知識経済の変革、2025年～2035年

人的資本、デジタルインフラ、人工知能（HiDiAi）を活用し、未来の知識経済を形作る

世界の知識経済は、変革の決定的な段階を迎えております。今後10年間の成長は、人的資本、デジタルインフラ、人工知能（AI）の組み合わせに依存するでしょう。これら3つの要素が、Frost & SullivanのHiDiAiフレームワークを構成しております。AIによる生産性の変化から人口動態の変化、デジタル自立の追求に至るまで、経済は知識の創造、拡大、収益化の方法を変化させております。

この移行期において、各国政府はSTEM人材の育成を推進し、企業はスマート製造と現代的な専門サービスを導入し、金融システムはデジタル接続による包摂性を高めています。HiDiAi要素の相互連携を実現する国々は、2035年までにイノベーションを加速させ、より多くの価値を創出し、より強固な経済基盤を構築するでしょう。

当社の最新の提言では、2035年までに知識経済を再構築する主要な力、技術的促進要因、政策ツールを検証しております。企業研修プログラムが人材ギャップをいかに埋めているか、知識ベースのサプライチェーンとスマート技術が産業競合をいかに変革しているか、ガバナンスとビジネスにおける人間とAIの協働がいかに発展しているかを考察します。また、政策立案者や企業が将来のリーダーと遅れた国を特定できるよう、HiDiAiの構成要素に基づいて産業を測定する「知識集約度スコア」を導入しております。

経済がより知識主導型かつ相互接続性を増す中、国家のマクロ経済的成功には、従来の産業戦略から、人間・デジタル・AIを統合したシステムへの転換が求められます。早期に行動を起こす国、企業、投資家は、次なる世界の成長モデルの中心に位置づけられるでしょう。

主要テーマ：

• 1.知識集約型産業における新たな成長機会
• 2.知能革新のためのHiDiAiフレームワーク
• 3.業種別知識集約度スコア
• 4. STEM教育の促進、地方レベルでのデジタル自立、AI導入に向けた主要政策手段
• 5.プラットフォーム開発、スマートテクノロジー、人間とAIの協働を包含する将来の主要ビジネスモデル

分析の範囲

• 知識経済とは、人間の知性（Hi）、デジタル知性（Di）、人工知能（Ai）の組み合わせによって価値創造が行われる経済システムです。これら三つの柱が連携し、産業や社会全体で知識を広く創出・流通・活用します。
• 本調査では、2024年から2035年にかけて、各セクターおよびサブセクターの知識集約度がどのように進化するかを検証します。将来に向けて、どのような分野に投資すべきか、どのような政策を実施すべきか、どのようなスキルを育成すべきかを特定します。

本調査の目的

• 12の主要セクターおよび60以上のサブ産業における知識集約度をベンチマークします。
• 将来の競争力を牽引する政策、投資、スキルをマッピングします。
• 知識主導の将来の経済成長における国別・地域別の重点分野を特定します。

知識の種類

• 無形
• オンライン講座、特許、アルゴリズム、ソフトウェア、データセット、デジタルコンテンツ
• 有形
• コンピューター、モバイル機器、スマートセンサー、書籍、サーバー

知識経済に対する主要3つの戦略的インペラティブの影響

ディスラプティブ技術

理由

AI、自動化、クラウドインフラ、ブロックチェーンにおけるブレークスルーは、知識の創造、交換、商業化の方法を一変させています。企業におけるAI導入率は、2019年の20%から2023年には50%以上に上昇し、サービス、研究開発、法務、医療、教育分野における生産性の向上を加速させ、バリューチェーンを再定義しています。コンピューティング能力、データ利用可能性、オープンソースイノベーションの融合により、高度なツールが大規模に利用可能になりつつあります。

Frostの見解

企業は、単にツールを導入するだけでなく、サービスや提供内容を差別化する独自のアプリケーションを開発するため、AI、クラウド、データエンジニアリングにおける内部能力を構築する必要があります。例えば、Siemensは予知保全のための産業用ソフトウェアにAIを組み込んでおり、Tata Consultancy Servicesは企業固有の知識ソリューションを加速させるAI-Cloud suiteを立ち上げました。OECDによれば、研究開発とデジタルスキル向上に投資する企業は、5年間で30～50％高い生産性成長を報告しています。

地政学的混乱

理由

世界のガバナンスの分断化、保護主義の高まり、データローカリゼーション法が、アイデア、人材、デジタルサービスの世界の流れを阻害しています。70カ国以上が越境データ規制を制定または草案化しており、移民制限やデジタル主権への懸念から人材の移動も制限されつつあります。こうした変化は、知識がどのように、どこで創造され、保存され、アクセスされるかを再定義しています。

Frost & Sullivanの見解

企業はデジタル事業を地域化し、イノベーション拠点を分散させることで、国境を越えたデータの耐障害性を確保する必要があります。SAPやオラクルは、EU、インド、中東におけるデータ現地化法への対応のため、地域クラウドセンターを拡大しています。企業は、地政学的混乱による単一障害点に対処するため、複数管轄区域にわたる研究開発戦略と、耐障害性のあるエンドツーエンドの安全なガイドインフラを確立すべきです。

顧客バリューチェーンの圧縮

理由

テクノロジーは知識サービスへのアクセスを効率化し、仲介者の役割を縮小させ、顧客との直接的な関与を可能にしております。世界の企業は、デジタルセルフサービスやAI支援プラットフォームを通じて、コンサルティング、研究開発、法務、ITサービスを提供するケースが増加しております。スマートコントラクト、エキスパートネットワーク、モジュール化されたデジタル提供により、B2B知識サービス（例：法律相談、人事、研修）の取引時間は短縮されております。

Frostの見解

オンデマンド型、パーソナライズ型、セルフサービス型の知識ソリューションの台頭は、コンサルティング、教育、研究開発、法務サービス、ソフトウェア開発における変革を加速させています。専門知識への即時アクセス、自動化ツール、分散型問題解決モデルを提供する俊敏なプレーヤーによる破壊的変化に、伝統的な企業は直面しています。この変化は、世界の経済において知識サービスがどのように分解され再分配されているかを把握することの緊急性を浮き彫りにしています。

成長の促進要因

• 生成AIと知識労働の自動化：生成AIは2030年までに知識労働者の業務の最大30%を自動化すると予測され、調査、法律、教育、デザインなどのサービスが業界や地域を超えて提供される方法を変革します。
• 継続的なスキル向上の企業ニーズ：世界のCEOの80％以上がスキル変革を最優先課題として挙げており、急速に進化する知識産業で競争力を維持するため、企業は生涯学習と社内能力構築に多額の投資を行っています。
• 世界の人材の仮想化とリモート知識労働：2035年までに10億人以上の労働者がハイブリッドまたは完全リモート型の知識労働に従事する可能性があり、世界の人材へのアクセスは拡大する一方、デジタルインフラ、プラットフォーム、労働力再教育システムへの負荷が増大します。
• デジタル公共インフラとデータエコシステム：各国政府は、透明性が高く相互運用可能なプラットフォーム構築に向け、オープンなデジタルインフラ（例：インドのDPI、EUのGaia-X）への投資を進めております。これにより、イノベーションやデジタル起業の促進、知識サービスへの公平なアクセスが加速されます。
• 価値創造における無形資本の台頭：ソフトウェア、特許、データ、ブランド価値などの無形資産は、現在、世界の企業価値の55％以上を占めており、競争優位性が物理的資産から知識主導の能力へと移行しています。

成長の抑制要因

• 高度なスキルと高等教育への不平等なアクセス：世界の労働力のわずか28％が高等教育または正式なデジタルスキルを有しており、OECD諸国と発展途上国との間に大きな格差が存在します。これにより、新興経済国における知識労働力の準備態勢が制限されています。
• インフラと接続性における世界のデジタル格差：26億人が依然としてインターネットに接続できておらず、特にサハラ以南のアフリカ、南アジア、世界中の農村地域において、デジタル教育、サービス、経済活動への参加が制限されています。
• AIガバナンスと倫理的課題：明確かつ調和されたAIガバナンスの欠如が、知識産業分野におけるAI導入の不確実性を生み出しています。2024年時点で、50％以上の国々が包括的な国家AI戦略を欠いています。
• 低・中所得国における研究開発投資の不足：高所得経済圏がGDPの2.5％以上を研究開発に費やす一方、低所得国の平均は0.5％未満に留まっており、知識ベースのイノベーションを創出・吸収する能力を抑制しています。
• 断片化され一貫性を欠く知的財産制度：世界の知的財産権の執行は依然として脆弱かつ断片的です。模倣品取引は世界貿易の2.5％を占めており、イノベーション、知的財産の商業化、国境を越えた知識投資を阻害しています。

目次

調査範囲

• 分析範囲
• セグメンテーション

戦略的インペラティブ

• 成長がますます困難になっている理由とは？
• The Strategic Imperative 8（TM）
• 主要3つの戦略的インペラティブが知識経済に与える影響

成長機会分析

• 成長の促進要因
• 成長の抑制要因

知識経済の枠組み

• 知識投資が歴史的な経済発展を牽引
• 知識格差の解消－主要先進国と新興国の課題比較分析
• 知識経済のHiDiAiフレームワーク

人的知能

• 高等教育スキル分布－現状の動向と将来の可能性
• 労働力変革を推進する企業再スキル化エコシステム
• 頭脳流出の逆転－人材定着のための戦略

デジタル・インテリジェンス

• 知識経済を支えるデジタル基盤
• 新興市場におけるデジタル接続性の社会経済的便益
• 6G開発の取り組み－各国概要

人工知能

• AI対応労働力への需要
• AI人材採用とAIスキルの普及格差
• AI投資の現状
• 知識経済の推進力としてのAI

政策プレイブックとベストプラクティス

• 知識経済政策プレイブックと実世界モデル
• ハイテク・デジタル・AI（HiDiAi）変革的成長モデルの交差点

主要産業における知識集約度

• 知識集約度－産業間比較マッピング
• 知識集約度－サブセクター比較マッピング
• 知識集約度－自動車製造業セクター
• 知識集約度－機械部門
• 知識集約度－化学製造業セクター
• 知識集約度- 半導体製造業セクター
• 知識集約度－食品・飲料製造業セクター
• 知識集約度－金融業
• 知識集約型ー物流分野
• 知識集約度－情報通信技術（ICT）分野
• 知識集約度- 建設業
• 知識集約度－小売業
• 知識集約型産業－鉱業分野
• 知識集約型ー農業分野
• 知識集約型－製薬製造業セクター

成長機会ユニバース

• 成長機会1：スマート製造と組み込みインテリジェンス
• 成長機会2：知識主導型サプライチェーン
• 成長機会3：専門サービスのプラットフォーム化
• 成長機会4：データ商用化と知識知的財産市場
• 成長機会5：教育・医療分野におけるAI強化型知識提供

付録

• 価値提案 - HiDiAiが重要な理由

今後の展開

• 成長機会のメリットと影響
• 今後の手順
• 添付資料一覧
• 免責事項