【2025年予測】生成AI市場展望と業務への活用動向

2025/08/14

2025年、生成AIはビジネスと社会の在り方を大きく変えつつあります。

大規模言語モデル（LLM）、マルチモーダルAI、RAG、AIエージェントといった技術革新が進み、企業の業務効率化から新しい価値創造まで、その活用範囲は急速に広がっています。

この記事ではそんな生成AI市場について、今後の展望や業務への活用について動向などを見ていきます。

• 生成AIを活用したい企業の方
• 業務を効率化したい方
• 社内のIT人材が不足している方

これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば生成AI市場について現状と今後の展望が丸わかりですよ。

1. 市場概況と成長予測

生成AIを含むAI市場は、世界・日本ともに急速な拡大を続けており、その成長の中心に大規模言語モデル（LLM）やマルチモーダルAIがあります。

世界のAI市場規模は2022年に前年比78.4％増の18兆7,148億円に到達し、2030年にかけて加速度的に成長すると予測されています。

国内のAIシステム市場（支出額）も2023年に6,858億7,300万円（前年比34.5％増）となり、2028年には2兆5,433億6,200万円に達する見込みです。

特に生成AI市場は顕著で、2023年の世界規模は670億ドル、2032年には1兆3,040億ドルに達すると見込まれています。

この成長を牽引しているのが、ChatGPTやClaudeなどのLLMと、画像・音声・動画を統合的に扱うマルチモーダルAIです。

これらのモデルは単なる文章生成にとどまらず、データ分析、意思決定支援、コンテンツ制作など幅広い領域に浸透しています。

2. 日本国内の導入動向

法人導入数の急拡大

ICT総研の推計によれば、日本で生成AIを業務利用する法人は2023年末時点で24.7万社です。

2024年末には32.7万社、2025年末には41.3万社に達する見込みで、2027年末には59.2万社に拡大すると予測されています。

導入企業は当初、汎用的な生成AIチャットから利用を開始し、その後、業務特化型のLLMやマルチモーダル対応システムへと移行する傾向が強まっています。

導入状況と意向

2025年の法人調査では、「業務で利用中」が15.0％、「トライアル中」が9.4％で、計24.4％が実利用中です。

「導入を検討中」が7.4％にとどまり、半数近くは「導入予定なし」と回答していますが、生成AI活用が競争力の鍵となる中、この比率は今後低下すると予想されます。

3. 利用サービスの傾向

人気サービスと利用率

業務利用の首位はChatGPT（52.1％）、次いでMicrosoft Copilot（42.3％）、Google Gemini（28.5％）です。

Claude（13.1％）、Apple Intelligence（11.0％）、Notion AI（7.7％）、GitHub Copilot（7.6％）が続きます。

GeminiやClaudeはマルチモーダル入力に対応しており、テキスト・画像・音声を組み合わせた高度なタスク処理が可能です。

これにより、製造業やデザイン業務、カスタマーサポートなどでの自動化領域が拡大しています。

利用者満足度

満足度トップはNotion AI（83.3点）、僅差でChatGPT（83.0点）、Apple Intelligence（82.1点）が続きます。

Google GeminiやMicrosoft Copilotも80点台を維持しており、統合性や操作性の高さが評価されています。

4. 技術的トレンドと業務活用の進化

LLM（大規模言語モデル）の高度化

2025年現在、LLM（大規模言語モデル）は数千億から数兆のパラメータを持つ超大型モデルの開発が進み、推論力や知識の幅広さが飛躍的に向上しています。

これにより、単なる汎用AIから業種ごとに特化したカスタムモデルへと進化し、法務や医療、製造業など専門分野に最適化されたLLMが実務で活用されるケースが増えています。

専門知識を反映したカスタマイズにより、従来の業務プロセスが効率化され、正確性や迅速な意思決定の支援が可能となっています。

こうした高度なLLMの導入は、業務改革の核としてますます重要性を高めており、AI活用の新たなフェーズに突入していると言えるでしょう。

マルチモーダルAIの台頭

これまでのテキスト中心のAIから一歩進み、画像・音声・動画・センサーデータなど多様な情報を同時に理解・生成できるマルチモーダルAIへの移行が一層加速しています。

たとえば、建設現場では図面データと現場写真を照合し、進捗報告を自動で作成する事例が増加。

また、小売業界では顧客の購買履歴と店舗内のカメラ映像を組み合わせて、より精度の高い販売予測を実現するケースも登場しています。

こうした技術の進化は、業務効率化と高度な意思決定支援を同時に可能にし、さまざまな業界での活用が期待されています。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の普及

RAGは外部のデータベースや社内文書をリアルタイムで検索し、その情報を生成AIの回答に反映させる技術です。

これにより、最新かつ社内固有の情報に基づいた高精度な回答が可能になり、業務効率化に大きく貢献しています。

特にナレッジ検索やFAQの自動応答、法令解説などの分野で導入効果が顕著で、業務の質とスピード向上に寄与しています。

今後もRAGの活用範囲は広がり、企業の情報活用戦略において欠かせない技術としてさらなる発展が期待されます。

AIエージェントの実用化

AIエージェントは、単なる指示応答型の生成AIを超え、与えられた目標に向けて自律的に計画を立て、複数のステップを連続して実行できる点で注目されています。

これらのエージェントはウェブ検索やアプリケーション操作、さらには他のAIや人間との連携も自律的に行い、旅行の計画や予約、市場調査レポートの作成、プロジェクト管理といった複雑なタスクを効率的に遂行します。

こうした動きは、従来のRPA（業務プロセス自動化）をさらに高度化し、パーソナルアシスタントから企業の基幹業務まで幅広い分野に革新をもたらす可能性があります。

実際にGartnerも自律型AIエージェントを今後の重要なイノベーションとして位置づけており、今後の市場創出と業務効率化の主役になることが期待されています。

5. 利用環境と端末傾向

利用端末はノートPC（Windows）が65.3％で最多、デスクトップPC（Windows）が36.8％と続きます。

iPhone（23.4％）、Androidスマホ（17.6％）などモバイル端末からの利用も拡大しています。

マルチモーダルAIやエージェント活用が進むにつれ、音声入力・カメラ入力の利用が増え、スマートデバイスの存在感はさらに高まると見られます。

6. 今後の展望と課題

普及の加速とAIエコシステムの拡大

生成AI市場は急速に拡大しており、LLM（大規模言語モデル）、マルチモーダルAI、RAG（Retrieval-Augmented Generation）、AIエージェントなどの技術が連携することで、従来の単なる業務支援ツールから、より高度な業務遂行の主体へと進化しています。

特にAIエージェントは、企業内の複数システムを横断的に連携・操作できる点が特徴で、従来のRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）を超える新たな自動化基盤として注目されています。

これにより、業務効率化や生産性向上のみならず、複雑な業務プロセスの自律的な最適化も期待され、市場のさらなる成長と多様な活用が加速する見込みです。

課題とリスク

生成AIの急速な普及に伴い、いくつかの重要な課題とリスクが浮上しています。

まず、LLM（大規模言語モデル）は依然として「幻覚」（Hallucination）と呼ばれる誤情報生成のリスクを抱えているため、RAG（Retrieval-Augmented Generation）やファクトチェック機能の導入が不可欠です。

次に、マルチモーダルAIは画像や音声など個人情報を含む可能性があるため、厳格なデータプライバシー管理が求められます。

さらに、AIエージェントを業務に活用する際には、適切な権限設定や監査体制の整備など、組織の対応力強化が欠かせません。

最後に、生成AIを効果的に活用するには、プロンプト設計やワークフロー設計のスキルを社内で広く育成することが必要であり、全社的な人材育成の取り組みが求められています。

これらの課題を克服することで、生成AIは業務効率化や新たな価値創出に大きく貢献すると期待されています。

参考資料:

https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/html/nd219100.html

7. まとめ

いかがでしたか。本日は生成AI市場展望と業務への活用動向について見ていきました。

2025年の生成AI市場は、LLMの高度化、マルチモーダル対応、RAGの精度向上、AIエージェントの台頭により、新たな進化段階に入っています。

これらの技術は相互に補完し合い、企業の業務効率化と価値創造を加速させます。

生成AIはもはや「使うかどうか」ではなく、「どう活用するか」が問われる時代に突入しており、その選択が企業の競争優位を左右することになります。