生成AIに聞いてみた2024年どんな年？2025年はどんな年になる？
はじめに
2023年は、生成AI（Generative AI）の急激な進化が多くの人々を驚かせた一年でした。特にChatGPTをはじめとする大規模言語モデルの台頭によって、AIの実用性や社会的インパクトが日常生活の中で実感されるようになりました。「生成AIに聞いてみた2024年どんな年？2025年はどんな年になる？」というテーマをもとに、2024年そして2025年にAIはどのように社会を変えていくのか、どのようなビジネスチャンスが生まれるのかを展望していきます。
本文
1. 2024年は生成AIの「本格的商用化」が進む年
■ 主要アイデア: 生成AIの社会実装・ビジネス活用の加速
2023年までに多くの企業や研究機関が大規模言語モデル（LLM）や画像生成AIなど、生成AIの研究や実証実験を進めてきました。これまで主に注目されていたのは技術的にどこまでできるか、どのような分野で応用できるかといった“実験的”なフェーズでした。しかし2024年以降は、実験段階から大きく進み、本格的に商用化・社会実装が進むと考えられています。
具体例：ChatGPT Enterpriseのローンチ
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事実チェック: 2023年8月、OpenAIは「ChatGPT Enterprise」を発表し、大企業や組織向けのセキュリティ強化や管理機能を提供開始しました。これは企業が自社の業務フローに生成AIを組み込むための重要な一歩といえます。
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企業や組織の間では、カスタマーサポートの効率化、文章やレポートの自動作成、コードレビューやソフトウェア開発の自動化支援など、さまざまな領域で利用が検討されています。
上記のような大手企業向けサービスが台頭することで、ビジネスへの実装ハードルが下がり、2024年はこれまで試作段階だったプロジェクトが次々に実運用に移行する年になるでしょう。
■ 具体的なインパクト
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中小企業・スタートアップにも機会
以前は大企業が先行して導入する例が多かった生成AIですが、クラウドサービスの充実やAPIの一般化によって、中小企業やスタートアップでも導入コストが下がっています。カスタマイズのしやすさも年々向上しており、自社のデータに合わせた専門的なAIモデルを構築しやすくなっています。 -
新たな雇用機会とスキル需要
AI活用が進む一方で、データサイエンティストや機械学習エンジニアだけでなく、ビジネス側でAIを使いこなす“AIリテラシー”を備えた人材が一気に求められるようになります。具体的には「Prompt Engineer（プロンプトエンジニア）」や「AI UXデザイナー」など、新しい職種が増加し始めています。
2. データのプライバシーとセキュリティがより重視される
2024年に生成AIの商用化が進むに従って、大量のデータを取り扱う機会が増えます。それに伴い、個人情報や機密データがAIに学習素材として取り込まれるリスクや、生成AIが生み出すフェイクコンテンツの問題などがクローズアップされるでしょう。各国ではAI規制が強化される動きが見られ、企業はコンプライアンスを意識した運用が求められます。
具体例：EUのAI規制（AI Act）の動向
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事実チェック: 欧州連合（EU）は2021年4月にAI規制法案（AI Act）を提案し、2023年時点では加盟国間での法整備に向けた議論が進んでいます。2024年にはさらに具体的な規制措置が導入される可能性が高く、生成AIも規制対象となり得ます。
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インパクト: 企業が欧州市場でビジネスを行う場合、AIモデルの開発や提供において、法規制に準拠するための体制構築が不可欠となります。プライバシーや倫理的側面に対して明確な指針を持つことが事業継続のカギとなるでしょう。
■ 具体的なインパクト
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コンプライアンス強化とコスト増
AIに対して新たな規制が加わると、モデルの学習データの取り扱いやアノテーションの方法を厳格に管理する必要が出てきます。結果としてコンプライアンス対応のためのコストや企業内部の統制プロセスが増加し、AI導入に関わる初期費用が一時的に高まる可能性があります。 -
信頼性向上によるビジネスチャンス
一方で、AI規制やプライバシー保護の取り組みを積極的に実施する企業は、逆に「信頼性の高い企業」として差別化できます。特にエンタープライズ向けサービスや、個人データを扱う領域での市場優位性を確立しやすくなるでしょう。
3. AIの専門家から“AIリテラシーを持つビジネス人材”へ
■ 主要アイデア: AIが標準ツールとして普及し、人材像が変化
2024年以降、AIの技術的ハードルが下がり、専門的なプログラミング知識がなくても生成AIを活用できるプラットフォームが増えます。すると「AIが使える人材」を超えて、「AIをビジネス課題の解決に活かせる人材」が求められます。
具体例：ノーコードAIツールの普及
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事実チェック: 代表的なプラットフォームとしては、Google CloudのAutoMLやMicrosoft AzureのMachine Learning Studioなど、プログラミングが苦手な人でもデータをアップロードしてドラッグ＆ドロップ中心でAIモデルを構築できるサービスが急速に拡大しています。
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さらに2023年以降は、大規模言語モデルを活用したノーコードの“アプリ生成ツール”も登場し、アプリ開発プロセスそのものが効率化される例が見られます。
■ 具体的なインパクト
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“AI×ビジネス”という複合スキルの需要増
ビジネスリーダーやプロダクトマネージャーにとっても、AI開発の専門知識だけでなく、ビジネススキームを理解しつつAIの実装をどう考えるかが重要になります。例えば、どのタスクをAIに任せて、どのタスクを人間が行うのかを見極めるアセスメント能力が欠かせません。 -
職能横断的なチーム体制へ
以前はAI研究開発部門が単独でモデルを開発していた企業でも、マーケティングやセールス、カスタマーサポートと連携しながらプロダクトを作ることが標準になります。生成AIを通じて何を実現したいかというビジョンが明確な会社ほど、成功事例が増えていくでしょう。
4. 生成AIのエンタメ・クリエイティブ領域での活用拡大
■ 主要アイデア: 映像・音楽・アートなど多彩な分野への進出
チャットボットや文章作成にとどまらず、2024年は映像や音楽、3Dモデリングなどのマルチモーダル生成AIがさらに進化すると予想されます。これにより、エンターテイメントやクリエイティブ分野でも革新的な作品やサービスが続々と登場するでしょう。
具体例：大手映画スタジオによるAI活用
■ 具体的なインパクト
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アーティストの創作プロセス革新
AIを活用することで、イメージスケッチやキャラクターデザインなどの初期プロトタイプ生成を数分で行えるようになります。これまで人間の手で何時間もかけていた作業が大幅に短縮され、クリエイターはより高度な表現やストーリー構築に注力できるようになります。 -
新たな著作権問題や倫理的課題
生成AIによる作品が増えるにつれ、著作権や知的財産権が絡む問題も顕在化します。他人の作風や既存のキャラクターを学習したAIが、類似作品を生成するケースが懸念されます。2024年にはこのような訴訟やルール作りがさらに進むと考えられます。
5. 2025年の展望：より高度なパーソナライゼーションと分散型AI
■ 主要アイデア: 個人の嗜好や文脈に最適化されたAI体験、そして分散型へのシフト
2024年に本格稼働を始めた生成AIが、2025年にはさらに進化を遂げるでしょう。そのキーワードとして挙げられるのが「パーソナライゼーションの高度化」と「分散型AI（Federated Learningなど）の普及」です。
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高度なパーソナライゼーション
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分散型AI（Federated Learningなど）の普及
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具体例: Googleはスマートフォンのキーボードアプリ「Gboard」において、一部の学習を端末側で完結させる技術（Federated Learning）を導入しています。ユーザーデータを中央サーバーに送信せず端末内で学習を行うことで、プライバシーを保護しながらモデルを賢くできる仕組みです。2025年にはより多くの企業がこの技術を採用し、プライバシーと機能性を両立するAIソリューションが普及すると期待されます。
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インパクト: センシティブな情報を必要とするヘルスケアや金融領域で、プライバシーを保ちつつも高精度なAIサービスが展開しやすくなるでしょう。結果的に、企業やユーザーの両者にとって安心で使いやすいAIが一般化し、社会全体のAIリテラシーが高まります。
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6. 2025年、生成AIが変えるビジネスと社会
■ 主要アイデア: スタートアップから大企業まで幅広い業種を巻き込むAIエコシステム
2025年は生成AIがコモディティ化していく中で、新しいビジネスモデルや価値提供のスタイルが生まれるでしょう。特定の業界だけでなく、農業、建設、サービス業など、まだAI活用が限定的だった領域にも急速に波及する可能性があります。
具体例：農業テック分野での生成AI活用
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既に日本国内では、ベンチャー企業がドローンとAIを組み合わせて農薬散布や作物の自動検知を行う事例が存在します。海外では自動運転技術を搭載した農業機械を開発し、作物の状態をリアルタイムで分析して効率的な収穫や散布を行うシステムを実装しています。
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こうした技術に生成AIが組み合わさると、気候や土壌データから最適な作付けプランを立案するだけでなく、収穫量や市場価格などを予測する高度なAIアシスタントが登場する可能性があります。
■ 具体的なインパクト
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多様な業界でのDX（デジタルトランスフォーメーション）が進行
スタートアップ企業はAI技術を核にしたサービスを新規に立ち上げ、大企業は事業再編やM&Aを通じてAI技術を取り込み、業種の垣根を越えたエコシステムが形成されるでしょう。 -
社会課題へのアプローチ
農業やヘルスケアといった社会的課題の解決にも生成AIが生かされることで、企業の社会的意義やSDGsの観点からの評価も高まります。投資家や消費者が、ただ利益を追求するだけでなく、社会貢献に取り組む企業を選ぶ流れはさらに加速するでしょう。
7. これからのAIを取り巻く課題と解決策
■ 主要アイデア: 急激なAI普及に伴う課題への対応が重要
2024年から2025年にかけて生成AIの普及が加速する一方で、その利用にはリスクや課題もついて回ります。たとえば以下のような問題が考えられます。
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誤情報（Misinformation）の拡散
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社会的格差の拡大
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AIを使いこなせる企業と使いこなせない企業、あるいは個人の間でデジタル格差が広がる懸念があります。教育や研修を通じてAIリテラシーを底上げし、広く誰もがAI恩恵を受けられる環境づくりが必要です。
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倫理的・法的問題
結論
2024年は生成AIの商用化と社会実装が一気に進む、まさに「飛躍の年」になると予想されます。ChatGPTや大規模言語モデルが企業や組織で本格稼働を始め、ビジネスの在り方や働き方が大きく変化するでしょう。そして2025年には、さらに高度なパーソナライゼーションや分散型AIの普及によって、人々の生活や社会全体が一層便利かつ効率的になっていく可能性があります。
一方で、AI規制の動向やプライバシー保護の強化、フェイクコンテンツの拡散リスクなど、課題も多く存在します。こうした問題を適切に捉え、企業や個人が積極的に対策を講じることで、生成AIのメリットを十分に享受しながらリスクを最小限に抑えることができるでしょう。
最後に
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最新技術の学習を継続しましょう
AIの進化は目覚ましく、技術やトレンドは日々変化しています。定期的に情報収集を行い、セミナーやオンライン講座で新しいスキルを身につけることが重要です。
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自分のビジネスや研究分野にAIをどう生かすかを考えてみましょう
生成AIのユースケースは多岐にわたります。自分の業務や研究に組み合わせるとしたら、どこで活用できるかをリストアップしてみてください。 -
プライバシー・倫理面への配慮を忘れずに
ビジネスリーダーや研究者であれば、AIを導入する際に法規制や倫理ガイドラインを遵守することが信頼獲得の鍵になります。社会にとってのベネフィットとリスクをバランスよく見極め、企業や組織として責任ある使い方を心がけましょう。
私たちは今、AI技術の大きな転換点に立っています。2024年、そして2025年がどんな年になるかは、私たち自身がAIをどのように活用し、どのような価値を創造していくかにかかっています。ぜひ、生成AIの持つ可能性に目を向け、一歩踏み出してみてください。
新しい時代を切り開くのは、あなた自身です。
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著者紹介（橋本 正人）
著者は、AIの活用で企業業務（究極の生産性を追求した株式会社キーエンスでは営業、営業企画、生産管理、デジタルでの究極の生産性を追求したセールスフォースではCX、DXの専門家、執行役員営業本部長）に従事してきており、その後、独立しプロンプトの技術であるプロンプトエンジニアを取得し、生成AIを活用したさまざまな日常業務の改善による生産性向上を提案しております。
