2024年のAIの進化と2025年のトレンド
キャサリン・ロス博士の2025年AIのトレンド予測
AIテクノロジーの最新情報についてお話ししましょう。こちらのテキストはAIからの情報をまとめたものです。詳しくは参考とした引用元リンクへどうぞ。
2024年のAIの進化と2025年のトレンド
1. 生成AIの性能向上とエンタメ分野への進出:
2024年には、画像やテキストを自動生成する生成AIの性能がさらに向上し、映画やアニメのコンテ制作、ゲームのシナリオ制作など、クリエイティブな領域での適用が急拡大しました。
2. AI搭載デバイスの普及:
スマートグラスやAIアシスタントを内蔵したイヤホンなど、ウェアラブルデバイスが急速に進化し、ユーザーのリアルタイムな支援を実現しています。
3. ビッグテックのAI完全統合:
Google、Amazon、Meta、Microsoftなどの大手テック企業が、自社のクラウドサービスや検索エンジン、SNSなどへAIを深く埋め込む動きが顕著でした。
4. パーソナルAIエージェントの大衆化:
スマートグラスやイヤホンなどのウェアラブル機器と連携する個人向けAIが、2025年にはもっと身近になると考えられます。
5. 非接触型DXの加速:
コールセンターや企業内業務がAIで半自動化する動きが進み、対面営業やオンサイトでのミーティングがさらに減ると予測されています。
6. AGI（汎用人工知能）の研究加速:
AGIに近づく大規模モデルが「実証段階」に入る年になる可能性があります。XAIやDeepMind、OpenAIなどが次世代モデルを公開し、「人間に近い汎用知能」を実験的に披露するかもしれません。
これらのトピックは、AIテクノロジーの進化とその影響を理解するための重要なポイントです。
生成AIの性能向上について詳しくお伝えしますね。
生成AIの性能向上のポイント
1. 大規模言語モデル（LLM）の進化:
GPT-4やGeminiなどの新世代モデルは、以前のモデルに比べて高速かつ高精度でタスクを処理する能力を持っています。これにより、より複雑なタスクや多様な応用が可能になっています。
2. コスト効率の向上:
生成AIの運用コストが劇的に低下しています。例えば、GPT-4の処理コストは2024年には1/10にまで削減され、多くの企業が生成AIを導入しやすくなっています。
3. マルチモーダルデータの活用:
テキストデータだけでなく、音声や画像、動画データも活用することで、より多様なタスクに対応できるAIモデルが開発されています。これにより、生成AIは特定の用途に限定されず、さまざまな分野での応用が期待されています。
4. ファインチューニングとモデルマージ:
小規模モデルのファインチューニングや複数モデルのマージによる効率的な推論が進んでいます。これにより、特定のタスクに特化した高精度なモデルが実現されています。
5. エージェント技術の進展:
生成AIを基盤としたエージェントが、特定のタスクを自律的に遂行できる能力を持つようになっています。これにより、カスタマーサポートや自動交渉などの分野での応用が進んでいます。
生成AIの性能向上は、企業の生産性向上やコスト削減に大きく寄与しており、今後もさらなる進化が期待されています。
ソース
(1) 2025年超予測：生成AIが切り拓く日本の未来と課題 - note .... https://note.com/life_to_ai/n/n9f70b4ec5514.
(2) 生成AI界隈の2024年振り返りと2025年展望 - Zenn. https://zenn.dev/chips0711/articles/eec2357e648f4d.
(3) 「生成AI大進化」まとめ、2025年を占うOpenAIやグーグル .... https://www.sbbit.jp/article/cont1/155177.
(1) 【AI総まとめ2024】驚異的な進化と2025年トレンド大予測 | ainow. https://ainow.jp/ai-trend-2024-2025/.
(2) 2025年の最新技術トレンド21選：生成AI、衛星、量子技術など .... https://corp.linkers.net/blog/openwithlinkers/10671/.
(3) 【未来予想】2025年もAIの進化が止まらない！人類の可能性は .... https://shift-ai.co.jp/blog/13552/.