ガートナー、「生成AIのハイプ・サイクル:2024年」を発表–2027年までに生成AIの40%がマルチモーダルに

今回は「ガートナー、「生成AIのハイプ・サイクル:2024年」を発表–2027年までに生成AIの40%がマルチモーダルに」についてご紹介します。

関連ワード (CIO/経営等) についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


 ガートナージャパンは9月10日、「生成AIのハイプ・サイクル:2024年」を発表した。2027年までに生成AIソリューションの40%が、テキスト、画像、音声、動画などのデータを一度に処理する「マルチモーダル」になるとの見解を示した。生成モデルのマルチモーダル化は、人間とAIのやりとりを強化し、対応技術の差別化につながるという。

 ディスティングイッシュト バイス プレジデント アナリストのErick Brethenoux氏は、「生成AI市場において、複数のモードでネイティブに学習したモデルが台頭し始めている。これにより、異なるデータストリーム間の関係を把握しやすくなるだけでなく、あらゆるデータタイプやアプリケーションに生成AIのメリットを拡張できる可能性がある。また、環境に関係なく、人間がより多くのタスクを実行できるようAIがサポートすることが可能になる」とコメントする。

 同ハイプ・サイクルにおいて、「マルチモーダル生成AI」は「オープンソースの大規模言語モデル(LLM)」とともに、「早期に採用することで顕著な競争優位性と市場投入までの期間短縮をもたらす可能性があるテクノロジー」として取り上げられている。その上で、両技術とも今後5年以内に組織に大きな影響を及ぼす可能性を秘めているとしている。

 また、10年以内に主流になると予測される生成AI技術の中では、「ドメイン固有の生成AIモデル」と「自律エージェント」が有力候補として挙げられている。

 ディスティングイッシュト バイス プレジデント アナリストのArun Chandrasekaran氏は、「テクノロジーやベンダーが入り乱れ、目まぐるしく変化するエコシステムが原因で、生成AIエコシステムのかじ取りは企業にとって極めて困難な作業となり続けるだろう。業界再編の始まりとともに、生成AIは幻滅期に入っている。ブームが一段落すれば、今後数年間は急速なペースで機能が進歩し、さらなるメリットを得られる可能性がある」と述べる。

 上述した4つの生成AI技術について、ガートナーは次のように説明する。

 マルチモーダル生成AIは、通常では実現不可能な新しい機能を実現することで、エンタープライズアプリケーションに変革的なインパクトをもたらす。このインパクトは特定の業界やユースケースに限定されるものではなく、AIと人間の間のあらゆる接点への適用が可能である。現在、多くのマルチモーダルモデルは2~3つのモードに限定されているが、今後数年のうちにさらに多くのモードが組み込まれるようになる。

 オープンソースのLLMは、商用アクセスを民主化し、開発者が特定のタスク/ユースケース向けにモデルを最適化できるようにすることで、生成AIの導入から得られる企業価値を加速させるディープラーニングのファウンデーションモデルである。さらに、モデルの改善と価値の向上という共通の目標に取り組んでいる企業、学術機関、およびその他の研究機関の開発者コミュニティーにアクセスできるようにする。

 ドメイン固有の生成AIモデルは、特定の業界、ビジネス機能、またはタスクのニーズに最適化されている。企業内でユースケースの整合性を改善すると同時に、精度、セキュリティ、プライバシーを向上させ、よりコンテキストに沿った回答を提供できるようにする。これにより、汎用モデルの場合ほど高度なプロンプトエンジニアリングを使用する必要がなくなり、対象を絞ったトレーニングを通じて、ハルシネーション(でっち上げされた回答)のリスクを下げることができる。

 自律エージェントは、人間の介入なしで、定義された目標を達成する複合システムである。さまざまなAI技術を利用して、環境におけるパターンを識別し、意思決定を行い、一連のアクションを実行し、アウトプットを生成する。自律エージェントは、環境を学習し続けることで性能が向上し、次第に、より複雑なタスクに対処できるようになる可能性を秘めている。

 日本で生成AIの領域を担当するディスティングイッシュト バイス プレジデント アナリストの亦賀忠明氏は、「生成AIの進化は、インターネットの進化と似ており、まだ2合目にある。その進化の過程において、全般的に生成AIは『過度な期待』のピーク期の下り方向にある。そこでは『想定以上にコストがかかっている』といった幻滅的な事象も発生している。そうした注意が必要なフェーズではあるが、生成AIはこれから、ヒューマノイドやあらゆるデバイスとアプリケーションへの組み込み、汎用人工知能、スーパーインテリジェンスに向けた進化が想定される。企業は、産業革命、AI共生時代が到来していると捉え、リアリティーを重視しつつ、将来に向けた顧客体験、ビジネスやITの在り方、従業員とAIとの関係を含む戦略を抜本的にアップデートする必要がある」との見解を示した。

COMMENTS


Recommended

TITLE
CATEGORY
DATE
東大とIBM、国内初のゲート型商用量子コンピューターを稼働開始
IT関連
2021-07-28 05:01
名古屋大学発AIスタートアップのトライエッティングが3.5億円を調達、東急不動産HDと業務提携
人工知能・AI
2021-03-31 14:28
職業としてのセキュリティ–セキュリティは「稼げる職業」なのか?
IT関連
2023-07-29 02:39
土偶作者は右利きの可能性 文化財の新たな“鑑賞”手法、NHKが8K活用
IT関連
2021-04-21 19:11
「GVA manage」、依頼フォームにおける表示・非表示機能を追加
IT関連
2023-10-24 11:37
Microsoft、Windowsの緊急パッチ公開 「PrintNightmare」に対処
アプリ・Web
2021-07-08 23:53
日本マイクロソフト、「Copilot」の社内活用を披露–広まる“BYOAI”
IT関連
2024-06-08 19:33
DXに着手する際に必要となる課題認識の共有–DXジャーニー始動段階の最初のステップ
IT関連
2022-03-17 20:35
「LINE」で商品注文、ロッカーで受け取り–ららぽーとTOKYO-BAYで実証
IT関連
2022-02-10 19:08
犬の肉球から心電図測定 AIがその場で心臓病を解析
ロボット・AI
2021-06-12 22:25
デルのサステナブルなPC設計「Concept Luna」–ロボットによる分解も可能
IT関連
2022-12-17 11:45
AIガジェット「rabbit r1」を使ってみた–よかった点と残念だった点
IT関連
2024-05-12 01:08
OpenAI、「ChatGPT」の独自バージョンを構築可能に
IT関連
2023-11-08 23:55
世界的な半導体不足が長期化の様相–さまざまなリスク要素とその解消に向けた動き
IT関連
2021-05-21 19:37