AIに関する進化はますます高まっています。この記事ではそんな進化するAIに関して、具体的に2024年のトレンドを予測していきたいと思います。
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。これを読めばこれから注目のAIのトレンドがわかるのはもちろん、どういったリスクがあるのかなども分かりますよ。
マルチモーダルAIは、複数の情報源やモーダル（視覚、音声、テキストなど）を組み合わせて認識や理解を行う人工知能の手法です。
これにより、より豊かな情報を処理し、より自然な対話や理解を実現します。例えば、画像とテキストの組み合わせを用いて物体認識を行ったり、音声とテキストを同時に解析してより正確な意図の理解を行ったりすることが可能です。
マルチモーダルAIは、人間のコミュニケーションや知覚に近い能力を持つAIシステムの実現を目指しています。
エージェントAIは、特定の目標を達成するために独立して行動するプログラムやシステムです。これらのAIは、環境を観察し、情報を収集し、その情報を基に意思決定や行動を行います。
エージェントAIは、ロボット、仮想キャラクター、自動車、家電製品などさまざまな分野で使用されており、自律性と柔軟性を持つことが特徴です。
例えば、自動運転車は道路状況を監視し、適切な操作を行うエージェントAIです。また、仮想アシスタントやゲームのNPC（Non-Player Character）もエージェントAIの例です。
オープンソースAIは、ソフトウェアやモデルのソースコードが一般に公開され、誰でも自由に使用、改変、配布できる人工知能の技術やプロジェクトです。
これにより、研究者や開発者はAIの進歩に貢献しやすく、共同で開発や改良を行うことが可能です。
オープンソースAIは、アクセスの容易性や透明性、コラボレーションの促進などの利点を持ち、AIの民主化と普及に貢献しています。
検索拡張世代（RAG）は、情報検索と自然言語生成を統合したモデルの一種です。
RAGは、与えられた質問やクエリに対して、外部の情報源から関連する情報を収集し、その情報をもとに自然な言語で回答を生成します。
このアプローチにより、より豊富で正確な回答が得られ、検索結果の質が向上します。
RAGは、検索エンジンや質問応答システムなど、情報検索に関連するさまざまなタスクで利用されています。
カスタマイズされたエンタープライズジェネレーティブAIモデルは、企業の特定のニーズや業務に合わせて調整された人工知能（AI）モデルです。
これらのモデルは、企業が持つデータや業務の知識を組み込んで訓練され、特定のタスクや課題に最適化されます。例えば、カスタマイズされたチャットボット、データ分析モデル、自動化プロセスなどが挙げられます。
これにより、企業は効率性を向上させ、顧客サービスの向上や意思決定のサポートなど、さまざまな利点を享受することができます。
AIと機械学習が事業運営に統合されるにつれて、理論と実践のギャップを埋めることができる専門家の必要性が高まっています。彼らは、最新の技術やアルゴリズムを理解し、実際のビジネス課題に適用する能力を持ちます。
また、データの収集からモデルの構築、展開、監視までの一連のプロセスを管理し、持続的な改善を実現します。彼らの存在は、企業がデータ駆動型の意思決定を行い、競争力を維持するために不可欠です。
シャドーAIへの対策を行うことで組織全体でのデータの管理とアクセスの規制を強化し、不正なデータの使用を防ぎます。
また、従業員に対して適切なトレーニングと教育を提供し、シャドーAIのリスクや倫理的な問題についての認識を高めます。さらに、定期的な監視と評価を行い、シャドーAIの使用を検出し、適切に対処します。
最終的には、組織全体での透明性とコラボレーションを促進し、シャドーAIのリスクを最小限に抑えます。
組織はAIに対する現実的な期待を設定し、AIができることとできないことをより微妙な理解を深める必要があります。
また、生成AIが予期しない結果を生み出す可能性があるため、リスク管理と対処策の策定も重要です。
組織は、これらのチェックとバランスを取りながら、生成AIを責任ある方法で活用するためのフレームワークやプロセスを整備する必要があります。
人工知能の導入が広まるにつれて、個人情報の保護やデータの悪用、偏見や差別の懸念など、倫理的な問題が浮き彫りになりました。
また、AIシステムの脆弱性や悪意ある攻撃によるリスクも顕在化しています。
これらの問題に対処するために、組織や政府は倫理的なガイドラインや規制の策定、セキュリティ対策の強化などを行っています。
AIの利用がますます普及する中で、倫理とセキュリティの重要性はますます高まると考えられます。
EUの議会で暫定合意に達したAI法は、世界初の包括的なAIに関する法律です。
これが可決されるとAIの特定の使用を禁止し、リスクの高いAIシステムの開発者への義務、ジェネレティブAIを使用する企業への透明性の要求が発生し、コンプライアンス違反は数百万ドルの罰金を科す可能性があります。
また米国はまだEUのAI法に匹敵する包括的な連邦法を持っていませんが、専門家は、正式な要件が施行されるまでコンプライアンスについて考えるのを待たないよう組織に奨励しています。
ジョー・バイデン大統領は10月の大統領令にて、AI開発者に安全テスト結果を米国政府と共有することを要求し、危険な生物学的材料のエンジニアリングにおけるAIのリスクから保護するための制限を課すなど、新しい義務を実施しました。
いかがでしたか。本日は2024年に注目するべきAIのトレンドに関して消化していきました。
マルチモーダルAIやエージェントAIなど新たなAI技術が多く普及する一方で、倫理的な問題やセキュリティ問題、ディープフェイクなどさまざまな問題にも直面しています。
政府がAI規制に関して動き出してはいるものの、現段階では自身の目で管理・統制していく必要があり、企業はその人材確保が重要視されています。
2025年8月時点におけるドル／円（USD/JPY）の為替レートは、およそ ¥146.9です。 円安傾向は続いており、過去数十年のトレンドとも重なりつつ、依然として投資・政策動向から注目を浴びています。 この記事ではそんな円安に着目してオフショア開発に与える影響を見ていこうと思います。 オフショア開発を始めたい方 社内のIT人材が不足している方 開発効率を上げたい方 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。これを読めばオフショア開発に円安がどう影響するのかがわかるのはもちろん、いつ始めるべきかまで丸わかりですよ。 (more…)
近年、生成AI（Generative AI）はビジネスの在り方を大きく変革する技術として急速に普及しています。 文章、画像、音声、コードなど、多様なコンテンツを自動生成できるこの技術は、従来の業務効率化だけでなく、新たな価値創出や顧客体験の革新にも直結します。 特にエンタープライズ（大企業）においては、膨大なデータ資産や高度なセキュリティ要件、複雑な業務プロセスを背景に、生成AIの導入が戦略的な投資対象として注目されています。 この記事ではそんなエンタープライズ向け生成AIについて具体的な活用事例や導入ステップなど徹底解説していきます。 (more…)
近年、生成AI（Generative AI）は文章生成、画像生成、音声合成、プログラムコードの自動生成など、幅広い分野で実用化が進んでいます。 業務効率化や新しい価値創造の手段として注目され、さまざまな業種で導入が加速しています。 しかし、生成AIサービスを導入するにあたり、どのような形態で利用するかは企業の戦略や要件によって異なります。 この記事では、主な導入形態としてSaaS型の生成AIサービス、オンプレミス型生成AIサービス、API/PaaS活用型生成AIサービスに着目し、それぞれの特徴・メリット・デメリット・選び方のポイントを整理します。 生成AIサービスを導入したい方 生成AIサービスのタイプを知りたい方 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サービスについてどんな特徴があるのかがわかるのはもちろん、適切な選び方まで丸わかりですよ。 (more…)
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。 (more…)
近年、AI技術の進化とともに、業務効率化やサービス向上を目的とした「AIエージェント」の導入が急速に進んでいます。 弊社でも、この流れを受けてAIエージェントの導入を進め、多くの現場で業務の質とスピードの両立を実現することができました。 この記事では、実際に弊社が取り組んだAIエージェントの活用事例を紹介しながら、AI導入によるメリットとその可能性についてご紹介いたします。 AIエージェントが気になる方 AIエージェントの事例が知りたい方 社内の人材不足にお悩みの方 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AIエージェントの成功事例が丸わかりですよ。 (more…)
近年、業務効率化や顧客対応の高度化を目的として、企業や自治体、教育機関など多くの組織で「AIエージェント」の導入が進んでいます。 AIエージェントとは、人工知能を活用して自動的に応答や処理を行うシステムの総称で、チャットボットやバーチャルアシスタント、RPA（Robotic Process Automation）などが含まれます。 しかしながら、AIエージェントの導入には多くの期待が寄せられる一方で、現場ではさまざまな課題に直面するケースも少なくありません。 この記事では、AIエージェント導入によくある課題とその解決方法について、具体的に解説していきます。 AIエージェントに興味がある方 AIエージェントの導入に不安がある方 社内の人材不足にお悩みの方 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AIエージェントの特徴がわかるのはもちろん、うまく活用するための方法もわかりますよ。 (more…)