AIの未来：今後10年間を形作るトレンド

生成AIは、その登場以来着実に進化を続けています。すでに、OpenAIやMetaなどの開発者が大規模なモデルから小規模で安価なモデルへと移行しており、AIモデルを改良することでより少ないリソースで同等の作業ができるようになりました。ChatGPTなどのモデルがよりインテリジェントになり、人間の言語のニュアンスをよりよく理解できるようになったことで、プロンプト・エンジニアリングは変化しつつあります。LLMはより具体的な情報についてトレーニングを受けることで、各業界に深い専門知識を提供できるようになり、タスクの完了を支援できる常時稼働のエージェントとして機能できるようになっています。

AIは「flash-in-the-pan（一時的な成功の意味）」のテクノロジーでもなく、一時的なフェーズでもありません。60か国以上が、リスクを軽減しつつAIのメリットを活用するための全国的なAI戦略を策定しています。これは、研究開発に多額の投資を行い、関連する政策基準や規制のフレームワークを見直して適応させ、テクノロジーが公正な労働市場と国際協力を損なわないようにすることを意味します。

人間と機械のコミュニケーションが容易になり、AIユーザーは技能を向上させ、より多くのことを達成できるようになりました。AIは、継続的な探索と最適化を通じて、世界経済に4.4兆米ドルの付加価値を与えると予測されています。

現在から2034年までに、AIは私たちのプライベートやビジネス生活の多くの側面に定着するでしょう。GPT-4のような生成AIモデルは、短期間で一般人が使用できるようになり、計り知れない可能性を示していますが、その限界も広く知られています。そのため、AIの未来は、実験用のオープンソースの大規模AIモデルへの移行と、使いやすさとコスト削減のためのより小規模で効率的なAIモデルの開発の両方によって定義されています。

4,000億のパラメーターを備えたオープンソースのAIモデルであるLlama 3.1や、研究目的でリリースされたMistral Large 2などのイニシアチブにより、商業的権利を維持しながらAIプロジェクトにおけるコミュニティーとのコラボレーションを促進する取り組みが傾向として浮き彫りになっています。より小規模なモデルへの関心の高まりから、110億パラメーターのミニGPT 4o-miniなど、迅速かつ費用対効果の高いモデルが作成されました。特にコストがどんどん下がり続けるなか、スマートフォンなどのデバイスに組み込むのに適したモデルが登場する日もそう遠くはないでしょう。

この動きは、専ら大規模で閉鎖的なモデルから、より利用しやすく用途の広いAIソリューションへの移行を反映したものです。小規模なモデルは手頃な価格と効率性を提供するものの、より強力なAIシステムに対する世間の需要は依然として残っており、AI開発では拡張性とアクセシビリティーの両方を優先するバランスのとれたアプローチが採用される可能性が高いことが分かります。これらの新しいモデルは、より少ない参考情報でより高い精度を実現できるため、オーダーメイドのコンテンツ制作や複雑な問題解決能力を必要とする企業にとって理想的なモデルとなっています。

AIは、いくつかのコア・テクノロジーの開発に影響を与えています。AIは、自動運転車や医療診断などのテクノロジーに不可欠となる、画像や動画のより正確な分析を可能にすることで、コンピューター・ビジョンの進歩に極めて重要な役割を果たしています。自然言語処理（NLP）では、AIは機械が人間の言語を理解して生成する能力を強化し、コミュニケーション・インターフェースを改善し、より洗練された翻訳ツールや感情分析ツールを可能にします。

AIは、膨大な量のデータを処理および解釈してトレンドを予測し、意思決定に役立つ情報を提供することで、予測分析とビッグデータ分析を強化します。ロボティクスでは、より自律的で適応性の高い機械の開発により、組み立て、探索、サービス提供などのタスクが簡素化されます。また、IoT（モノのインターネット）上のAI駆動型イノベーションは、デバイスの接続性と知能を強化し、よりスマートな住宅、都市、産業システムの実現につながります。

今後10年以内に見られるであろうAIの進歩を、いくつかご紹介します。

まだ駆け出しの段階であるマルチモーダルAI分野は、2034年までに徹底的にテストされ、改良されるでしょう。ユニモーダルAIは、NLPやコンピューター・ビジョンなどの単一のデータ・タイプに焦点を当てています。対照的に、マルチモーダルAIは、視覚、音声、顔の表情、声の抑揚でデータを理解することによって、人間がコミュニケーションをとる方法により近いものとなっています。このテクノロジーは、テキスト、音声、画像、動画、その他のデータを統合し、人間とコンピューター・システムの間でより直感的な対話を実現します。複雑なクエリーを理解し、それに応じてオーダーメイドのテキスト、視覚補助、または動画チュートリアルを提供できる高度なバーチャル・アシスタントやチャットボットを実現する可能性を秘めています。

AIの専門家でなくても、ビジネスや、個人のタスク、研究、クリエイティブなプロジェクトなどにAIを使用できるようにするユーザー・フレンドリーなプラットフォームによって、個人的な面でもプロフェッショナルな面でもAIがさらに統合されるようになるでしょう。今日のウェブサイト・ビルダーと同じように、このようなプラットフォームは、起業家、教育者、中小企業が、深い技術的専門知識を必要とせずにカスタムのAIソリューションを開発できるようにします。

API駆動型のAIとマイクロサービスにより、企業は高度なAI機能を既存のシステムにモジュール式で統合できるようになります。このアプローチにより、AIに関する広範な専門知識がなくとも、カスタム・アプリケーションの開発をスピードアップさせることができます。

企業にとって、モデル作成が容易になるということは、イノベーションサイクルが短縮され、あらゆるビジネス機能に対応するカスタムAIツールが活用できることを意味します。ノーコードおよびローコードのプラットフォームにより、技術者以外のユーザーでも、ドラッグ・アンド・ドロップのコンポーネント、プラグ・アンド・プレイのモジュール、またはガイド付きワークフローを使用してAIモデルを作成できるようになります。これらのプラットフォームの多くはLLMベースであるため、ユーザーはプロンプトを使用してAIモデルをクエリーすることもできます。

Auto-MLプラットフォームは急速に改良され、データの前処理、機能の選択、ハイパーパラメーターの調整などのタスクを自動化しています。今後10年間で、Auto-MLはさらにユーザーフレンドリーでアクセスしやすくなり、専門知識がなくても優れたAIモデルを迅速に作成できるようになります。クラウドベースのAIサービスでは、必要に応じてカスタマイズ、統合、拡張が可能な、事前構築済みのAIモデルも企業に提供しています。

趣味でAIを使うにとっては、アクセスしやすいAIツールが個人のイノベーションの新たな波を促進し、個人的なプロジェクトやサイド・ビジネス用のAIアプリケーションを開発できるようになります。

オープンソース開発が透明性を高めることができる一方、慎重なガバナンスと倫理的ガイドラインは、高いセキュリティー基準を維持し、AI駆動型のプロセスへの信頼を築くのに役立つ可能性があります。このようなアクセスのしやすさがもたらした集大成こそが、ビジュアル、テキスト、オーディオアセットをオンデマンドで作成できる、完全音声制御のマルチモーダル・バーチャル・アシスタントかもしれません。

非常に推測的ではありますが、2034年までに汎用人工知能（AGI）システムが登場すれば、独自のトレーニング・データ・セットを自律的に生成、キュレート、改良できるAIシステムが生まれ、人間の介入なしの自己改善と自己適応が可能になるかもしれません。

生成AIが組織内でより集約されるようになるにつれて、企業は「AIハルシネーション保険」の提供を始めるかもしれません。AIモデルは、広範なトレーニングにもかかわらず、誤った結果や誤解を招く結果をもたらす可能性があります。こうしたエラーは多くの場合、不十分なトレーニング・データ、誤った仮定、またはトレーニング・データのバイアスから生じます。

このような保険は、金融機関、医療業界、法律業界などを、予期せぬ不正確なAI出力や有害なAI出力から保護します。保険会社は、金融詐欺やデータ侵害に対処する場合と同じ方法で、これらのエラーに関連する財務リスクや風評リスクを補償するかもしれません。

AIによる意思決定と予測モデリングは、AIシステムが戦略的なビジネス・パートナーとして機能するまでに進み、経営幹部は情報に基づいた意思決定を行い、複雑なタスクを自動化できるようになるでしょう。これらのAIシステムは、リアルタイムのデータ分析、コンテキスト・アウェアネス、パーソナライズされた洞察を統合して、ファイナンシャル・プランニングや顧客への働きかけなど、ビジネス目標に沿ったカスタマイズされた推奨事項を提供します。

NLPの改善により、AIはリーダーシップとの会話に参加し、予測モデリングとシナリオ・プランニングに基づいたアドバイスを提供できるようになります。企業はAIを活用して、潜在的な結果をシミュレーションし、部門間のコラボレーションを管理し、継続的な学習に基づいてストラテジーを練るようになるでしょう。これらのAIパートナーにより、中小企業もより迅速に拡張し、大企業と同様の効率で運営できるようになります。

Quantum AIは、量子ビット独自の特性を活かして、これまで計算上の制約によって解決できなかった問題を解決することで、従来のAIの限界を打ち破る可能性があります。複雑な材料シミュレーション、大規模なサプライチェーンの最適化、指数関数的に大規模なデータ・セットなどがリアルタイムで実現可能になるかもしれません。これにより、AIが物理学、生物学、気候科学面での発見の限界を押し広げ、従来のコンピューターでは処理に数千年かかるようなシナリオをモデル化できるようになり、科学研究分野が大幅に変革される可能性があります。

大規模言語モデル（LLM）やニューラル・ネットワークなどの大規模モデルのトレーニングにかかる膨大な時間、エネルギー、コストは、AIの進歩における大きなハードルです。現在のハードウェア要件は、従来のコンピューティング・インフラストラクチャーの限界に近づいているため、イノベーションはハードウェアの強化やまったく新しいアーキテクチャーの作成に重点を置いています。量子コンピューティングは、大規模なAIモデルのトレーニングと実行に必要な時間とリソースを大幅に削減できる可能性があるため、AIイノベーションの有望な手段となり得ます。

ビットネット・モデルは、3つの数字で情報を表すベース3システムの三項演算子を使用します。このアプローチは、AIがバイナリー・データ（0と1）ではなく複数の状態に依存して、より効率的に情報を処理できるようにすることで、エネルギーの問題に対処します。これにより、消費電力を抑えて計算を高速化できる可能性があります。

Y Compinatorが支援するスタートアップ企業やその他の企業は、ビットネット・モデル専用の特殊なシリコン・ハードウェアに投資しています。これにより、AIのトレーニング時間が大幅に短縮され、運用コストが削減される可能性があります。この傾向は、将来のAIシステムが量子コンピューティング、ビットネット・モデル、特殊なハードウェアを組み合わせて計算の限界を克服することを示唆しています。

AIのユビキタス性を実現するためには、AIの規制と倫理基準を大幅に前進させる必要があります。EU AI法などのフレームワークに支えられ、重要な進展要素となるのは、AIをリスク階層に分類し、高リスクAIに対してより厳しい要件を課す、厳格なリスク管理システムの構築です。AIモデル、特に生成AIモデルや大規模AIモデルは、透明性、堅牢性、サイバーセキュリティーの基準を満たす必要があるかもしれません。これらのフレームワークは、ヘルスケア、金融、およびその他の重要なインフラ・セクターの基準を設定するEU AI法に従って、世界的に拡大する可能性があります。

倫理的配慮によって、ソーシャル・スコアリングや公共スペースでの遠隔生体認証など、容認できないリスクをもたらすシステムの禁止を含む規制が策定されるでしょう。AIシステムには、人間による監視を組め込み、基本的権利を保護すること、偏見や公平性などの問題に対処すること、責任あるデプロイメントを保証することが求められます。

ニーズを事前に予測し、自律的に意思決定を行うAIは、個人生活やビジネスの中核となる可能性が高くなります。エージェント型AIとは、それぞれが特定のタスクを処理する独立して動作する専門エージェントで構成されるシステムを指します。これらのエージェントは、データ、システム、および人と対話して複数ステップのワークフローを完了し、企業がカスタマー・サポートやネットワーク診断などの複雑なプロセスを自動化できるようにします。モノリシックな大規模言語モデル（LLM）とは異なり、エージェント型AIはリアルタイム環境に適応し、より単純な意思決定アルゴリズムとフィードバックを使用して学習と改善を行います。

エージェント型AIの主な利点は、一般的なタスクを処理するLLMと、深い専門知識を提供するドメイン固有のエージェントの間で分業できることです。この分業により、LLMがもつ制限を軽減することができます。例えば、電気通信会社では、LLMが顧客の問い合わせを分類し、専門のエージェントがアカウント情報を取得し、問題を診断し、リアルタイムで解決策を策定します。

2034年までに、これらのエージェント型AIシステムは、ビジネス・ワークフローからスマート・ホームに至るまで、あらゆるものを管理する中心的な存在になるかもしれません。自律的にニーズを予測し、意思決定を行い、環境から学習する能力によって、効率性と費用対効果を高め、LLMの機能を補完し、業種・業務でのAIの利用可能性を高める可能性があります。

人間が生成したデータが不足するにつれて、企業はすでに合成データ、つまり同じリソース制限や倫理的懸念なしに現実世界のパターンを模倣する人工データ・セットへと軸足を移しています。このアプローチはAIトレーニングの標準となり、データのダイバーシティーを促進しながらモデルの精度を高めることになるでしょう。AIのトレーニングデータには、衛星画像、生体認証データ、音声ログ、IoTセンサー・データが含まれます。

カスタマイズされたモデルは、組織が独自のデータ・セットを使用して特定のニーズに合わせてAIをトレーニングするうえで主要なAIトレンドとなることでしょう。これらのモデルは、コンテンツ生成、顧客とのやり取り、プロセス最適化のために設計され、組織独自のデータとコンテキストに密接に適合することで、汎用のLLMよりも優れたパフォーマンスを発揮できます。企業は、実際のデータと合成データの両方が信頼性、精度、ダイバーシティーの面で高水準を満たし、AIの性能と倫理面での堅牢性を維持できるよう、データ品質保証に投資するでしょう。

従業員が使用する未承認のAIツール「シャドーAI 」がもたらす課題により、承認されたAIシステムのみが機密性の高い専有データにアクセスできるようにするため、組織はより厳格なデータ・ガバナンスの実施を余儀なくされます。

AIが進化するにつれて、現在の限界に対処し、人工知能が達成できる限界を押し広げるために、いくつかの野心的な「ムーンショット（未来から逆算して考える壮大な目標）」のアイデアが生まれています。その1つが、ポストムーア・コンピューティング¹です。これは、物理的および実用的な限界に近いGPUとTPUとして、従来のノイマン型アーキテクチャーを超えて動き移行することを目指しています。

AIモデルがますます複雑になりデータ集約型になるにつれて、新しいコンピューティング・パラダイムが必要になります。人間の脳の神経構造を模倣するニューロモルフィック・コンピューティング² のイノベーションは、この移行の最前線にあります。また、電気信号の代わりに光を使用して情報を処理する光コンピューティング³は、計算効率と拡張性を高めるための有望な手段を提供します。

もう1つの重要な目標は、分散型・非集中型のAIインフラストラクチャーを構想するAIの分散型インターネット⁴（またはフェデレーテッド）の開発です。広大なデータセンターに依存する従来の集中型AIモデルとは異なり、フェデレーテッドAIは複数のデバイスや場所で動作し、ローカルでデータを処理してプライバシーを強化し、レイテンシーを短縮します。

スマートフォン、IoTガジェット、エッジコンピューティング・ノードが未加工データの送信なしに連携してインサイトを共有できるようにすることで、フェデレーテッドAIはより安全でスケーラブルなAIエコシステムを促進します。現在の研究は、分散型モデル間のシームレスなコラボレーションを実現する効率的なアルゴリズムとプロトコルの開発に重点を置いており、高いデータ整合性とプライバシー基準を維持しながらリアルタイムの学習を促進します。

もうひとつ、極めて重要な実験分野となるのが、Transformerアーキテクチャーの注意機構固有の限界です ⁵。Transformerアーキテクチャーは、Transformerアーキテクチャーは、コンテキスト・ウィンドウを備えた注意機構に依存して、会話内の過去のトークンなど、インプット・データの関連部分を処理します。しかし、より多くの過去データを組み込むためにコンテキスト・ウィンドウが拡大するにつれて、計算の複雑さは二次関数的に増し、非効率でコストのかかってしまいます。

この課題を克服するために、研究者たちは、注意メカニズムの線形化や、より効率的なウィンドウ処理技術の導入などのアプローチを探求しています。これにより、Transformerは計算リソースを急激に増加させることなく、より大きなコンテキスト・ウィンドウを処理できるようになります。この進歩によって、AIモデルは過去の広範囲にわたるインタラクションをよりよく理解して組み込むことができるようになり、より首尾一貫した、状況に応じた応答が可能になるかもしれません。

2034年に一日を始めることを想像してみてください。音声制御のインテリジェント・アシスタントが、生活のあらゆる局面とつながり、全員の好みに合わせた1週間の家族向け食事プランを用意してあいさつします。保存食品の現在の状態を通知し、必要に応じて食料品を注文します。バーチャル運転手が交通状況や天候に合わせてリアルタイムで調整しながら、最も効率的な通勤ルートをナビゲートするので、通勤が自動化されます。

職場では、AIパートナーが日々のタスクをふるいにかけ、あなたに実行可能な洞察を提供し、日常的なタスクを支援し、ダイナミックで先を見越したナレッジデータベースとして機能します。個人レベルでは、AIを組み込んだテクノロジーによって、好みに合わせてカスタマイズされたストーリー、音楽、ビジュアルアートを生成して、オーダーメイドのエンターテイメントを作成できます。何かを学びたいなら、あなたの学習スタイルに合わせた動画チュートリアルをAIが提供してくれるでしょう。

AIの普及とテクノロジーの進化による、グローバルな営業活動への影響は計り知れません。高度なAIテクノロジーがもたらす主な影響は次のとおりです。

AIは、エネルギー需要の増加に貢献すると同時に、緩和のツールとしても機能することで、気候変動対策において二重の役割を果たします。大規模なAIモデルのトレーニングとデプロイに必要なリソースは、エネルギー消費量を大幅に増加させ、エネルギー源が持続可能でければ二酸化炭素排出量が増加します。あるいは、さまざまな分野のエネルギー使用量を最適化し、気候モデリングと予測を改善し、再生可能エネルギー、炭素回収、環境モニタリングのための革新的なソリューションを実現することで、AIが気候への取り組みを強化することもありうるでしょう。

製造分野では、AI搭載ロボットが複雑な組み立て作業を正確に実行できるため、生産率が向上し、欠陥が減ります。医療分野では、自動診断ツールが医師より正確かつ迅速に病気を特定するのに役立ちます。財務、物流、顧客エクスペリエンスにおけるAI駆動型のプロセスオートメーションと機械学習は、オペレーションの合理化、コストの削減、サービス品質の向上を実現します。AIは反復的なタスクを処理することで、人間の労働者が戦略的で創造的な作業に集中し、イノベーションと生産性を促進します。

AI駆動型の自動化の台頭は、特に反復的で手作業による作業に大きく依存している業種・業務では、必然的に雇用削減につながります。機械やアルゴリズムがこれらの機能を引き継ぐにつれて、データ入力、組立ライン作業、日常的なカスタマー・サービスなどの役割は大幅に減少する可能性があります。しかし、AI開発、データ分析、サイバーセキュリティーにおける機会も生まれるでしょう。AIの保守、監視、倫理的ガバナンスのスキルに対する需要が高まり、労働力の再教育への道が開かれるでしょう。

生成AIにより、ディープフェイク（本物そっくりだが偽物の音声、動画、画像）の作成が容易になり、虚偽の情報を広めたり世論を操作したりできるようになりました。これは、情報の完全性とメディアの信頼性に課題をもたらします。この問題に対処するには、高度な検知ツール、一般の教育、そして悪意のあるディープフェイクの作成者に責任を負わせるための法的措置が必要になります。

ELIZA Effect⁶ や他のAIの仲間に見られるように、人々はAIを擬人化し、感情的な負荷や複雑な社会的力学を形成しています。今後10年間で、これらの関係はより深刻になり、心理的および倫理的な問題が生じる可能性があります。社会は、ますます人間に似た機械との健全な相互作用を促進し、個人がAI駆動型の機械から本物の人間とのやり取りを識別できるようにする必要があります。

AI で生成されたコンテンツがインターネットを支配するにつれて（オンライン資料の約50％を占めると推定されています）、人間が生成したデータの入手しやすさは低下していきます。研究者たちは2026年までに、大規模なAIモデルをトレーニングするための公開データがなくなる可能性があると予測しています。これに対処するため、AI コミュニティーでは AI トレーニングのインプットを多様化するために、合成データの生成や、IoT デバイスやシミュレーションなどの新しいデータソースを探索しています。これらのストラテジーは、AI の進歩を維持し、データがますます飽和するデジタル・ランドスケープにおいてモデルの能力を維持するために不可欠です。

AIの進化に応じ、個人や企業に合わせたソリューションを可能にする、よりコスト効率の高いモデルに焦点が移る中、信頼とセキュリティーを引き続き最優先にしなければなりません。

IBMのwatsonx.aiは、より安全で、より利用しやすく、汎用性の高いAIツールという現在のトレンドに沿ったAIソリューションを開発、デプロイ、管理するためのAI製品のポートフォリオです。

watsonx.aiは、高度なAI機能と、さまざまな業界のビジネスをサポートするために必要な柔軟性を統合しており、単にトレンドに従うだけでなく、真のインパクトをもたらすためにAIの力を活用できるよう支援します。ユーザーフレンドリーな機能と効率を優先することで、watsonx.aiは、今後10年の間にAIの使用を目指す企業にとって不可欠な資産となることを目指します。