2026年までに企業の8割超が生成AIアプリを本番利用へ、米ガートナーの「生成AIのハイプ・サイクル」

　ガートナージャパンは、2023年時点の生成AI（人工知能）に関連する技術の成熟度と採用状況を表す『生成AI（人工知能）のハイプ・サイクル：2023年』（米ガートナー）を発表した（図１）。

図１：米ガートーナーの『生成AIのハイプ・サイクル：2023年』

　『生成AIのハイプ・サイクル：2023年』では、企業向けアプリケーションへの組み込みが増えている主要技術を特定。10年以内に大きなインパクトを及ぼすであろうイノベーションとして、（1）生成AI対応アプリケーション、（2）ファウンデーション・モデル、（3）AI TRiSM（AIのトラスト／リスク／セキュリティ・マネジメント）」の3つを挙げる。

　生成AI対応アプリケーションとは、UX（User Experience：利用者体験）とタスク拡張のために生成AI技術を使うアプリケーションで、目標とする成果の達成を加速および支援が目的だ。

　ただ米ガートナーのディスティングイッシュト バイス プレジデントであるアルン・チャンドラセカラン 氏は、「生成AIを組み込んだアプリケーションには、もっともらしいが誤った回答を返す“幻覚（ハルシネーション：Hallucination）”や“不正確さ”といった障壁が存在しており、そのインパクトや導入の拡大が抑制される可能性がある」とする。

　ファウンデーション・モデルは、事前にトレーニングされた大規模モデルで「幅広いユースケースに適用可能であり、AIにとって重要な前進だと言える」（チャンドラセカラン氏）という。生成AIのハイプ・サイクル：2023年では「過度な期待」のピーク期に位置し、「2027年までに自然言語処理（NLP）のユースケースの60％を支える」と予測する。2021年には5％未満だった。

　チャンドラセカラン氏は、「テクノロジリーダーは『Open LLM Leaderboard』（米Hugging Face製）など精度が高いモデルから始めるべきだ。加えて、優れたエコシステムのサポートがあり、企業が求めるセキュリティとプライバシーを適切に担保できるモデルを採用すべきである」と指摘する。

　AI TRiSMは、AIモデルにおけるガバナンスやトラスト（信頼性）、公平性、確実性、堅牢性、有効性、データ保護を確保するためのフレームワークである。「2～5年以内に主流の採用に達する」とみる。

　ガートナーは、「2026年までに、AIの透明性・信頼性・セキュリティを継続的に実現する組織は、採用やビジネス目標、利用者の受け入れに関して、AIモデルが導き出す結果の50％を改善できる」と予測している。