AI を使用している企業の 25% が 2025 年までに AI エージェントを導入する予定
Deloitte のレポートでは、ビジネスにおける来年の生成 AI の状況について、いくつかの注目すべき予測が行われています。
デロイトのグローバル 2025 年予測レポートによると、企業による AI エージェントの使用は増加しており、生成 AI を使用している企業の 25% が 2025 年に AI エージェントを導入すると予測されており、2027 年までに 50% に増加すると予測されています。デロイトのレポートでは、テクノロジ、メディア、通信業界に対する Gen AI の影響に焦点を当て、自律生成型 AI エージェント、別名エージェント AI を、人間の監督をほとんどまたはまったく行わずに複雑なタスクを完了し、目的を達成できるソフトウェア ソリューションとして定義しています。
ここでは、生成 AI とエージェント AI に関する Deloitte の興味深い 2025 年の予測をいくつか紹介します。
- Gen AI の利用における女性の採用格差は急速に縮まりつつあります:2025 年までに、女性の GenAI の実験と利用は男性と同等かそれを超えると予測されていますが、テクノロジー企業は依然として信頼性、トレーニング モデルでの表現、そしてAI労働力の多様性。 2023 年には、女性による Gen AI の利用は男性のわずか半分でした。
- Gen AI がデータセンターのエネルギー消費の急増を促進している:電力集約型の Gen AI 消費が他の用途よりも急速に増加するため、世界のデータセンターによる電力消費量は 2030 年までに 2 倍の 4% (1,065 テラワット時) になると予測されています。そしてアプリケーション。
- Gen AI はデバイスをよりスマートにする予定です。2025 年には、ローカル Gen AI 処理機能を備えたラップトップの約 50% に加えて、出荷されている Gen AI 対応スマートフォンのシェアが 30% を超える可能性があります。
レポートの AI エージェント導入予測を詳しく調べると、次のように指摘されています: 「AI エージェントの成長は、新たな収益機会を特定する新興企業と既存の業界リーダーの両方によるイノベーションによって促進されるでしょう。これらの AI エージェントは大規模な言語モデルに基づいて構築されています」従来の機械学習やディープラーニング手法と比較して、より優れた柔軟性と幅広いユースケースを提供しますが、最終的な目標は自律型で信頼性の高いエージェントを実現することですが、デロイトはこれらのテクノロジーが急速に進歩し、エージェントの機能が大幅に向上すると予想しています。 AI は過去を通り越す2025 年には一部の市場および一部のアプリケーションでパイロットと概念実証が行われます。」
Deloitte によると、エージェント AI には次のような共通の特徴と機能があります。
- 基盤モデルに基づいて構築:LLM のような基盤モデルにより、エージェント AI は複雑で予測不可能なワークフローを推論、分析し、適応できるため、RPA やエキスパート システムよりも柔軟になります。 LLM は、推論が強化され、タスクをより小さなステップに分割する機能が最近の画期的な進歩により急速に改善されています。
- 自律的に動作:自律性の程度は異なりますが、エージェント AI は、複雑なタスクをほぼ単独で計画および実行するようにトレーニングできます。推論トークンを導入することにより、思考連鎖モデルは以前の LLM よりも複雑な課題を解決できます。
- 環境を感知する:エージェント AI は環境を認識し、情報を処理し、与えられたタスクのコンテキストを理解できます。高度なエージェント AI は、ビデオ、画像、音声、テキスト、数値などのマルチモーダル データを処理できます。
- ツールの使用:Agentic AI はツールやシステムと対話して、ソフトウェア、エンタープライズ アプリケーション、インターネットなどのタスクを完了します。
- オーケストレーション:エージェント AI は、タスクを完了するために他のシステムやボットの参加を指示できます。マルチエージェント システムでは、これは他の自律生成 AI エージェントと連携することを意味します。
- メモリへのアクセス:LLM はステートレスです。各インタラクションは独立して処理され、インタラクションが完了したときに情報は保持されません。検索メカニズムとデータベースの追加により、エージェント AI は、特定のタスクを実行しながらコンテキストを維持するために短期記憶にアクセスし、経験から学習して改善するために長期記憶にアクセスできます。
Deloitte によると、Gen AI チャットボットと副操縦士は洗練されています。人間と直観的に対話し、複雑な情報を合成し、コンテンツを生成することができます。ただし、エージェント AI が約束する程度の主体性と自律性が欠けています。
Deloitte は、副操縦士とチャットボットと AI エージェントの重要な違いを強調しています。 Deloitte の定義によると、「エージェント AI には「エージェンシー」、つまり行動し、どのアクションを実行するかを選択する能力があります。エージェンシーは自律性を意味し、 自律性とは独立して行動し、 意思決定を行う力です。これらの概念をエージェント AI に適用すると、AI は自ら行動して計画、実行、目標を達成できると言えます。目標は人間によって設定されますが、その目標を達成する方法はエージェントが決定します。」
Salesforce の AI Connected Customer 調査によると、消費者の 3 分の 1 が、より迅速なサービスを得るために AI エージェントとの連携を希望していることが明らかになりました。多くの消費者は、AI エージェントとのコミュニケーションに喜んでいますが、その会話がいつ行われるのか知りたいとも考えています。
さらに、ガートナーによると、エージェントAIは2025年の戦略的テクノロジーのトップトレンドとなっています。仕事の世界が永遠に変化する中、企業は AI エージェントに多額の投資を行うでしょう。調査によると、これらの変革から価値を引き出す鍵となるのは 1 人の経営幹部です。生成 AI とエージェント AI の導入の加速により、IT 組織に大きなプレッシャーが生じています。 Salesforce の調査によると、CIO は AI 最高責任者も務める必要があります。大多数の CIO は AI がゲームチェンジャーであると信じていますが、セキュリティとデータ インフラストラクチャを最大の障害として挙げ、テクノロジーを完全に実装していると答えたのは 11% のみでした。
Deloitte による生成 AI とエージェント AI の将来のトレンドについて詳しくは、こちらをご覧ください。