ジェネレーティブAIは、これまでのエンタープライズテクノロジーの波をはるかに超える勢いで加速しており、ガートナーの最新の予測では、今後4年間でインフラからアプリケーションに至るまで、AIスタックを変革すると予想される3つの大きな変化が概説されています。ベンチャーキャピタルの資金は全体的に減少しているものの、GenAIへの投資は依然として堅調で、クラウドプロバイダー、研究機関、そして資金力のあるスタートアップ企業が、モデル、エンジニアリングツール、そしてエンタープライズアプリケーションの急速な進歩を牽引しています。.
ガートナーの最初の予測は、ドメイン特化型のGenAIモデルの台頭を強調しています。今日の汎用LLMは幅広いタスクを適切に処理しますが、組織は特定の業界、ワークフロー、コンプライアンスニーズに合わせてカスタマイズされたモデルをますます必要としています。2023年にはわずか1%であったエンタープライズGenAIモデルは、2027年には50%以上がドメイン特化型になると予想されます。これらの小規模でタスクに最適化されたシステムは、コンピュータコストの削減、精度の向上、幻覚リスクの低減、そして導入サイクルの迅速化を約束します。ガートナーは、ITリーダーに対し、複数の特化型モデルを管理する準備を整え、カスタムLLMを構築する前に、既存の業界対応LLMの微調整を優先することを推奨しています。.
2つ目の予測は、エージェントAIの爆発的な成長を示しており、自律型エージェントがデジタルオペレーションを変革すると予想されています。2028年までに、エンタープライズソフトウェアの3分の1にエージェントAIが組み込まれ、エージェントは少なくとも15%の日常業務上の意思決定を自律的に処理するようになります。マルチエージェント生成システム（MAGS）が標準化されるにつれて、組織はモジュール型アーキテクチャ、明確な相互運用性の境界、そして新たなエージェント標準を採用し、部門横断的なエージェントコラボレーションに備える必要があります。.
ガートナーの3つ目の予測は、マルチモーダルなGenAIに焦点を当てています。これは、テキスト、画像、コード、音声、動画、構造化データを融合することで、企業のワークフローを向上させるものです。マルチモーダルシステムは、精度、文脈推論、そして自動化を劇的に向上させます。ガートナーは、2030年までにエンタープライズアプリケーションの80%がマルチモーダルになると予測しています。これは、現在の5%未満を大きく上回ります。組織は、こうした状況に備えるために、高品質なマルチモーダルデータセット、ドメインに関連するモダリティ、そしてますます複雑化するGenAIシステムを管理するための堅牢なガバナンスフレームワークに投資する必要があります。.
ソース：
https://www.gartner.com/en/articles/3-bold-and-actionable-predictions-for-the-future-of-genai
