結する情報を提供し得ます」と評価する。
「GDPval」の特徴と方法論
GDPvalは、PC上で行われる知的作業に焦点を当てている。文書作成、データ整理、企画立案、メール要約など、多くのホワイトカラー業務に共通するタスクを抽出し、AIが人間に代わってどの程度こなせるかを評価する。
評価手法は単なる正誤判定ではない。人間のアウトプットとの比較、作業時間の短縮率、成果物の品質評価など多面的に測る。「現場の業務削減効果に非常に近い数値を出せる点がユニークです。これは私たちコンサルがクライアントに示す“業務効率化のシミュレーション”に近い感覚を与えます」（戦略コンサルタント・高野輝氏）。
企業側からすれば、AI導入の成否は“体感”ではなく“数字”で示す必要がある。GDPvalはまさにそのための橋渡しを担う。
「労働生産性の一部をAIが肩代わりすることを明確に可視化できる。マクロ経済学的にも大きな意味を持ちます」（同）
加えて、指標のわかりやすさも強みだ。たとえば「文書作成をAIに任せると、従来の人間作業の40％の時間で同等以上の品質が得られる」といった形で可視化されれば、経営者は投資効果を直感的に理解できる。
課題と批判
しかしGDPvalは万能ではない。まず、対象が「PC上の知的作業」に限られている点が大きな制約だ。
「現場での意思決定や、顧客との交渉、身体性を伴う医療行為など、暗黙知や人間特有の感覚が絡む業務は数値化できません。GDPvalはあくまで一部のホワイトカラー業務を対象とした指標です」（同）
さらに、一部の経済評論家からは、「GDP」という名称そのものが誤解を招くとの指摘もある。
「実際に、国内総生産（GDP）という言葉は経済全体を想起させますが、GDPvalがカバーするのはごく一部で、名称が過大な期待を誘発するリスクは否めないとの声が少なからずあります」（同）
経済へのインパクト
それでも影響は小さくない。ホワイトカラー業務の省力化は、数兆円単位の経済効果を生む可能性がある。AIに業務を委ねた分、人材をより創造的な仕事に再配置できれば、新規価値の創出にもつながる。
「GDPvalの意義は、マクロ経済における労働投入量の再配分を具体的に示す点にあります。部分的であっても、このような効果測定は政策決定に直結し得るのです」（同）
今後はマルチモーダルAIの進化によって、テキスト業務以外への適用が拡大するだろう。画像や音声、さらには実際の機器操作を含む業務にまで評価対象が広がれば、GDPvalはより包括的な指標へ進化する可能性がある。
「次のステップは“操作”や“身体性”を含む領域です。たとえば医療現場の支援や製造工程の管理をAIが担えるようになれば、GDPvalも拡張されるはずです」（同）
一方で、国際的に統一された評価基準となれば、各国のAI導入度を比較する材料ともなる。国ごとのAI活用度をGDPvalで測定できるようになれば、国際競争力の議論に直結する可能性もある。
「GDPval」は、AI評価の歴史を塗り替える可能性を秘めた指標だ。学術的な問題集を解く力から、実務に役立つ力へ──評価軸が変わることで、企業経営や政策判断に直結する新しい基準が生まれた。
しかし同時に、それは経済全体を測るものではなく、あくまで限定された領域の“実務力”を数値化するに過ぎない。過度な期待を避けつつ、この指標をどう活用するかが問われている。
経営者やビジネスパーソンにとって、GDPvalはAI活用の“羅針盤”となるかもしれない。だがその針が指し示すのは、まだ経済全体の一部にすぎないことを忘れてはならない。
（文＝BUSINESS JOURNAL編集部、協力＝高野輝／戦略コンサルタント）
