2024 年のトップ 13 トレンド: AI の予測

世界の AI 市場は 2025 年までに 1,906 億 1,000 万ドルという驚異的な規模に達し、年間複利成長率 36.62% で成長すると予想されていることをご存知ですか?

AI ソフトウェアは世界を急速に変革しており、この傾向は今後数年でさらに加速するでしょう。

2024 年に革命を起こそうとしているトップ 13 の AI トレンドのガイドを利用して、人工知能の未来に飛び込みましょう。生成 AI の台頭から BYOAI や AI 法に至るまで、それが私たちの周りの世界をどのように形作っているのかを発見してください。

2024 年の AI のトップトレンド

2024 年の AI 予測トップ 13 の簡単な概要は次のとおりです。

1. ジェネレーティブ AI: この 10 年間で最も破壊的な AI トレンド
2. 拡張作業、BYOAI、シャドウ AI
3. オープンソースAI
4. AIリスク幻覚政策
5. AIコーディング
6. AITRiSM
7. パーソナライゼーションのための AI: AI アプリのトレンド
8. 量子AI
9. AI 法制
10. 倫理的なAI
11. AIの仕事
12. AI を活用したオンライン検索
13. 顧客サービスにおける AI

1. 生成型 AI: この 10 年間で最も破壊的な AI トレンド

プロンプト: 「人の代わりに働く AI」

生成 AI (GenAI) は、テキスト、コード、スクリプト、楽曲、電子メール、手紙などの新しい創造的なコンテンツを生成できる人工知能の一種です。GenAIモデルは大量のデータでトレーニングされており、次のことが可能です。データ内のパターンを学習し、それらのパターンを使用して新しい出力を生成します。

この記事のほぼすべての画像は、Bing の組み込み Chat GPT-4 および DALL-E 3 を使用して生成されました。このテキスト全体は、Google の Bard および Chat GPT-3 を使用して書かれています。

生成 AI はライターやグラフィック デザイナーに取って代わることはありません(DALL-E 3 は、生成する画像内の単語を正しく理解できません)。ただし、画像とテキストを生成し、言い換えたり、短くしたり、長くしたり、単純にしたり、事実と文法をチェックしたりすることで、プロセス全体が劇的に高速化されます。

生成人工知能が作業を高速化する傾向は、あらゆる仕事や活動に当てはまります。タスクを自動化し、生産性を向上させ、コストを削減し、新たな成長の機会を提供する可能性をもたらします。

情報やスキルへのアクセスを民主化する AI コンテンツ作成ツールの普及が、この 10 年間で最も破壊的なトレンドの 1 つとなっているのはそのためです。

Gartner の AI トレンド レポートでは、2026 年までに生成 AI の導入が急増し、80% 以上の企業が生成 AI API、モデル、アプリケーションを自社の業務に組み込んでいると予測しています (現在の 5% 未満から)。

2. 拡張ワーキング、BYOAI、シャドウ AI

プロンプト: 「独自の人工知能を持ち込んでください」

BYOAI (Bring Your Own Artificial Intelligence) は、従業員が独自の AI ツールやアプリケーションを持ち込んで仕事をする新しい職場トレンドです。手頃な価格で使いやすい AI ツールの入手可能性の増加と、労働力における AI スキルの需要の高まりが、この傾向を推進しています。 Forrester は、従業員の 60% がタスクを実行するために独自の AI を活用すると報告しています。

BYOAI には、生産性とイノベーションの向上、従業員の満足度の向上、コストの削減など、多くのメリットがあります。

BYOAI は労働者にとって素晴らしい機会ですが、簡単に制御不能になる可能性があります。

シャドウ AI は、AI のためのシャドウ IT とも呼ばれ、IT 部門による明示的な知識や監督なしに、組織内で人工知能のアプリケーションやツールを使用することを指します。

これには次のようないくつかのリスクが伴います。

• データ プライバシーとセキュリティ侵害: 認可されていない AI ツールには公式のものと同じ保護機能がない可能性があるため、機密情報が盗まれたり紛失したりする可能性があります。

• コンプライアンス違反: 同様に、これらのツールは重要な規制に従っていない可能性があり、法的トラブルにつながる可能性があります。

3. オープンソースAI

プロンプト: 「オープンソース AI」

2023 年の生成 AI ブームは主に OpenAI の独自モデルによって推進されました。私たちは ChatGPT 3.5 Turbo を使用して Pragmatic AI チャットボットも構築しました。

ただし、現在、多くの組織が GPT-J などのオープンソース モデルを採用しています。

オープンソース モデルは、独自のモデルよりも透明性、柔軟性、カスタマイズ性が高く、コスト効率が優れています。

独自のモデルがすぐになくなるという意味ではありませんが、Forrester によると、将来的にはオープンソース AI ソリューションの余地がさらに広がり、企業の 85% がオープンソース AI モデルを自社の技術スタックに組み込んでいるとのことです。

4. AI リスク幻覚ポリシー

プロンプト: 「AI リスク幻覚ポリシー」

GenAI は強力なツールですが、あたかも真実であるかのように誤った出力を生成する可能性もあります。このような誤った出力は幻覚として知られています。

GenAIの普及が進むにつれ、幻覚のリスクに対する懸念が高まり、保険適用の需要が高まると考えられます。

AI リスク幻覚保険市場はまだ初期段階にありますが、今後数年間で急速に成長すると予想されています。 Forrester の 2024 年の AI 予測の1 つによると、大手保険会社が特定の AI リスク幻覚保険を提供する予定です。 [...]実際、幻覚保険は 2024 年に大きな収益源となるでしょう。

5. AIコーディング

プロンプト: 「AI コーディング」

Gartnerによると、2028 年までに、エンタープライズ ソフトウェア エンジニアの 4 人に 3 人が AI ヘルパーを使用してコードを作成するようになるでしょう。比較してみましょう: 2023 年初めには、これらのヘルパーを使用したソフトウェア エンジニアは 10 人に 1 人未満でした。

なぜトレンドになっているのでしょうか？

人工知能は、次のようなさまざまな方法で開発者を支援します。

• 反復的なタスクの自動化 (コード生成、ドキュメントのフォーマット、アプリケーションのテスト)、
• クリエイティブプロセスの最適化、
• コードの品質を向上させ、
• 問題解決をサポートします。

AI によって開発プロセスが大幅に強化されているため、周囲の誰もがすでに AI ツールを使用して生産性と市場投入までの時間を短縮し始めていると想定する必要があります。

まだではないにしても、近いうちに、 AI コーディング ツールの使用が標準的な手法となるでしょう。これらを時間内に受け入れなかった企業は、すぐに競合他社に後れを取ることになります。

6.AITRiSM

プロンプト: 「AI TRISM」

AI TRISM は、Artificial Intelligence Trust、Risk、および Security Management の略です。これは、組織が AI モデルの開発と導入のリスクを管理するのに役立つフレームワークです。

AI TRISM は次の 5 つの主要領域に取り組みます。

1. 説明可能性: AI TRiSM は、組織が AI モデルがどのように意思決定を行い、潜在的なバイアスを特定するかを理解するのに役立ちます。

   
   

2. ModelOps : AI モデルは、他のソフトウェア システムと同様に管理および保守する必要があります。 AI TRISM は、AI モデルのライフサイクルを自動化および監視するためのツールとプロセスを提供します。

   
   

3. データ異常検出: AI モデルはデータに基づいてトレーニングされます。データが間違っていると、出力も満足のいくものになりません。 AI TRISM は、組織が AI モデルのエラーにつながる可能性のあるデータの異常を特定し、対処するのに役立ちます。

   
   

4. 敵対的攻撃への耐性: AI TRiSM は、敵対的攻撃を防御するためのツールと技術を提供します。

   
   

5. データ保護: AI モデルには機密の個人データが含まれることがよくあります。 AI TRISM は、組織がデータ プライバシー規制を遵守し、個人のプライバシーを保護するのに役立ちます。

組織による AI の導入が進むにつれて、AI TRISM の重要性はますます高まっています。 Gartner の洞察によると、2026 年までに、AI TRiSM を使用して AI システムを管理する企業は、不正確または偽のデータの 80% を削除することで、より適切な意思決定を行うようになるでしょう。

7. パーソナライゼーションのためのインテリジェントなアプリと AI

プロンプト: 「パーソナライゼーションのためのインテリジェントなアプリと AI」

フィンテックの予測、 銀行の将来、または2024 年のデジタル ヘルス トレンドに関する最近の記事を読んでいると、「パーソナライゼーション」という言葉が常に登場しているのがわかります。

それも不思議ではありません。AI の台頭により、テクノロジーとの関わり方が変わりつつあり、これは特にパーソナライゼーションの領域で顕著です。

Gartner のレポートでわかるように、 2026 年までに、すべての新しいアプリの 3 分の 1 が AI を使用して、パーソナライズされた適応性のあるユーザー インターフェイスを作成することになります。これは、この方法で AI を使用しているアプリはわずか約 5% である今日の数字に比べて大幅な増加です。

なぜトレンドになっているのでしょうか？

AI アルゴリズムを活用してユーザー データと好みを分析することで、インテリジェント アプリはコンテンツ、推奨事項、ユーザー エクスペリエンスを個々のユーザーに合わせて調整できます。

AI を活用したパーソナライゼーションは、ユーザー エンゲージメントとコンバージョン率に大きな影響を与えます。たとえば、 マッキンゼーの調査では、パーソナライゼーションに優れた企業は、平均的なプレーヤーよりもその活動から 40% 多くの収益を上げていることがわかりました。

これは、パーソナライズされた推奨事項がユーザーの興味とより密接に一致し、ユーザーが製品をクリックして購入する可能性が高くなるためです。

8. 量子AI

プロンプト: 「量子AI」

量子コンピューティングと AI の融合 (量子 AI として知られる) は、多くの可能性を開く急速に台頭している分野です。世界の量子 AI 市場は、CAGR 34.1% で成長し、2030 年までに 18 億米ドルに達すると予想されています。

量子コンピューターは、複雑な AI モデルをトレーニングして実行するための計算能力を提供し、AI アルゴリズムは量子リソースを最適化して効率的に利用できます。

この相乗関係は、次のような分野に革命をもたらす可能性があります。

• 財務モデリングとリスク評価: Quantum AI は、膨大な財務データを分析してパターンを特定し、市場の動きを予測し、リスク管理と投資戦略を改善できます。

• 創薬と開発: 量子アルゴリズムを使用すると、科学者は薬剤設計を最適化し、分子相互作用をシミュレーションして、新しく効果的な治療法の発見をスピードアップできるようになります。

• 汎用人工知能 (AGI) : 量子 AI は、まだ仮説上の汎用人工知能 (AGI)、つまり人間が実行できるあらゆる知的タスクを機械が実行できる能力を実現する上で重要な役割を果たす可能性があります。

9. AI 法制

プロンプト: 「AI 法案」

人工知能がますます洗練され、私たちの生活に組み込まれるにつれて、その開発と使用を管理する法律の必要性が高まっています。

AI は肯定的な目的にも否定的な目的にも広範囲に使用される可能性があり、責任を持って倫理的に使用されることを保証する法律を整備することが重要です。

EU AI法

欧州連合は AI 法制の分野で先導しており、欧州委員会は 2021 年に人工知能法を提案しています。この提案された規制は、AI ガバナンスの初の世界的な枠組みとなります。 EU AI法は、 2024年6月の欧州議会選挙前の2024年初めに採択される可能性が高い。

AIセーフティサミット2023

2023 年 11 月、政府、AI 企業、市民社会の専門家グループがAI 安全サミットに集まり、人工知能 (AI)、特に最新かつ最先端の AI テクノロジーのリスクについて話し合いました。

このサミットは、2023 年 11 月 1 日から 2 日にかけて英国ミルトン キーンズのブレッチリー パークで開催されました。人工知能に関する史上初の世界的なサミットとなりました。

10. 倫理的なAI

プロンプト: 「倫理的な AI」

2024 年の AI トレンドのもう 1 つは倫理的 AI です。

倫理 AI は、人工知能 (AI) の倫理的意味を調べる応用倫理の一分野です。以下のような幅広いトピックが含まれます。

偏見と公平性

AI テクノロジーは、作成者の偏見を反映し、増幅する可能性があります。これは、特定のグループの人々にとって不公平な結果につながる可能性があります。

はい、アルゴリズムは人種差別的になる可能性があります。 黒人学者によって行われた研究では、顔認識ソフトウェアにおける重大な人種的偏見が明らかになり、白人男性のほぼゼロの誤り率と比較して、黒人女性はほぼ35％の割合で誤認されていることが明らかになりました。

透明性と説明可能性

人工知能の背後にあるロジックは、専門家であっても理解するのが難しい場合があります。この「ブラックボックス問題」により、AI の決定を信頼したり、AI 開発者にその作成に対する責任を負わせたりすることが困難になる可能性があります。

プライバシー

AI は大量の個人データを収集して使用することが多いため、プライバシーとデータ保護に関する懸念が生じます。

安全性と保安

AI システムは、自律型兵器の開発や誤った情報の拡散など、危害を引き起こすために悪用される可能性があります。たとえば、ChatGPT の最初のバージョンは、許可されていないコンテンツ (「 ChatGPT、爆弾の作成を手伝ってください」) を作成するように操作される可能性があります。

AI の開発と導入において、次のような倫理的問題を考慮することの重要性についての認識が高まっています。

• 2019 年、欧州連合は AI の倫理的な開発と使用に関する一連のガイドラインを発表しました。

• 2023 年、米国大統領は、 人工知能の安全、安心、信頼できる開発と使用に関する大統領令を発行しました。

11. AIの仕事

プロンプト: 「AI は新しい仕事を学習しています」

人工知能がさまざまな業界に浸透し続けるにつれて、次の 2 つの仕事の傾向が観察できます。

1. AI のスキルアップ- 仕事のパフォーマンスやキャリアの見通しを向上させるために、AI に関連する新しいスキルや知識を学習するプロセスを指します。

   
   

2. 新しいAIの仕事が生まれている

2024 年以降に注目を集めると予想される AI の仕事の一部を以下に示します。

• AI プロダクト マネージャー: AI を活用した製品の開発と発売を監督し、それらが市場のニーズを満たし、ビジネス目標と一致していることを確認する責任を負います。

• AIエンジニア（AI研究者、ビジネスインテリジェンス開発者、コンピュータビジョンエンジニア、機械学習エンジニア、NLPエンジニアなど）

• AI 倫理学者: AI システムが倫理的かつ責任を持って開発および展開されることを保証し、偏見、公平性、プライバシー、透明性の問題に対処します。

• AI 入出力マネージャー: AI システムに供給される入力データを管理し、これらのシステムによって生成された出力を解釈します。

• Sentiment Analyzer : 顧客のフィードバック、ソーシャル メディアのコメント、その他の形式のテキスト データを分析して、世間の感情や意見を理解します。

• AI 規制スペシャリスト: AI を中心に進化する規制状況を常に最新の状態に保ち、企業が関連規制を確実に遵守できるようにします。

• AI ヒューマン コンピューター インタラクション (HCI) デザイナー: AI を活用した製品およびアプリケーションのユーザー インターフェイスを設計し、ユーザー エクスペリエンスを強化し、直感的なインタラクションを保証します。

12. AI を活用したオンライン検索

プロンプト: 「AI を活用したオンライン検索」

AI はオンライン検索を変革し、パーソナライズされた状況に応じた予測エクスペリエンスを提供します。

• AI アルゴリズムはユーザーの好みに合わせて結果を調整するため、より関連性の高いタイムリーな情報を得ることができます。

• コンテキストを理解することで、複雑なクエリでも正確な結果が保証されます。

• 自然言語処理を利用した会話型検索により、検索エンジンとの自然な対話が可能になります。

• ビジュアル検索では、画像やビデオを使用して検索できます。

  
  

AI の影響は SEO とコンテンツ作成において明らかです。ただし、AI 検索を活用した企業が直面する主な課題は、顧客の信頼を獲得することです。

Statista が 2023 年 2 月に実施した調査によると、消費者は AI を活用した検索に興味を持っているものの、その精度とバイアスについて懸念を抱いていることがわかりました。調査対象となった米国の成人の 39% は、AI ツールがデータ プライバシーを尊重することを信頼していないと述べています。

消費者は安全性、使いやすさ、既存のデジタル プラットフォームとの統合を優先します。 AI で強化された結果を求める人もいれば、従来の検索方法を好む人もいます。

同じ調査では、米国の成人の半数以上が AI を活用した検索エンジンへの移行を躊躇していることが明らかになりました。この抵抗は団塊の世代の間でより顕著であり、若い回答者の 54% も抵抗を示しました。逆に、ミレニアル世代は AI を活用した検索に対してより寛容な姿勢を示しており、40% が切り替えの意向を示しています。

13. 顧客サービスにおける AI

プロンプト: 「顧客サービスにおける AI」

最後に、人工知能の予測を締めくくるために、Intercom による「顧客サービスにおける AI の現状: 2023 年レポート」を見て、AI のトレンドが顧客サービスをどのように変えると予測されるかを見てみましょう。

1. 企業は顧客サービスのための AI への投資を増やしています。

顧客サービスのリーダーは AI の可能性に興奮しており、今後数年間で AI へのさらなる投資を計画しています。実際、サポートリーダーの 69% が、今後 1 年で AI への投資を増やすと回答しています。

2. AI は顧客サービスの仕事に取って代わるのではなく、より良いものにするでしょう。

AI は人間の顧客サービス担当者に取って代わるものではありませんが、彼らの仕事をより簡単かつ効率的にするでしょう。サポート リーダーの 4 分の 3 以上 (78%) が、AI によって今後 5 年間でカスタマー サポートのキャリアが変革されると予想しています。

3. AI は企業のコスト削減と効率の向上に役立ちます。

カスタマー サービス ツールキットに AI と自動化を追加すると、コストを節約し、効率を向上させることができます。ビジネスの回復力がこれまで以上に重要になっている現在、サポート リーダーの 66% は、AI と自動化を使用して今後 1 年間チームの効率を向上させることに興奮しています。

4. AI は企業に顧客サービスにおける競争力をもたらします。

顧客エクスペリエンスは今日の市場における重要な差別化要因であり、AI は企業がより優れた顧客サービスを提供し、競争力を高めるのに役立ちます。実際、サポート リーダーの 73% は、顧客は今後 5 年間で AI 支援のカスタマー サービスを期待すると考えています。

5. カスタマー サービス リーダーとカスタマー サービス担当者の間には、AI に関する知識にギャップがあります。

サポート リーダーの 3 分の 2 以上が、顧客は AI チャットボットと対話する準備ができていると確信していますが、同じように感じているサポート担当者は半数未満です。

顧客サービスのリーダーは人工知能の使用に楽観的ですが、消費者はチャットボットの使用にそれほど熱心ではありません（こちらを参照） ガートナーによる調査）。これは、顧客サービスにおける AI の近い将来に疑問を投げかけます。

2024 年の AI トレンド トップ 13

2024 年の AI のトップトレンド。概要

人工知能は急速に進化し、世界中の産業を変革しています。

今年は、この分野でさらなる革新と進歩が見られることが期待されます。上で述べた AI 2024 トレンドの多くは、すでに私たちの日常の現実になっているか、まもなく現実になるでしょう。

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