2024.11.25

2025年の AIトレンド ：未来を変える技術

人工知能（AI）は、2025年に最も注目される技術になることは間違いありません。企業の会議室から教室、病院、家庭まで、AIはますます私たちの生活に深く関わっていきます。AIの影響が広がる中で、その倫理的な問題にも対応する必要があります。例えば、AIが仕事に与える影響や、人間の創造性を奪うのか、データ収集がプライバシーにどう影響するのか、などの疑問が残っています。2025年には、これらの疑問に対する答えが少しずつ明らかになるかもしれません。また、これまで考えられなかった革新的な技術も登場するでしょう。本記事では、今後12ヶ月間に注目すべき AIトレンド を紹介します。

世界のAI市場規模と導入状況

2024年から2030年にかけて、世界の人工知能（AI）市場は年平均成長率（CAGR）36.6%で成長すると見込まれています。テクノロジー企業による継続的な研究開発が進む中、自動車、ヘルスケア、小売、金融、製造などの産業でAI技術の導入が加速しています。例えば、2023年12月にGoogle LLCが発表した大規模言語モデル「Gemini」は、Gemini Nano、Gemini Pro、Gemini Ultraの3つのバージョンが提供されており、特に標準でマルチモーダル機能を搭載している点が他社製品と差別化されています。

出典：Grandviewresearch

AIは、新たなデジタル時代を切り開く革命的な要素として確立されつつあります。Amazon.com, Inc.、Google LLC、Apple Inc.、Facebook、International Business Machines Corporation（IBM）、Microsoftといった大手企業は、AIの研究開発（R&D）に多額の投資を行い、AI市場の拡大を後押ししています。これらの企業は、AIをより企業の利用ケースに適したものにするために取り組んでおり、さまざまな企業がAI技術を採用して、より良い顧客体験を提供し、AI業界4.0における存在感を高めています。

PwC の専門家の意見

一部の市場や業界、企業は他よりも進んでいるものの、AI全体としてはまだ非常に初期段階にあります。マクロ経済的観点から見ると、新興市場が先進市場を飛び越えて発展するチャンスが存在します。また、あなたの業界においても、今あるスタートアップや、まだ設立されていない企業が10年後には市場のリーダーになる可能性があります。

日本のAI市場規模と導入状況

2024年の日本におけるAIシステム市場は、前年より31.2％増加し、9,000億6,300万円に達すると予測されています。デジタルビジネスを見据えた先進企業は、独自の生成AIモデルを構築するために大規模な実証実験を行い、本格運用に向けた投資を加速させています。また、2023年にはAIモデルの利用が限定的だった企業も、簡単なモデルの構築や生成AIを活用したアプリケーションの導入が進み、AIシステムの需要がさらに高まる見通しです。

加えて、最新技術をサービスとして迅速に市場に投入したい企業は、スタートアップへの追加投資や企業買収を加速させ、連続的に製品を市場に送り出すことで、競争がますます激化するとIDCは予測しています。AIシステム市場は2024年に成長スピードが一時的に減速するものの、2025年には再び成長率が回復し、2023年から2028年にかけての年平均成長率（CAGR）は30.0％で推移し、2028年には市場規模が2兆5,433億6,200万円に達すると見込まれています。

出典：IDC Japan

日本における生成AIの活用状況は欧米と比べるとまだ低調ですが、今後の利用に前向きな姿勢を示している人は約7割にのぼり、潜在的なニーズは非常に高いと言えます。生成AIを活用したサービスも開発が進んでおり、教育、就労支援、介護といったさまざまな分野での導入が拡大しています。

出典：総務省

令和６年版情報通信白書（概要）：生成AIで顕在化した課題・リスクへの対応

• 急速に進展・普及したAIには機密情報の流出、偽・誤情報の流通の加速等の多様なリスクが存在している。

• AIの安全・安心の確保に向けて、AIの安全性の評価手法の検討等を行う機関として、日本にAIセーフティ・イ ンスティテュート（AISI）が設立された。 偽・誤情報対策としてはAI生成コンテンツを判別する技術の開発・実証も進んでいるほか、メディアを中心とした 取組として、インターネット上の記事や広告に発信元の情報を付与する技術の開発等も進展している。

• また、大規模言語モデル（LLM）開発は、OpenAIのほか、巨額の投資が可能で日々大量のデータを収集し ているGAFAM等のビッグテック企業がリードしており、データの取扱いの透明性や、公平な市場環境の確保、 日本の国際競争力強化に向けた対策等が求められる。

• 対策の一つとして、産官学が連携して国産LLMの開発や大量・高品質で安全性の高い日本語中心の学習用 データの整備を推進している。

2025年のAIトレンド：未来を変える技術

エージェント型AI (Agentic AI)

■ 概要

エージェント型AIは、AIの新たな進化形です。これは、さまざまなAI技術やモデル、手法を組み合わせたもので、自律的にデータを分析し、目標を設定して、その達成に向けて行動できるエージェントを生み出します。このエージェントは、最小限の人間の手助けで、自分自身で問題解決を行い、学びながら改善していくことができます。

ガートナーの予測：

現在のAIは指示を受けて動作する「生成AI」ですが、エージェンティックAIは自ら判断して行動できるAIです。2028年までに、企業向けソフトウェアの33％にエージェンティックAIが組み込まれ、日常の業務の15％が自動的に判断されるようになると予想されています。

エージェンティックAIは、AIアシスタント、ソフトウェア、IoTデバイス、ロボットなどに取り入れられ、すでに多くのスタートアップがエージェント構築プラットフォームとして自社をアピールしています。

■ 活用事例

• IT：コード生成と補完は、AIを活用して自動的にコードを書いたり、コードの提案を行う技術です。例えば、GitLabのAIエージェントは、コードの予測や関数ロジックの確認、テストの提供、一般的なコードの提案などを行っています。これにより、開発者の負担を軽減し、効率的なプログラム開発が可能になります。また、デバッグとテストにおいても、AIは自動化を推進しています。RevDeBugのように、AIを使ってコードの各行におけるエラーを自動で分析することで、開発者が迅速にバグを発見できるようになります。さらに、自動テストの分野でも大きな進展があります。Nagra DTVでは、Agentic AIを活用してウェブやモバイルの自動テストを実現しており、2500件のテストケースを自動化し、テストのスピードを4倍にし、テスト期間を25%短縮しています。
• ゲーム：ゲーム内のキャラクター(NPC)が、AIを使って人間らしい行動やプレイをすることで注目を集めています。スタンフォード大学の研究者たちは、仮想の小さな町「スタンフォードAIビレッジ」を作成しました。ここでは、AIエージェントがニュースを共有したり、関係を築いたり、グループで活動したりする様子を観察できます。

出典：https://www.youtube.com/watch?v=ZdoU9vI2yCga

• 保険：保険業界では、エージェント型AIを活用することでさまざまなプロセスが効率化されています。引受や請求処理において、AIは迅速かつ正確な対応を可能にします。例えば、オランダの大手保険会社は、AIを導入することで90%の自動車保険請求を自動化しています。これにより、複雑なケースに人間が集中できるようになり、全体の効率が向上しています【
  
• 人事：エージェント型AIは人事プロセスのさまざまな部分を効率化し、精度を向上させています。例えば、PepsiCoはAIを利用して履歴書のスクリーニングを自動化し、採用プロセスを短縮しています。これにより、適切な候補者を迅速に選定することが可能となり、全体的な効率が向上しました。さらに、給与処理や面接のスケジュール管理も自動化され、人事担当者の負担を軽減しています。また、個別にカスタマイズされたトレーニングプログラムの提供や、従業員のパフォーマンスを監視する仕組みもAIによって支援されています。
  
• 小売とEコマース：エージェント型AIは、小売やEコマースの運営効率を大幅に向上させています。店舗内の商品配置や季節ごとのプロモーションの最適化により、消費者の購買行動に合わせた効果的な展示が実現されています。例えば、Zaraはエージェント型AIを活用して需要を予測し、在庫管理を最適化しています。サプライチェーン全体でのデータ分析により、無駄な生産を抑え、在庫予測をリアルタイムで行うことで廃棄を最小限に抑えることが可能です。さらに、AIは顧客の好みを予測し、個別にカスタマイズされた商品提案を行うことで、顧客とのより深い関係を築いています

>>>関連記事：https://relipasoft.com/blog/top-10-it-technology-trends-for-2025/

量子AI (Quantum AI)

■ 概要

量子AIは、量子コンピュータとAIを組み合わせた新しい分野で、量子コンピュータの特別な機能（量子重ね合わせや量子もつれ）を利用してAIを強化します。これにより、AIアルゴリズムは、従来のコンピュータよりもはるかに速くデータを処理し、問題を解決できるようになります。

Microsoft、Amazon、Google、IBMなどの大手企業は、量子コンピュータをサービスとして提供しており、企業や研究者は自分で量子コンピュータを持つことなく、その力を活用できます。これにより、誰でもこの革新的な技術を試すことができ、利用の幅が広がっています。

■ 活用事例

• 医療：量子AIの力を活用することで、各患者の遺伝情報に合わせた治療法が提供され、より効果的で個別化された治療が可能になります。例えば、量子コンピュータを使ったスタートアップのRigetti Computingは、バイオテクノロジー企業と協力して薬の開発を加速しています。量子AIのアルゴリズムを使うことで、分子の構造を非常に速く、そして正確に分析できるようになりました。この技術の進展により、研究が速やかに進み、個別化医療の分野が変革を迎え、医療機関が患者一人ひとりの遺伝情報に基づいた最適な治療法を提供できるようになります。
• サプライチェーンと物流：量子AIは、先進的なカメラ技術とAIを使って自動運転車の運転効率を高めます。交通や天候、荷物の大きさなどのリアルタイムデータを分析し、最適なルートを即座に調整することができます。これにより、燃料の無駄遣いや輸送時間の短縮が可能になります。
• エネルギー：エネルギー分野では、量子AIが電力網の効率化や、世界中でのエネルギー需要の予測に役立っています。大量のデータを解析し、最適なエネルギーの作り方や配分方法を見つけることができます。
• 金融：金融業界では、量子AIを使ってデータをより効率的に処理しています。この技術により、取引戦略がより柔軟になり、予測がしやすくなります。また、量子AIはポートフォリオ管理をより効果的に行い、投資家の目標に合わせて最適化し、利益を最大化します。リスクの分析も正確に行えるため、より良い投資判断ができるようになります。

AIガバナンス（AI Governance）

■ 概要

AIガバナンスとは、人工知能（AI）システムが倫理的かつ責任ある方法で設計・開発・運用されるようにするためのルールやガイドライン、監督の仕組みを指します。AIがさまざまな分野で活用されるにつれ、技術が適切に使われることを確保し、潜在的なリスクや問題を管理することが重要になっています。

■ 活用事例

• 金融 — マネー・ローンダリング防止：オンラインで買い物をすると、銀行から不審な取引についての通知が届くことがあります。AIガバナンスは、詐欺検出のアルゴリズムが常に最新で、適切に監視されていることを保証しています。例えば、マスターカードはAIを使って、詐欺の可能性がある取引を検出・防止し、あなたの金融取引を安全に守ります。 
• ソーシャルメディア — コンテンツ管理：ソーシャルメディアでは、有害な投稿に警告ラベルが付けられることがあります。AIガバナンスは、言論の自由を守りながらも、責任あるコンテンツ管理が行われるようにしています。例えば、 Facebookなどのプラットフォームは、AIを活用してヘイトスピーチや暴力的な投稿、虚偽情報を素早く検出し、削除しています。これにより、安全で健全なコミュニティを維持しています。
• 災害対応 — 緊急通報サービス：災害時、AIは救助活動をサポートし、被害状況を迅速に評価します。AIガバナンスは、これらのシステムが人命を最優先し、緊急時に適切な行動を取るように保証します。例えば、 赤十字社などの団体は、AIを使って衛星画像を分析し、被災地の状況を把握することで、迅速な救援活動を行っています。
• 雇用 — 採用プロセス：AIを活用した採用システムは、応募者を公平に選考します。AIガバナンスは、アルゴリズムがバイアスを避け、ダイバーシティを促進するよう設計されていることを保証します。例えば、 LinkedInは、AIを使って応募者のスキルや資格に基づいて、最適な求人をマッチングさせることで、偏見の少ない採用を実現しています。
• 教育 — パーソナライズ学習：AIを使った教育プラットフォームは、一人ひとりのニーズに合わせた学習体験を提供します。AIガバナンスは、プライバシーを保護しながら、学習内容が適切であることを確認します。例えば、Khan Academyは、AIを使って生徒の強みや弱みに応じた学習プランを提供し、それぞれに合わせた教育を行っています。
• ヘルスケア — 医療診断：AIを使った診断ツールは、症状を分析し、適切な治療方法を提案します。AIガバナンスは、これらのツールが信頼できるものであり、正確に診断できるように厳しいテストを受けていることを保証します。例えば、IBM Watson for Oncologyは、AIを活用してがん患者の治療法を提案し、医師が最適な治療決定を下せるよう支援しています。

グリーンAI

■ 概要

グリーンAIとは、環境に配慮した形で運用される人工知能（AI）システムを指します。現在、多くのAIシステムは環境に悪影響を与えるとされていますが、適切な対策を講じることでその影響を減らすことが可能です。

具体的には、AIモデルを効率的に設計し、大量のエネルギーを必要とするトレーニングを避けることが重要です。また、システム全体を最適化して、消費電力を抑えることも求められます。これにより、企業は環境に優しいAIの開発と運用ができ、AIシステムによる環境負荷を減らすことができます。

PwCの調査によると、AIを活用することで世界の温室効果ガス排出量を4％削減できるとされています。さらに、AIの環境活用は2030年までに世界経済に最大5.2兆ドルの貢献をもたらす可能性があります。しかし、機械学習自体にもエネルギー消費が伴います。ガートナーは、2025年までにサステナブルAIが導入されなければ、AIが人間の労働よりも多くのエネルギーを消費すると予測しています。

出典：BCG

■ 活用事例

▷ 持続可能性のためのデータ分析：AIは、企業が環境への影響を減らすためにデータを分析するのに役立ちます。例えば、AIを使って輸送やエネルギー使用のデータを集め、カーボンフットプリントを計算することができます。また、企業はサプライチェーンのデータを分析して、支出や業務を効率化することも可能です。

▷ 持続可能な農業：AIは農業をもっと持続可能にするための手助けをしています：

• 農業ロボット: AIロボットが作物を自動で収穫し、廃棄物を減らします。
• 天候監視: AIは天気を予測し、農家が作物をいつ植えたり水をやったりすべきかをアドバイスします。
• 土地管理: AIは農地の使い方を計画するのに役立ち、規制に従うことも確保します。
• 作物・動物監視: AIは作物や動物の健康をチェックし、病気や害虫の早期発見をサポートします。

▷ 自然災害への備え：AIは災害への準備にも貢献しています：

• 洪水警報: AIは洪水を予測して、早期警告を出し、命を守る手助けをします。
• 森林火災: AIセンサーは森林の火災を早期に発見し、被害を防ぎます。

▷ 生物多様性の監視：AIは動物や植物を監視し、気候変動の影響を評価します。これにより、生物多様性の保護がより効果的に行えます。

▷ 大気汚染対策：AIは大気汚染を減らすためにも活躍しています：

• リアルタイム警告: AIは汚染レベルを監視し、警告を出して人々がすぐに対応できるようにします。
• 予測モデル: AIは汚染物質の未来の影響を予測し、対策を講じることができます。

▷ 不良品の削減：Forbesによると、世界中で毎年約170億点の商品が返品されています。これは、製品の不良や顧客の不満が原因です。この返品によって、年間約470万メートルトンのCO2が排出されています。返品を10％減らすことができれば、アメリカの約57,000軒の家庭を1年間電力で支えるのに十分なエネルギーを節約できるとされています。AIを使ったコンピュータービジョンシステムは、製造の段階で不良品を減らす手助けをします。生産ラインに設置されたAIシステムは、手作業でのチェックよりも正確で効率的に製品の品質を検査できます。

AIとサイバーセキュリティ

■ 概要

AIを活用したサイバーセキュリティは、リアルタイムでサイバー脅威を監視、分析、検出し、対応します。AIは大量のデータを分析して、サイバー攻撃の兆候を示すパターンを見つけることができ、またネットワーク全体をスキャンして脆弱性を発見し、サイバー攻撃を防ぎます。AIは主にユーザーの行動パターンを監視し、それを基準として異常な行動を検出し、不正アクセスを防ぎます。AIはリスクを優先順位付けし、マルウェアや侵入を攻撃が始まる前に即座に検出することもできます。適切に使えば、AIはセキュリティ作業を自動化し、繰り返し作業を自動で行うことで人手を減らし、人的ミスを防ぎます。

■ 活用事例

• 脅威の検出と予防：AIは大量のデータを分析し、ユーザーの行動に異常があるかどうかを判断します。例えば、従業員が誤ってフィッシングメールをクリックした場合、AIはすぐに異常な行動を検出し、潜在的なセキュリティリスクを警告します。Deep InstinctのChuck Everetteによると、従来のマルウェア検出システムが30%から60%の検出率に対し、AIは80%から92%の検出率を誇ります。
• ユーザー行動の分析：AIモデルは、ネットワーク上の行動を継続的に分析し、通常とは異なる行動を検出します。AIは自己学習しながら精度を高め、脅威の検出能力を向上させるので、新しいサイバー脅威にも迅速に対応することができます。
• 高度な脅威対応と軽減：AIは脅威の検出だけでなく、自動でサイバー攻撃に対応します。これにより、セキュリティチームの負担を減らし、インシデントへの対応時間を短縮することができます。AIは膨大なセキュリティデータを分析し、技術ログやネットワークトラフィック、グローバルな脅威情報をもとに、サイバー攻撃に対する適切な対応を自動で生成します。
• 脆弱性の評価と管理：サイバー攻撃が進化する中、企業は新たな脆弱性への対策が難しくなっています。AIを使ったソリューションでは、デバイスやサーバー、ユーザーの行動を分析し、未知の脆弱性やゼロデイ攻撃を検出します。AIはこれにより、リスクの高い脅威に対してリアルタイムで防御を行います。

まとめ

本記事では、世界と日本におけるAIの規模と導入状況、さらに2025年のAIトレンドについて解説しました。2025年のAIトレンドは、業務の効率化や自動化を進める一方で、倫理的な課題への対応も求められます。AIは意思決定の自律化を促進し、ビジネスのパーソナライズを強化することで、顧客に最適な体験を提供します。また、AIは環境保護にも貢献し、温室効果ガス削減やエネルギー効率の向上に寄与することが期待されています。これらのトレンドは、AIが今後ますます社会において重要な役割を果たすことを示しています。

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