ガートナーによると、今後3年間で生成AIソリューションの4割が「ある特徴」を備えるようになるという。それは何か。注目すべき他の3つのテクノロジーと合わせてチェックしよう。
次々に市場に投入される生成AIソリューションの中で、今後最も伸長するのは何か。また、注目すべき「4つのテクノロジー」、今後10年で主流になると見られる「2つの生成AIイノベーション」とは。ガートナーの予測を見てみよう。ガートナーのアルン・チャンドラセカラン氏（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）は、「業界再編が始まり、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」と分析する。
ガートナーのエリック・ブレテヌー氏（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）は、「生成AI市場では、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。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がサポート可能になる」と語る。 「現実世界で人は音声や視覚、感覚など、さまざまな組み合わせを通して情報を理解する。マルチモーダル生成AIが重要なのは、データがマルチモーダルであるためだ。マルチモーダル生成AIアプリケーションをサポートするために、単一モデルを複数組み合わせると、遅延や精度の低い結果につながることが多く、結果としてエクスペリエンスの質が低下する」（ブレテヌー氏）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オープンソースのLLMは、商用アクセスを民主化する。また、開発者が特定のタスクやユースケース向けにモデルを最適化することで、生成AIの導入から得られる企業価値を増大させる。モデルの改善と価値の向上という共通の目標に取り組む企業や学術機関、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。
「ドメイン固有のモデルは、より高度なレベルを起点に業界固有のタスクを実現できるようにすることで、AIプロジェクトの価値実現までの時間の短縮パフォーマンスの向上や、セキュリティの強化を達成する。汎用モデルではパフォーマンスを十分に発揮できないユースケースにも生成AIを適用できるため、生成AIの採用範囲が広がる」（チャンドラセカラン氏）自律エージェントは、人間が介入せずに、定義された目標を達成する複合システムだ。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、意思を決定し、一連のアクションを実行して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、より複雑なタスクに対処できる可能性を秘めている。
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