2025年のAIトレンド

2,613 文字

2025年のAIにおける最も重要なトレンドは何でしょうか？私なりの見識に基づいた予測をお話ししたいと思います。機密情報を持っているわけではありませんが、これが初めての予測というわけでもありません。2024年のAIトレンドも予測しましたが、まあまあ的中したと思います。
その動画について少し告白すると、2024年3月まで撮影を待っていました。つまり、すでに1年の4分の1が経過していたわけです。しかし今回はそうではありません。では、2025年の重要なAIトレンド8つについて見ていきましょう。
まずは明白なものから始めましょう。その1つ目は、エージェンティックAIです。
このチャンネルでエージェントに関する動画を投稿するたびに視聴回数が急上昇します。この技術への関心が高いことは明らかです。AIエージェントとは何でしょうか？それは、推論し、計画を立て、行動を起こすことができる知的システムです。エージェントは複雑な問題を分解して多段階の計画を作成し、目標を達成するためにツールやデータベースと対話することができます。
優れたAIエージェントの有用性については、ほとんどの人が納得していると思います。問題は、現在のモデルが一貫した論理的推論を苦手としていることです。単純な計画は実行できますが、複数の変数を含む複雑なシナリオを扱う際には、追跡を失い、完全には筋の通らない判断をしてしまいます。
そのため、2025年にはより優れたモデルが必要になるでしょう。さて、トレンド2は推論時の計算についてです。推論時には、モデルはユーザーのクエリをトレーニング中に処理された情報と比較し、その重みに保存されているリアルタイムデータに取り組みます。新しいAIモデルは推論処理を拡張して、回答を出す前に実質的に「考える時間」を設けています。そして、その考える時間は必要な推論量に基づいて変動します。
単純なリクエストなら1、2秒で済みますが、より大きく難しい問題には数分かかるかもしれません。推論時計算モデルの興味深い点は、基礎となるモデルを訓練し調整することなく、推論を調整し改善できることです。
つまり、LLMの開発において推論を改善できる場所が2つあるということです。1つは訓練時で、より質の高い訓練データを使用すること。もう1つは推論時で、より良い思考連鎖訓練を行うことです。これは最終的にはより賢いAIエージェントにつながる可能性があります。
さて、トレンド3は超大規模モデルです。大規模言語モデルは、訓練過程で洗練される多くのパラメータで構成されています。2024年の最先端モデルは、1～2兆パラメータ程度のサイズです。次世代モデルはそれよりもはるかに大きくなると予想され、おそらく50兆パラメータを超えるでしょう。
しかし、2025年が巨大モデルの年だとすれば、それは同時にトレンド4である超小型モデルの年にもなるかもしれません。わずか数十億のパラメータしかないモデルです。「わずか数十億」という言い方はあまり聞きませんが、まさにそうなのです。これらのモデルは、GPUを山積みにしたような巨大なデータセンターを必要としません。
ノートパソコンやスマートフォンでも実行できます。実際、私のノートパソコンでは20億パラメータのIBM Granite 3モデルを実行していますが、デバイスはそれを実行するのに苦労する必要もありません。したがって、大規模な計算オーバーヘッドを必要とせずに、特定のタスクを完了するように調整されたこのサイズのモデルがより多く登場すると予想されます。
2024年の企業におけるAIの最も一般的な使用事例をご存知ですか？ハリス調査によると、顧客体験の向上、IT運用と自動化、バーチャルアシスタント、そしてサイバーセキュリティです。2025年に向けて、より高度な使用事例が見られるでしょう。単にチケットを振り分けるだけでなく、複雑な問題を実際に解決できるカスタマーサービスボット。
IT全体のネットワークを事前に最適化できるAIシステム、あるいは新しい脅威にリアルタイムで適応できるセキュリティツールを想像してみてください。私が初めて生成AIを使ってビールのレシピを作ろうとした当時、LLMのコンテキストウィンドウはわずか2000トークンでした。今日のモデルは、数十万、あるいは数百万トークンのコンテキストウィンドウを持っています。
トレンド6の「ほぼ無限のメモリ」に近づいています。ボットは私たちに関するすべての情報を常にメモリに保持できるようになります。私たちとの過去のすべての会話を思い出せるカスタマーサービスチャットボットの時代がまもなく到来します。それは希望的には良いことだと考えられるでしょう。
さて、トレンド7は人間参加型の拡張です。チャットボットが臨床推論において医師の性能を上回ったという研究についてご存知かもしれません。50人の医師が症例報告を調べて医学的状態を診断するよう求められました。同じ症例を提示されたチャットボットは、実際に医師よりも高いスコアを獲得しました。しかし、ここで興味深いのは、一部の医師がランダムに選ばれてこの研究でチャットボットを使用することを許可されたことです。
医師とチャットボットのグループは、チャットボットが単独で症例を解決した場合よりも低いスコアを記録しました。これはAIと人間の拡張における失敗です。専門家が効果的なAIシステムとペアを組んだ場合、それぞれが単独で作業する場合よりも賢くなるはずです。しかし、LLMチャットボットのプロンプト作成は難しい場合があります。
適切なプロンプトを調整し、正しい方法で要求を行う必要があります。そのため、専門家がAIの使用方法の専門家である必要なく、AIツールを自分たちのワークフローに組み込むことができるより良いシステムが必要です。この分野ではさらなる進展が期待されます。
2024年のトレンド動画での最後のトレンドでは、実際に視聴者の皆さんに「来年重要になるだろうAIトレンドは何だと思いますか？」と質問を投げかけました。そして本当に良かったと思います。
何百人もの視聴者が考えを共有してくれました。良いアイデアだと分かったので、トレンド8は皆さんに委ねたいと思います。2025年の重要なAIトレンドは何だと思いますか？コメントで教えてください。