2024/01/27
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【2024年予測】 AIが日常生活と産業界に浸透する

この新しい時代において、AIは単なる未来の概念ではなく、既に私たちの日常や産業界で欠かせない存在となりつつあります。このブログでは、生成AIの民主化、AI TRiSM、AI支援開発、そしてサステナビリティ分野におけるAIの役割、という四つのトレンドに焦点を当てながら、AIが2024年にもたらす変革の可能性に迫っていきましょう。

 目次
 1. 民主化された生成AI
 2. AI TRiSM (AIの信頼性/リスク/セキュリティ・マネジメント)
 3. AI支援開発
 4. サステナビリティ分野におけるAI活用の波
 5. まとめ

 

1. 民主化された生成AI

生成AIの進化に伴い、その技術へのアクセスがますます広がり、これまで専門的な領域だったものが一般の利用者や企業にも手の届く存在となっています。大規模な事前トレーニング済みモデル、クラウドコンピューティング、そしてオープンソースの導入により、生成AIは民主化の波を巻き起こしています。

Gartnerの予測によれば、2026年までには企業の80%以上が生成AIのAPIとモデルを活用し、それを本番環境で実際に展開することが一般的になるでしょう。これは、生成AIが従来のエキスパートや大企業に限定されるものでなくなり、幅広い企業や個人が利用できるようになる兆候です。

生成AIアプリケーションの急速な発展により、ビジネスユーザーは社内外の膨大な情報を簡単に探索し、利用できるようになります。この変革は企業内での知識とスキルの分散化をもたらし、大規模な言語モデルを通じて、深い理解を備えた対話が可能となります。

こうした進展により、知識へのアクセスが民主化され、様々な背景や立場の人々がAIの利点を享受し、ビジネスや創造性に貢献する可能性が広がっています。

 

2. AI TRiSM (AIの信頼性/リスク/セキュリティ・マネジメント)

AIの進化と普及が進む中、その信頼性やリスク、セキュリティの確保が喫緊の課題となっています。AI TRiSM(AIの信頼性/リスク/セキュリティ・マネジメント)は、AIシステムの運用中に信頼性を確保し、潜在的なリスクを管理し、セキュリティを維持するための枠組みや手法を指します。

それには、ModelOps、プロアクティブなデータ保護、AI特有のセキュリティ対策、モデルのモニタリング(データドリフト、モデルドリフト、意図しない結果のモニタリングを含む)などが含まれます。これにより、企業はAIシステムを導入し、運用する際のリスクを最小限に抑え、信頼性の高い性能を確保することが期待されます。

Gartnerの予測によれば、AI TRiSMを有効に活用する企業は2026年までに、誤情報や不正情報を最大80%排除し、意思決定の精度を飛躍的に向上させるでしょう。これは、信頼性の高いAIの実現と、企業がデータ駆動の環境で成功するための鍵となるでしょう。AI TRiSMは、技術の進歩と共に進化し、ますます重要な役割を果たすことが期待されます。

 

3. AI支援開発
AI支援開発は、ソフトウェアエンジニアが生成AIや機械学習などの先進的なAI技術を活用して、アプリケーションの設計、コーディング、テストを効果的に支援する手法です。このアプローチは、開発者の生産性向上と、ビジネス向けソフトウェアの需要に対応するための開発チームの柔軟性向上に焦点を当てています。

AIを組み込んだ開発ツールは、ソフトウェアエンジニアが日常の開発作業においてコードを迅速に生成し、同時により戦略的な活動に重点を置くことを可能にしています。注目されているのは以下のツールが挙げられています。

①コード生成ツール「TabNine」:AIに基づいたコード補完ツールで、開発者がコードを素早く生成するのに役立ちます。学習モデルを使用して、コーディングの文脈に合った提案を行います。

②自動テストツール「Diffblue Cover」:機械学習を使用してコードの変更に基づいてテストケースを自動生成するツールです。開発者が効果的なテストを行うのに役立ちます。

③モデルトレーニングツール「TensorFlow」:機械学習モデルの構築とトレーニングをサポートするオープンソースのライブラリです。開発者は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)などのモデルを構築できます。

④データ分析ツール「DataRobot」:機械学習モデルの構築とデプロイを自動化するプラットフォームです。開発者はデータ分析にAIを活用し、予測モデルを簡単に構築できます。

⑤自然言語処理(NLP)ツール「spaCy」:NLPタスクを支援するためのオープンソースライブラリで、テキストデータの処理や解析にAIを利用します。

これらのツールは、AIの機能を組み込むことで、開発者が手動で行う必要があるいくつかの作業を自動化し、開発プロセスを効率的にし、生産性を向上させます。

 

4. サステナビリティ分野におけるAI活用の波

サステナビリティ分野におけるAI活用の波では、人工知能(AI)がサステナビリティ目標の達成に向けて革新的な役割を果たす様子を探ります。

①エネルギー効率の最適化: AIは、ビルなど産業プロセスにおいてエネルギー効率を向上させるために活用されます。センサーデータや過去の消費パターンを学習し、最適なエネルギー利用の戦略を提案することで、環境への影響を削減できます。

②リサイクルプロセスの最適化: AIは、廃棄物のリサイクルや管理において、効率的で持続可能な手法を見つけるのに役立ちます。材料の分別や再利用ポテンシャルの評価など、複雑な判断を迅速に行えるためです。

③サプライチェーンの透明性: AIはサプライチェーン全体をモニタリングし、製品の生産から配送までの段階で発生する環境への影響をトラッキングします。これにより、サステナビリティに配慮したサプライチェーンの構築が可能になります。

④気象データの活用: AIは気象データを解析し、異常気象や気候変動の影響を評価します。これにより、農業や都市計画などの分野で適切な対策を講じ、リスクを軽減する手助けができます。

⑤持続可能なエネルギーの開発: AIは再生可能エネルギーの開発においても活躍しています。風力発電や太陽光発電などの施設の最適配置やメンテナンスの最適化により、エネルギー生産の持続可能性が向上します。

これらの取り組みにより、AIはサステナビリティに向けて革新的なソリューションを提供し、企業や社会全体がより環境に配慮した手法を取る一助となっています。

 

5. まとめ
2024年のAI技術の展望では、まず、AIの民主化が進み、企業が生成AIのAPIやモデルを活用して知識とスキルを広く共有する動きが予測されます。同時に、AIの信頼性とセキュリティの確保が急務となり、AI TRiSMがこれらの課題に対処するための重要な枠組みとして注目されています。AI支援開発は、ソフトウェアエンジニアがAI技術を駆使してより効率的にアプリケーションを開発する手段を提供し、サステナビリティ分野ではAIがエネルギー最適化や環境への配慮を通じて社会の持続可能性に貢献しています。これらは、2024年におけるAIの進化が多岐にわたり、技術と社会の融合が進む中で新たな展望が開かれつつあることを示唆しています。