2023年も残すところあと数日となってきて、2024年の予測をする投稿を見かけるようになってきたかなと思います。

ということで、私も、下記のサイトの予測を読んでみたので、ざっくりとみていきたいと思います。

はじめに

記事の始めは、2025年までに世界のAI市場が1906億1000万ドルに達し、年平均成長率が36.62％という成長が見込まれているということを紹介していました。生成AIの台頭に始まり、BYODならぬBYOAI、AIの法制化等、様々な変化が起きていくだろうと言っています。

確かに、この1年での生成AIを取り巻く動きは激しく、この先1～2年も、激動の時代が続きそうな予感がします。

ということで、ここで紹介されていた2024年のAIトレンドTop13を見ていきたいと思います。

1.生成AI

まぁ、これに関しては、そうかなと思いました。特に捻りもなくです。
ガートナーの予測では2026年までには生成AIを採用が急増し、業務に組み込んでいる企業が現在の5％未満から80%と超えると紹介されていました。

２．BYOAI、シャドーAI

BYODならぬBYOAIとは、Bring Your Own AIということで、従業員が自身のAIツールやアプリケーションを職場に持ち込むという新しいトレンドのことだそうです。AIが手軽に手に入るようになり、一説には60%の労働者が自身のAIを活用して仕事を行うようになると言われているそうです。
BYOAIには、生産性やイノベーションの向上、従業員満足度の向上、コスト削減などのメリットがある一方、制御不能に陥る危険性もあると指摘しています。

シャドーAIは、IT部門からの支援などなく組織内でAIツールが使用されていくことを指すようです。これは、機密情報の漏洩やセキュリティ侵害などのリスクをもたらす可能性、または、法的トラブルにつながる可能性があると、そのリスクを指摘していました。

この辺は、BYODと似た感じがありますね。
リスクを理解して使ってねっていう一言では片付かないので、日本では、結構規制する動きも出てきちゃうのかな・・・？

3.オープンソースAI

2023年の生成AIは、GachtGPTを始めとしたOpenAIのモデルが牽引してきた感があるが、オープンソースのAIモデルへの需要は高く、将来的にはオープンソースのソリューションが伸びていくだろうと示唆していました。

まぁ、使い分けなんじゃないですかね。
アルゴリズムがオープンソースなのと、学習済みモデルがオープンソースなのとでは、ちょっと違うんじゃないかなとも思ったりします。
個人的には、「学習済み」っぷり次第だったり、維持・メンテナンスコストだったりをみて、状況に合わせた選択をできるようになりたいですね。

4.AIリスクハルシネーション政策

ハルシネーション（幻覚）という言葉も、今年よく使った言葉ですね。
ここでは、生成AIがもたらすハルシネーションのリスクに対する懸念が高まってきていて、それに対する保険適用の需要が高まると書かれていました。大手保険会社がAIリスクハルシネーション保険なるものを提供するだろうと・・・

どうだろうね。。
なんか、海外では確かにありえそうな気もしますね。

5.AIコーディング

まぁ、順当でしょうね。
記事によると、いまさらトレンドなの？的な感じで書かれていましたが、むしろ、この流れに乗らないと競合に後れを取るだろうと書かれていました。

AIコーディングでは、反復タスク（コード生成、文書の標準化作業、アプリケーションテスト）の自動化や創造的なプロセスの最適化、コード品質の向上、問題解決のサポートなどで開発者を支援してくれると挙げられていました。

私も、テストコードの生成とか、リファクタリング、エラー対応などでは、よく使っていますね。

6.AI TRiSM

AI TRiSMとは、AI Trust, Risk, and Security Managementの略で、組織がAIモデルを開発・展開する際のリスク管理を支援するフレームワークだそうです。

AI TRiSMの取り組む5つの分野

• 説明可能性

• ModelOps

• データの異常検知

• 攻撃への耐性

• データ保護

7.パーソナライゼーションのためのAI

ガートナーのレポートでも、2026年までに新しいアプリの3分の1がAIを使ってパーソナライズされ、適用性のあるUIを作り出すと紹介されています。
ここで言っているのは、AIをパーソナライズしていくのではなく、個人の趣味趣向などをAIアルゴリズムによって認知して、個々のユーザに合わせたコンテンツやレコメンデーションをしていくことを指しているようです。

ん－、あまり新しくないような気もしますね。私の理解が誤っているのかな！？

8.量子AI

この分野も、どこまでのことが起きてくるのか楽しみな分野ですね。
大規模計算に特異な量子コンピュータ、AIモデルの大規模化、相性抜群に感じてしまいます。
記事では、金融モデリングとリスク評価、創薬と医薬品開発、汎用AI（AGI）といった分野で量子AIが新たな革命をもたらすと言っていました。

9.AI法制

ここも注視していきたい分野ですね。
まだまだ法整備が道半ばといった感じですが、どこの着地するかで、AIビジネスのあり方にも大きな影響が出てくると思います。
記事では、EUでのAIの法制化やAIセーフティ・サミット等について触れられていました。

10.倫理的AI

倫理的AIは、AIの倫理的な意味を検討する分野で、以下のトピックを含んでいると書かれています。

• バイアスと公平性

• 透明性と説明可能性

• プライバシー

• 安全・安心

11.AI Jobs

AIが浸透することで、仕事の新たな潮流があるというようなことが書かれています。

• AIアップスキリング：AIを使えるようになってより高い仕事に就いていくということを言っているようです。要はリスキリングの一種かなと。

• 新たなAI職の出現：AIプロダクトマネージャー、AIエンジニア、AI倫理学者、AI入出力マネージャー、センチメントアナライザー、AI規制スペシャリスト、AIヒューマン-コンピュータインタラクションデザイナー等

12.AIを活用したオンライン検索

AIによって、オンライン検索が変革されていくというようなことが書かれています。

13.カスタマーサービスにおけるAI

AIによりカスタマーサービスの分野が変わってくるということを、下記のサイトをベースに紹介しています。

まとめ

以上、13項目を読みながらメモのように書いていきましたが、いかがでしたでしょうか？
個人的な感想としては、ちょっと物足りない感じですね。
（ここまで読んでくださった方、申し訳ないです。。）
なんか、これは！！という話が出てくるかなと思いましたが、期待を膨らませすぎました。

まぁ、とはいえ、生成AIの分野が、まだまだHOTなんだというのは間違いなさそうです。技術だけでなく、それによって、法制化やビジネスモデル（保険とか）も変わってくる時代がまだ来年も続くということでしょう。

おまけ

タイトルで面白そうかなと読み始めつつ、せっかくなので、読みながら書いていってみようと思ったものの、こういうスタイルはだめですね。（反省）
・・・でも、せっかく書いたので、上げておきます。