コストが下がるにつれて、AIの採用率は「爆発的に」上がるだろう

IBMのCEO（最高経営責任者）であるArvind Krishnaは、ドバイで開催された世界政府サミットでのBloomberg氏とのインタビューで、「コストが下がるにつれて、AIの採用率は爆発的に上がるだろう」と主張しました。

言い換えれば、1月にリリースされたDeepseek社のR1をはじめとする低コスト・モデルは、AI導入を後押しする2025年の新たな力となるでしょう。

DeepSeek社のこのリリースに対し、投資家の米国のAI企業に対する信頼は一時的に失われましたが、長期的には世界的にAIにとってプラスに転じる可能性が高いでしょう。

「そのとおりだろうと思います」とKrishnaは言います。「私たちは、低コストでこれらのモデルを入手できるよう追求してきました」 Krishnaは、DeepSeekの出現は、特定のユースケースのための開発された、目的に適した小規模な機械学習モデルを追求した結果であると考えています。

他のAI企業も勢いを緩めていません。OpenAI社は2月下旬に、週当たりのアクティブ・ユーザー数が4億人に達したと発表しました。これは3カ月足らずで33％も増加したことを意味します。¹

この成長の多くはエンタープライズ部門によるものでした。調査会社のMcKinsey社の報告によると、今後3年間で92％の企業がAIへの投資を増やすと言います。²

「今のところ、企業データのわずか1％しか、何らかのAIモデルに組み込まれていません」とKrishnaは述べており、AIソリューションの価値の大部分はまだ解き放たれていないことを示唆しています。

生成AIがエンタープライズ・コンテキスト内で拡大し続けるにつれて、さらなる発見がもたらされる長いイノベーションの連鎖におけるDeepseekの位置付けについて考えることは有益です。

2025年に見られるもう1つの有望なトレンドは、AIインフラストラクチャー・ソリューション（新しいチップ、新しい高性能ネットワーク・ソリューション、新しいエネルギー効率の高いプラットフォーム）が次々と誕生していることです。

一部のAI企業は、市場の大部分を占めるNVIDIAへの依存を減らすことを目指して、独自のカスタム・チップの開発を試しています。

また、テクノロジー大手企業から新しいAI向けデータセンターに多額の投資も行われています。 Microsoft社は800億米ドル、Amazon社は750億米ドル以上、Meta社は2,000億米ドル以上をデータセンターに投資するとうわさされています。 ³

AIワークロードの動的な需要に対応するため、分散型でコンポーザブルなインフラストラクチャーへの移行が進んでいます。このアプローチにより、コンピューティング・リソースを柔軟に割り当てることが可能になり、データセンターは特定のAIタスクに合わせてハードウェア構成を調整することで、パフォーマンスと効率を最適化できます。

データセンターは大量のエネルギーを消費するため、持続可能性がますます重視されるようになっています。企業は、AI運用を強化するために、エネルギー効率の高いハードウェア・ソリューションと再生可能エネルギー源を模索しています。拡大するインフラストラクチャーに対するAIの影響を軽減するために、AI機能を活用することを目指している企業もあります。

AIへの取り組みを優先しているのは、早期導入を進めているテクノロジー企業だけではありません。AIを活用したソリューションの導入率は、早期導入企業やテクノロジー業界の枠を超えて拡大しています。AI技術は、考えられるあらゆる業界の具体的な課題に取り組んでいます。

医療業界では、AI主導の予測モデルにより、診断と治療計画が改善されています。金融機関では、不正検知、リスク管理、アルゴリズム取引にAIアプリケーションを使用しています。

サプライチェーン管理は、ロジスティクス、需要予測、在庫管理を最適化するAIソリューションによって大幅に改善されました。

通信プロバイダーは、AIチャットボットを統合して、顧客体験を向上させ、サービス 運用を自動化し、デジタル変革の取り組みを合理化しています。

組織内、そしてさまざまな業務機能において、AIは重要な役割を果たしています。人事においては、AIツールの活用が人材獲得、業績評価、そして人員計画を支援しています。

AI主導の自動化と最適化により、ビジネス・プロセスが再形成され、運用コストが削減され、ますます効率的になています。AIの導入により、アルゴリズムを使用して脅威を検知し、サイバー攻撃を防ぐことで、サイバーセキュリティーも強化されました。

AI導入には課題がつきものです。IBM Institute for Business Valueは、AI導入における共通の課題を特定しています。組織は、データ・プライバシーと責任あるAIの実現という必須事項に対応する必要があります。

倫理的な AIシステムと透明性を促進することは、信頼を維持するために重要です。企業は専門知識を構築し、AI主導の取り組みをサポートするために、AIスキル開発にも投資する必要があります。AI戦略に予算を割り当て、ワークフロー統合に関する懸念に対処することが、依然として重要な要素です。

IBM Institute for Business Valueは、Oxford Economics社と共同で、2024年10月から11月にかけて、17業種・業務と6地域の世界的リーダー400名を対象に調査を実施しました。回答者は、AIを活用した事業オペレーションの変革にまだ「苦労している」と回答したものの、AIのブレークスルーは近いでしょう。

2024年が実験の年だとすれば、2025年はそれらの実験がビジネスに普通に組み込まれる「ビジネス・アズ・ノーマル」へと移行する年となるでしょう。しかし、実験や低リスクの個別ユースケースから、AI導入に向けた壮大な企業全体のビジネス戦略ビジョンへの道のりは一直線ではありません。

新しいテクノロジーへの障壁がより安価なモデルによって低くなるにつれ、責任ある導入に新たな焦点が当てられるようになると予想されます。リーダーたちは、AIをこれまで以上に迅速かつ安価に実行できることを認識していますが、それを安全かつ責任を持って実行することが、2025 年を通じて企業が追求する課題です。