2025年のAIの7つのトレンド

もう1年のAIへの投資が始まりました。2024年はその通りでしたが、2025年も同様の勢いが続くのでしょうか。多くの組織がAIのROIに疑問を抱き始めています。

ほとんどの分析によると、答えは明確にイエスです。次の12ヶ月で世界的な投資が約3分の1増加し、2028年まで同様の軌道を続けると予想されています。ただし、予算は増加するかもしれませんが、2025年にはより慎重なアプローチが取られるでしょう。企業は必要な技術の種類について慎重になり、特にそれが具体的な現実のビジネス課題を克服できるかどうかについて考えるでしょう。

そうは言っても、2025年の私の予測は以下の通りです。

1. 投資前により良い分析

ROIの改善に重点が置かれるため、企業は賢明に支出することを保証するためにAI自体に頼るようになります。現在までの最大の問題の1つは、特にジェネレーティブAIとLLMの導入以来、「バンドワゴンに乗り遅れる」という恐怖で急いで「バンドワゴンに乗る」ことです。実際、グローバル企業のリーダーの63%は、最近の調査によると、AIへの投資は「バンドワゴンに乗り遅れる」という恐怖によるものでした。このため、データ駆動型アプローチが不可欠です。アジェンチックオートメーションに続いて、認知プロセスインテリジェンスはビジネス運用のより深いコンテキストを提供することに重点を置き、基本的にAIにオペレーショナルコンサルタントとして機能する能力を与えます。これらのシステムは、組織内の複雑なワークフローをマッピング、分析、予測し、リアルタイムデータ分析と過去のパターンに基づいて改善を提案できるようになります。これは、金融、物流、製造業などの分野に特に魅力的です。ここでは、運用の改善が大きなコスト削減につながります。

2. AIファースト時代がBPMへの関心を再燃させる

ビジネスプロセス管理（BPM）の新しい黄金時代が到来します。1990年代以来、エンタープライズリソースプランニング（ERP）の出現が広範なデジタル化を促したのと同様に、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見直す必要があります。変化を促す要因は2つあります。まず、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、健康なユニット経済と正のROIを達成するためにパフォーマンスと効率に重点を置きます。2つ目は、ジェネレーティブAIのアジェンチックハイプが技術の使用例の探索をチームに指示し、市場の優位性を獲得しようとした企業幹部によって推進されています。

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す。したがって、BPMは再び注目を集めています。AIの近い将来、ほぼすべてのエンタープライズワークフローに影響を与えるため、プロセスの発見、分析、再設計は、どのプログラムも拡大する上で基本的なものとなります。これは、テクノロジーに重点を置き、人間やプロセスに関する考慮を無視したために、以前のデジタル変換の課題と同様に、成否率が低かったことを思い出します。

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るマルチモーダル AIは、企業が包括的な状況認識を求めるため、一般的になります。これは、スタンドアロン ドキュメント分析や音声認識を超えて、複数のモダリティから洞察を引き出して、複雑なシナリオについてより豊かで正確な解釈を提供できる統合システムになります。

金融部門では、マルチモーダル AIは、テキスト、音声、取引履歴、行動データを統合して、顧客の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ます。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、顧客の満足度を向上させ、運用の効率を高めることができます。

例えば、AI パワードのバーチャル ファイナンシャル アドバイザーは、24 時間体制でファイナンシャル アドバイスを提供し、顧客の支出パターンを分析して、パーソナライズされた予算提案を提供できます。さらに、AI ドライブのチャットボットは、ルーティンワークの問い合わせを大量に処理し、運用を合理化し、顧客を関与させます。

マルチモーダル AI を活用することで、金融機関は顧客のニーズを予測し、事前に問題に対処し、カスタマイズされたファイナンシャル アドバイスを提供し、顧客関係を強化し、市場で競争力を高めることができます。

4. 規制対応、説明可能なAI

世界的な規制が増加する中、説明可能で透明性のあるAIに重点が置かれ、規制要件を満たすものとなります。AIの透明性、偏りの軽減、監査証跡を可能にするツールに重点が置かれ、企業がAIソリューションを信頼し、必要に応じてコンプライアンスを確認できるようになります。

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、異議を唱えることができるインターフェイスを提供する可能性が高いです。

透明性を超えて、責任あるAIへの取り組みが優先事項となり、企業はクライアントや消費者からの信頼を獲得しようとします。OECDによると、60以上の国で700以上の規制措置が進行中です。立法はまだイノベーションに追いついていないですが、企業は自主的な行動規範、たとえばIEEEまたはNISTによって開発されたものに従うことで、明確な基準を確立しようとします。透明性を取り入れ、ベストプラクティスに従い、顧客とのコミュニケーションを明確にすると、信頼のギャップを埋め、忠誠心と信頼を高めることができます。

外部監査も、第三者の視点を提供するために人気が高まるでしょう。例として、forHumanityという非営利団体は、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ます。

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さらに浸透するにつれて、倫理的配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ります。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AIシステムへのシフトが予想されます。

企業は、コラボレーション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です。つまり、AIシステムは人間の意思決定を強化するのではなく、置き換えるのです。これには、人間とマシン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にも焦点が当てられるかもしれません。

6. アジェンチックを抑制する

2025年、決定論的オートメーションとアジェンチックオートメーションの境界が曖昧になり、より統合された、インテリジェントで、適応性の高いシステムが現れ、さまざまな側面や業界を強化します。しかし、決定論的オートメーションが来年、少なくとも95%の生産オートメーションを支配し続けるでしょう。

アジェンチック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し、セクシーで重要な進歩を遂げる可能性があります。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リアルタイムの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向上させます。

7. LLMへの反発

大規模言語モデル（LLM）の進歩は、革命的でした。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します。特に、リソースの高価な価格帯が挙げられます。

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する必要がある大量のデータから生じます。これにより、倫理、精度、プライバシーの面でリスクが生じ、また、ツールを使用するために必要なエネルギーの量が大幅に増加します。

2025年、企業は、より幅広いタスクや目標に特化した、目的のAIに注力するでしょう。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のと同様に、モデル自体を圧縮することで、計算の精度が小さくなり、コンピュータの電力要件が低減され、速度が向上します。

まとめ

2025年は、特にジェネレーティブAIが企業や仕事を各業界で変革し続けるため、AIへの投資がさらに増加する年になるでしょう。しかし、ビジネスリーダーは、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、データ駆動型で包括的なアプローチで投資するでしょう。結局、AIの本当の潜在性は、如何にして思慮深く戦略的に適用されるかという点にあるのです。FOMOによって判断を曇らせないでください。