デロイトのテクノロジートレンドレポートによると、2025 年には AI が職場で秘密裏に活動するようになる
第 16 回年次デロイト テック トレンド レポートでは、過去 1 年間の AI 環境全体にわたる多くの変化を分析し、今後 18 ～ 24 か月で何が予想されるかに関するガイダンスを提供します。
デロイトは毎年、技術トレンド レポートを発表しています。このレポートでは、過去 1 年の技術情勢を深く掘り下げ、今後 18 ～ 24 か月のデジタル変革において極めて重要な役割を果たすであろうマクロ業界のトレンドを特定しています。当然のことながら、今日リリースされた今年版では、人工知能 (AI) が重要な分野でした。ただし、過去と同じではありませんでした。
今年も AI の人気が爆発的に高まった 2 年前と同じように話題になっていますが、消費者や組織がテクノロジーをどのように認識し、適応させ、展開するかについて業界で大きな変化が見られています。」とレポートは述べています。私たちの生活の構造に織り込まれています。」
デロイトの主任未来学者であり、報告書の執筆者の一人であるマイク・ベクテル氏は、電気やワールド・ワイド・ウェブと同様、人々が日常的に考えることはほとんどないものの、自らの役割に依存しているテクノロジーであるAIは、主要なビジネス運営の基礎層になりつつあると説明した。
「今後18～24か月と過去18～24か月の違いは、AIが秘密裏に動いていることだ」とベクテル氏は語った。 「私たちが目にしているのは、それが溶け込んで、私たちが実行したり考えたりする必要がある他のすべてのビジネス指向の事柄の基礎または下部構造になりつつあるということです。」
AI がほぼすべての業務に浸透するにつれ、このテクノロジーに対する当初の不安は薄れてきています。ビジネス リーダーは現在、AI に全面的に取り組むべきかどうか迷う代わりに、テクノロジーを活用する方法を決定し、ハードウェア、小型言語モデル (SLM)、エージェント AI などのアップグレードなどの概念を検討するという新たなハードルに直面しています。
ビジネスにおける AI: 特殊な能力を持つエージェントの集団
ChatGPT のような AI チャットボットが世界を席巻したとき、ビジネス運営を最適化するために基礎となる大規模言語モデル (LLM) が求められるようになりました。このようなシナリオでは、企業にはすべてを実行できる 1 つのチャットボットが必要になります。
「過去 2 年間、AI は一枚岩のように感じられていました。1 つのチャット ウィンドウですべてのニーズとすべての好奇心が満たされるのです」とベクテル氏は語ります。 「私たちが目にし始めているのは、AI (複数形)、数十、そして数百、そして最終的にはドメイン固有のデータで訓練された数千のドメイン固有のエージェントになる、このフラクタル爆発です。」
さらに、報告書では、SLM の柔軟な性質により、各アシスタントが補助金の申請、財務報告書の提出、検査報告書の要約など、組織が特定のタスクを実行するのを支援できると説明しています。これらすべての日常的なタスクにはトレーニングが必要です。 LLM は非効率的です。
これらの SLM は連携して、組織が多くのタスクを完了するために依存できる仮想アシスタントのチームを作成します。組織はアプリと同様に AI にアプローチする可能性があります。 「それ用のアプリがあります」は、「それ用のエージェントがあります」になる可能性があります。
「これは単一のスーパースーツというよりは、特別なニーズに応じて呼び出される、特殊なスーパーパワーを備えた特別なパワーを備えたエージェントたちの集団、いわばアベンジャーズチームのようなものです」とベクテル氏は語った。
SLM のその他の利点は、デバイス上で実行でき、コスト効率が高く、必要なデータが少なく、多くの場合オープンソースであることです。
ハードウェアにおける AI
過去 1 年間で、より高度な計算能力を備えた AI 中心のハードウェアが爆発的に増加しました。このハードウェアは、デバイス上で AI アプリケーションを実行し、AI 機能とワークフローを組み込むことができます。
「企業と従業員の物理的なコンピュータの刷新が始まろうとしていますが、このようなことは過去 15 年間で見たことがありません」と Bechtel 氏は述べています。 「一世代で初めて、物理キット、プロセッサー、サーバー、ネットワーキング、ラップトップは、望む未来に到達するか、過去に囚われるかの鍵となる可能性があります。」
この発展により、企業は従業員の物理デバイスのアップグレードを検討する必要に迫られています。企業が思い描く AI 変革は、それをサポートする適切なハードウェアがなければ不可能だからです。
デジタル変革の目標を達成するためにハードウェアへの投資を優先する傾向が再び高まっていることから、レポートでは 6 つのトレンドのうちの 1 つを「ハードウェアが世界を飲み込んでいる」と呼んでいます。
この傾向の最も明白な例は、NVIDIA の人気が過去 1 年間で大きく成長したことです。その GPU は最も人気のある商品の 1 つとなり、同社は世界で最も価値のある企業の 1 つとなりました。デロイトは、世界の AI チップ市場が、保守的な予測で 2024 年の 500 億ドルから 2027 年には 1,100 億ドル、楽観的な予測で 2027 年に最大 4,000 億ドルに成長すると予測しています。
最終的に、組織のハードウェアのアップグレードにいつリソースを投資するかを決定する際に、ベクテル氏は、「必要に応じて主導する」ことが最も重要なアドバイスであると述べました。
「あなたが今まさに実現しようとしている一連の戦略的能力を持っていて、ハードウェア資産が制限試薬になっているのであれば、ぜひその時が来たのです」とベクテル氏は語った。 「キラキラしたハードウェアをウィンドウ ショッピングしている場合、それがキラキラしているからといって、それは最も付加価値の高い決断ではないかもしれません。」
AI はどこから始められますか?
AI の全体的な状況は 2023 年から大きく変化しましたが、企業がどの分野から始めるべきかについてのアドバイスは、昨年と同じ、データです。
最終的に、会社が LLM または SLM の使用に関心があるかどうかに関係なく、適切な結果を得るには、クリーンで整理された最新のデータが必要になります。
「あらゆる地域のあらゆるセクターのすべてのクライアントに私が提示する第一の推奨事項は、AI にデータを投入することを考える前に、クリーンで正規化して個々のデータセットを管理することだと思います」とベクテル氏は述べています。
彼が話をするクライアントの約 4 分の 3 は、AI プロジェクトが必要だと思って会議に参加しますが、データ管理とガバナンスのプロジェクトが必要であることに気づいて退席します。
「ゴミの二乗」を避けるために、レポートは、データのラベル付けコストが AI 投資の大きな推進力であることを示唆しています。さらに、Deloitte の 2024 State of Generative AI in the Enterprise Q3 レポートでは、調査対象の組織の 75% が生成 AI のおかげでデータ サイクル管理への投資を増やしていることがわかりました。
「『IT』という言葉を見ると、『ああ、テクノロジーが光る』というような T 右を思い浮かべがちですが、情報部分は簡単に半分を占めます」とベクテル氏は言います。