2025年に期待されるAIの7つのトレンド

2024年にも、人工知能（AI）への投資が続いたが、2025年も同様の勢いが続くのだろうか。多くの組織がそのROIに疑問を抱き始めているからだ。

大多数のアナリストによると、その答えは圧倒的な「はい」である。世界的な投資は来年、約3分の1増加し、2028年まで同様の軌道を続ける見通しである。しかし、予算が増加する一方で、2025年には、企業が必要な技術の種類についてより慎重なアプローチを取ることになる。また、特定の実際のビジネス上の課題を克服できるかどうかも重要になる。

そうは言っても、2025年の私の予測は以下の通りである：

1. 投資前により優れた分析

ROIの改善に重点が置かれるため、企業は賢明な投資を確実にするためにAI自身に頼ることになる。現在までの最大の問題は、特にジェネレーティブAIとLLMの導入以降、「バンドワゴンに乗り遅れる」ことへの急ぎ足だった。実際、最近の調査によると、世界のビジネスリーダーの63%が、AIへの投資はFOMO（後れを取ることへの恐怖）によるものであった。データドリブンのアプローチが不可欠であるためである。エージェントオートメーションに続き、認知プロセスインテリジェンスは、ビジネス運用に関するより深いコンテキストを提供することに重点を置く。基本的に、AIに、運用コンサルタントとして機能する能力を与える。这些システムは、組織内の複雑なワークフローをマッピング、分析、予測し、リアルタイムのデータ分析と過去のパターンに基づいて改善を提案することができる。これは、金融、物流、製造業などの分野で特に魅力的である。なぜなら、運用の改善は、顕著なコスト削減につながるからだ。

2. AI第一の時代によるBPMへの関心の復活

ビジネスプロセス管理（BPM）の新しい黄金時代が到来する。1990年代、エンタープライズリソースプランニング（ERP）の出現によって広範なデジタル化が起こった以来、企業は競争力を維持するために、どのように運営するかを再検討する必要がありなかった。変化を促す2つの要因がある。第一に、企業は、すべてのコストで成長することは持続可能ではないと認識し、健全なユニットエコノミーとプラスのROIを達成するために、パフォーマンスと効率性への重点を置いている。第二に、ジェネレーティブAIのエージェント的ハプニングが、企業のエグゼクティブがチームにユースケースを探るよう指示し、市場での優位性を得るために技術の採用を促進した。

最も効果的なモデルまたは複雑なプロンプトは、孤立しては非生産的である。したがって、BPMは再び脚光を浴びる。AIの間近い影響がほぼすべての企業ワークフローに及ぶため、プロセスの発見、分析、再設計は、どのプログラムでも運用化する上で、そしてスケーリングする上でも基本的なものとなる。このジレンマは、過去のデジタル変革の課題と似ており、技術への過度の重点と人間やプロセスに関する考慮の欠如により、成果が悪かった。

3. より統合されたマルチモーダルAIシステム

テキスト、ビジョン、オーディオ、センサーデータを組み合わせたマルチモーダルAIは、企業が包括的な状況認識を求めるために、標準になる。ドキュメント分析や声の認識のみではなく、統合システムは複数のモダリティから洞察を引き出し、複雑なシナリオのより豊かで正確な解釈を提供することができる。

金融部門では、マルチモーダルAIは、テキスト、声、取引履歴、行動データを統合して、顧客ニーズを包括的に理解することで、顧客サービスを革命的に変えることができる。これにより、金融機関は、パーソナライズされたサービスを提供し、顧客満足度を向上させ、運用効率を改善できる。

例えば、AI搭載のバーチャルファイナンシャルアドバイザーは、顧客の支出パターンを分析し、パーソナライズされた予算提案を提供することで、24時間365日、ファイナンシャルアドバイスにアクセスできる。さらに、AI駆動のチャットボットは、ルーチンワークの問い合わせを大量に処理し、運用を合理化し、顧客を関与させることができる。

マルチモーダルAIを活用することで、金融機関は顧客ニーズを予測し、問題に対処し、カスタマイズされたファイナンシャルアドバイスを提供することで、顧客関係を強化し、市場での競争優位性を獲得できる。

4. 規制に準拠した、説明可能なAI

世界的な規制が増加しているため、説明可能で透明性のあるAIが規制要件を満たすものになるだろう。規制遵守を確認できるAI透明性、偏りの軽減、監査証跡を可能にするツールへの重点が置かれる。

AI開発者は、特に金融、保険、ヘルスケア、法律などの重要な分野で、AIの決定を解釈し、挑戦できるインターフェースを提供する可能性が高い。

透明性のほかに、企業は、顧客や消費者の信頼を得るために、責任あるAIへの取り組みを優先するだろう。OECDによると、60以上の国で700以上の規制イニシアチブが進行中である。立法はまだイノベーションに追いついていないが、企業はIEEEやNISTが開発したような自主的な行動規範に従うことで、明確な基準を確立しようとするだろう。透明性を取り入れ、ベストプラクティスに従い、顧客と明確にコミュニケーションをとることで、信頼性のある評判を築き、ロイヤルティと信頼を高めることができる。

外部監査も、公平な視点を提供するために人気が出るだろう。例として、forHumanityという非営利組織がある。これは、リスクを分析するためにAIシステムの独立した監査を提供できる。

5. ヒューマンセントリックAIデザイン

AIツールが私たちの生活に浸透するにつれ、倫理的考慮とヒューマンセントリックAIデザインの重要性が高まるだろう。ユーザーエンパワーメント、インクルージョン、ウェルビーイングを優先する、人間中心のAIシステムへの移行が見られるだろう。

企業は、コラボレーティブインテリジェンスを重視するAIソリューションを開発する可能性が高い。つまり、人間の意思決定を強化するのではなく、代替するAIシステムである。これには、人間と機械のやり取りにおける心理的安全性とユーザーのウェルビーイングへの焦点も含まれるかもしれない。

6. エージェントの進捗を抑える

決定論的オートメーションとエージェントオートメーションの境界は2025年に曖昧になるため、より統合された、知的で、適応性のあるシステムが、さまざまな側面の私たちの生活と産業を強化する。しかし、決定論的オートメーションは来年、少なくとも95%の生産オートメーションを支配し続けるだろう。

エージェントオートメーションは、自律的に決定を下し、新しい状況に適応できるシステムを特徴とするもので、セクシーで、顕著な進歩を遂げる可能性がある。しかし、柔軟性と適応性が重要なダイナミックな環境では、これらのシステムは、よりパーソナライズされた、反応性の高いやり取りを可能にし、ユーザーエクスペリエンスと成果を改善する。

7. LLMへの反発

LLMの進歩は、まさに革命的だった。しかし、すべての偉大なものと同様に、それらは独自の課題をもたらす。特に、リソースの高価な価格札である。

ジェネレーティブAIとLLMの多くの欠点は、価値を生み出すためにナビゲートしなければならない大量のデータから生じる。倫理、精度、プライバシーのリスクを引き起こすだけでなく、ツールを使用するために必要なエネルギー量を大幅に増加させる。

代わりに、企業は、より狭いタスクや目標に特化した、目的を絞ったAIに注力することになる。まるでボンザイの木を刈り込むように、必要のないものを切り戻す必要がある。モデル自体を圧縮することで、計算の精度が小さくなり、コンピューターパワーへの要件が減り、速度が上がる。

まとめ

2025年は、特にジェネレーティブAIが、すべての分野の企業や仕事を変革し続ける、人工知能へのさらなる投資の年になるだろう。しかし、ビジネスリーダーは、データドリブンで、包括的なアプローチを取り、実際のビジネス目標を達成し、倫理と持続可能性の基準を満たすようにするだろう。結局、AIの本当の可能性は、思慮深く戦略的に適用される方法にあり、FOMOがあなたの判断を曇らせないようにすることである。