2025 年に注目すべき AI トレンド トップ 7

過去数年間の出来事が証明しているように、AI は決して一過性のトレンドではありません。急速に発展するテクノロジーはすでに世界経済にその影響を及ぼしており、2024 年になってもその影響を免れない基幹産業は存在しません。

あらゆる画期的なテクノロジーの場合と同様、これらの発展を受け入れられなければ、ビジネスの機会を失うだけです。逆に、確固たる AI 戦略で時代の先を行くリーダーは、競争上の優位性を維持し、将来的に困難が生じるかどうかを維持するための備えがはるかに優れています。

現実には、多くの企業にとって、AI はもはやあれば便利なものではなく、必需品になりつつあります。そこで、今年の締めくくりとして、2025 年に向けて注目すべき 7 つの AI トレンドをまとめました。

2025 年も成長を続ける 7 つの AI トレンド

ここでは、今後数年間のビジネス環境を形作る軌道に乗っている、よく知られている、そして少し知られていない AI トレンドについて取り上げます。

1. 小規模言語システム (SLM)

ChatGPT の発表によって人工知能ブームが始まって以来、「大きいほど良い」は多くの AI 開発者の合言葉となってきました。数年前に進むと、中小規模の言語システム (MLS) は、大規模なモデルに比べてスケーラビリティと効率が優れているため、これまで以上に重要性が高まっています。

SLM は処理に必要なパラメータが少ないため、多くの場合、LLM よりもはるかに高速に応答を生成できます。コンパクトなサイズとより控えめなコンピューティング要件により、多くの場合デバイス上でも実行できるため、クラウドとの間でデータを送受信する必要性が減り、結果として環境フットプリントが削減されます。

テクノロジー業界の大手企業のいくつかは今年、独自の SLM を発表しました。 Microsoftは複雑な推論に特化したモデル「Phi-4」をリリースし、Appleはスマートフォン上で実行できるほど小型の8つの小型AIモデルを発表した。 SLM により新興企業や中小企業が AI をより手頃な価格で拡張できるようになり、今後数年で SLM がテクノロジーの定番となることは間違いありません。

2. エージェントAI

エージェントティック AI は、人間の入力を最小限に抑えて意思決定を行うことができる自律型 AI システムです。人工知能は新しいデータから学習し、新しい状況に動的に適応することで複雑な問題を解決できます。

調査およびコンサルティング会社ガートナーによって「2025 年のトップテクノロジートレンド」と名付けられたこのトレンドは、人的介入を減らしてプロセスを合理化することで、業界全体の自動化を変革する軌道に乗っています。このテクノロジーはすでに企業の効率向上を支援するために使用されており、小売業者はエージェント AI を使用して買い物体験をパーソナライズし、医療提供者はこのテクノロジーを利用して患者データを分析しています。

Google は、12 月に発表した Gemini 2.0 でエージェント AI を活用することですでにこのトレンドに乗り出しており、2025 年にはさらに多くのテクノロジー大手がこの先例に追随する可能性があります。ただし、エージェント AI は法的なガードレールよりも早く開発されているため、企業は次のような方法でテクノロジーを導入することをお勧めします。人間による監視を維持し、E2E テストを実施することで注意を払っています。

3. AIサイバーセキュリティ

残念ながら、高度な AI モデルがより利用しやすくなるにつれて、犯罪者が被害者を欺くためにテクノロジーを活用し続けるため、サイバー犯罪市場は 2025 年までさらに急成長すると予測されています。具体的には、Cyber​​security Ventures によると、 AI を利用したフィッシング、ディープフェイク、マルウェア攻撃の増加により、来年のサイバー犯罪の年間収益は 10 兆 5,000 億ドルを超えると予測されています。

しかし、サイバー脅威が進化し続けるにつれて、それらを軽減するために設計されたプロトコルも進化しています。従来のソリューションの代わりに AI を使用することで、企業はマルウェア、フィッシング攻撃、ゼロデイ脆弱性などの脅威をリアルタイムで検出できるようになります。 AI はゼロデイ エクスプロイトのリバース エンジニアリングにも使用されており、開発者は脆弱性が公開される前にセキュリティ パッチを作成できるようになります。

企業の半数以上がすでに AI を利用して脅威検出を強化しており、サイバー リスクがより高度化する中、2025 年以降もこのテクノロジーの重要性はさらに高まるでしょう。

4. AI検索エンジン

検索環境は常に進化していますが、AI の台頭により、2024 年には情報を検索する方法が根本的に変わりました。

最も注目に値するのは、検索エンジンの巨人 Google が 5 月にAI サマリー機能を公開し、何十億もの検索クエリへの注目と尊重の向上に貢献したことです。 AI の先駆者でありChatGPT メーカーである OpenAI は、 Google による検索における長年の独占に対抗するために、今年 10 月に独自の検索エンジンのライバルであるChatGPT Searchを立ち上げました。

Google の AI 検索概要機能は当初多少の嫌悪感を抱き、同社はその取り組みの一部を縮小せざるを得なくなったが、Google はこの機能によりほとんどのユーザーが結果により満足するようになり、18 歳から 24 歳の若年層が最も高いレベルを獲得したと主張している。機能との関わり。

したがって、まだ従来の検索エンジンの結果ページに別れを告げる時期ではありませんが、生成 AI の急速な進歩と並んで今年起こった開発は、AI が今後数年にわたって私たちの検索方法を破壊し続けることを示唆しています。 。

5.AIチップ

人工知能チップは、機械学習 (ML) 自然言語処理 (NLP) やデータ分析などの AI タスクを処理するように設計された集積回路です。

これらのチップは AI を念頭に置いて作成されているため、従来の中央処理装置 (CPU) よりも高度な計算と大量のデータを処理できます。その結果、AI チップは通常、より低い遅延でより正確な応答を生成し、NVIDA、Intel、Google、Amazon などの企業にとって最適な選択肢となっています。

日本の投資銀行である大和によると、その競争上の優位性により、業界分析によると、AI チップの需要は 2025 年に前年比 35% 増加し、潜在市場価値は 1,200 億ドルに達すると予測されています。

さらに、台湾積体電路製造会社（TSMC）とサムスンが国内の新しい製造施設に投資していることから、この転換はアジアの製造拠点への世界的な依存を軽減することでサプライチェーンの課題を解決することも期待されており、AIチップの需要がさらに高まることを示唆している。今後のチップエコシステムの中心となる。

6. エッジAI

エッジAIとは、AIとエッジコンピューティングの組み合わせを指します。このソリューションは、外部のクラウド サーバーに依存せず、デバイスの近くにデータを保存することで、追加のセキュリティ層を提供しながら、帯域幅の使用量と遅延の問題を削減できます。

エッジ AI は、エッジ デバイスでのリアルタイム処理を可能にすることで、企業のデータ処理と意思決定への取り組み方に大きな変化をもたらします。エッジ AI はすでにビジネスの世界に大きな波を起こしており、このテクノロジーは医療業界で診断と治療を改善するために、製造業界で労働災害を分析するために、そして自動車業界で自動運転車の安全性を向上させるために使用されています。

今後、エッジ AI の導入はさらに加速する一方で、専門家らは市場が 2030 年までに 629 億 3,000 万ドルという驚異的な規模になると予測しています。

7. エンタープライズ検索システム

AI 検索システムと混同しないでください。エンタープライズ検索システムは、企業組織内の情報を検索するために使用されるソリューションです。

エンタープライズ検索ツールは、ドキュメント、コード リポジトリ、電子メール、プロジェクト管理ツールなど、すべての主要な情報サイロにわたるデータを活用します。内部検索システムには特定の企業に関連するデータのみが含まれるため、従業員がクエリを解決する方法に革命をもたらし、結果としてチームの生産性と収益性を高めることができます。

エンタープライズ検索システムは常に AI に依存しているわけではありませんが、このテクノロジを組み込むことで検索効率が大幅に向上しました。 AI エンタープライズ検索ツールは、従来の検索メカニズムに関連付けられた単純なキーワード マッチングから移行することで、これらのプラットフォームをより会話的かつ直観的にすることも可能にし、その結果、より人間に近いインタラクションを実現します。

したがって、2024 年には新たな AI エンタープライズ検索システムが次々と登場するため、今後数年間は人工知能が従来のエンタープライズ検索プロセスを最適化し続けることはほぼ確実です。