ガートナーの2025年 生成AIのハイプサイクル 急速に変化し、しばしば過大評価されるGenAIの世界で、企業がいかにして生き残ることができるかを強調しています。ガートナーは、2028年までに951億5千万以上の企業がGenAI API、モデル、または対応アプリケーションを本番環境に導入すると予測しています。しかしながら、今日では多くのイノベーションが過大な期待にとどまっており、ITリーダーはリスク、メリット、そして長期的な戦略のバランスを取る必要に迫られています。.
報告書では、 GenAIの展望を形作る4つの重要な領域:
- GenAIモデル大規模言語モデル（LLM）は依然として基盤であり、カスタマイズの可能性を秘めた幅広いユースケースを支えています。マルチモーダル生成AIとドメイン特化型モデルも成熟しつつあり、よりターゲットを絞ったアプリケーションを提供しています。.
- AIエンジニアリング: 組織がGenAIを拡大していく上で、ガバナンス、オーケストレーション、そして信頼性のためのツールとフレームワークは不可欠です。主な焦点領域としては、幻覚の軽減、コンプライアンスの確保、そして安全な導入の実現などが挙げられ、AI TRiSMが普及しつつあります。.
- AIエージェントとアプリケーション: 高度な仮想アシスタントなどのGenAIエージェントは、 「エージェント型AI」 自律的な意思決定と行動が可能になります。この変化は、受動的なチャットボットから能動的なビジネスプロセス自動化への移行を示しています。.
- インフラストラクチャと有効化専用の AI チップ、スーパーコンピューティング、自己教師あり学習などの手法により、コストが削減され、効率が向上し、自動運転からヘルスケアまで幅広い分野で応用されています。.
LLM などの一部のテクノロジーは生産性向上に向けて進歩していますが、エージェント開発フレームワークや汎用人工知能などの他のテクノロジーは、成熟までにまだ 10 年以上かかります。.
CIOやITリーダーにとって、ガートナーのハイプサイクルは、組織のリスク許容度と戦略目標に合致するイノベーションを特定するためのガイドとなります。重要なポイントは、GenAIの成功には、誇大広告を追うのではなく、モデル、ガバナンスフレームワーク、そしてインフラストラクチャを慎重にオーケストレーションすることが必要であるということです。.
ソース：
