Gartner、「生成AIのハイプ・サイクル：2024年」を発表 － 2027年までに生成AIソリューションの40%がマルチモーダルになると予測

Gartner、「生成AIのハイプ・サイクル：2024年」を発表 － 2027年までに生成AIソリューションの40%がマルチモーダルになると予測

https://www.gartner.co.jp/ja/newsroom/press-releases/pr-20240910-genai-hc

ガートナージャパン株式会社 (本社：東京都港区、以下Gartner) は、 2027年までに生成AIソリューションの40%がマルチモーダルになる (テキスト、画像、音声、動画など複数のタイプのデータを一度に処理するようになる) との見解を発表しました。これは、2023年の1%からの大幅な増加になります。この生成モデルのマルチモーダル化へのシフトは、人間とAIのインタラクションを強化し、生成AI対応ソリューションを差別化する機会をもたらします (グローバルでは2024年9月9日に発表しています)。

マルチモーダル生成AIは、Gartnerの「Hype Cycle for Generative AI, 2024 (生成AIのハイプ・サイクル：2024年)」において、オープンソースの大規模言語モデル (LLM) とともに、「早期に採用することで顕著な競争優位性と市場投入までの期間短縮をもたらす可能性があるテクノロジ」として特定されています。どちらのテクノロジも、今後5年以内に組織に大きな影響を及ぼす可能性を秘めています。

「現実世界では、人は、音声、視覚、感覚など、さまざまなモードの組み合わせを通して情報に接し、理解します。マルチモーダル生成AIが重要であるのは、データは通常マルチモーダルであるためです。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します」

ドメイン固有の生成AIモデルは、特定の業界、ビジネス機能、またはタスクのニーズに最適化されています。企業内でユースケースの整合性を改善すると同時に、精度、セキュリティ、プライバシーを向上させ、よりコンテキストに沿った回答を提供できるようにします。これにより、汎用モデルの場合ほど高度なプロンプト・エンジニアリングを使用する必要がなくなり、対象を絞ったトレーニングを通じて、ハルシネーション (捏造された回答) のリスクを下げることができます。

日本で生成AIの領域を担当するディスティングイッシュト バイス プレジデント アナリストの亦賀 忠明は次のように述べています。「生成AIの進化は、インターネットの進化と似ており、まだ二合目です。その進化の過程において、全般的に生成AIは『過度な期待』のピーク期の下り方向にあります。そこでは『想定以上にコストがかかっている』といった幻滅的な事象も発生しています。そうした注意が必要なフェーズではありますが、生成AIは、これから、ヒューマノイドやあらゆるデバイスとアプリケーションへの組み込み、汎用人工知能、スーパーインテリジェンスに向けた進化が想定されます。企業は、産業革命、AI共生時代が到来していると捉え、リアリティを重視しつつ、将来に向けた顧客体験、ビジネスやITの在り方、従業員とAIとの関係を含む戦略を抜本的にアップデートする必要があります」