生成AIのハイプ・サイクルと今後の動向
Gartnerによる生成AIのハイプ・サイクル分析
2023年10月、Gartnerは「生成AIのハイプ・サイクル：2023年」を発表しました。このレポートでは、企業が利用するアプリケーションに組み込まれているテクノロジーが特定され、今後10年間のCIOによる関連テクノロジーの組織への導入方法が提案されています。Gartnerのシニアディレクターでアナリストのクリス・ソンダーソン氏によると、生成AIはまだ幻滅期に至っておらず、ハイプの状態が続いています。
生成AIのテクノロジー構成
生成AIのテクノロジーは、ケーキの層のように積み重なっており、以下の4つのレイヤーに分類されます。
- モデル：ファウンデーションモデル、大規模言語モデル（LLM）、ドメイン固有の生成AIモデルなど。
- エンジニアリングツール：プロンプトエンジニアリング、LangOps、検索拡張生成（RAG）など。
- アプリケーション：生成AI対応仮想アシスタント、生成AI対応アプリケーション、AI拡張型ソフトウェアエンジニアリングなど。
- インフラストラクチャーとイネーブルメント：生成AIワークロード向けアクセラレーター、AIシミュレーション、自己教師あり学習、転移学
習など。
生成AIのハイプ・サイクルの特徴
- 急速なピーク期の到達：生成AIは急速に「過剰な期待（ハイプ）のピーク期」に達しています。
- 幻滅期の欠如：現在のところ、生成AIに関連するテクノロジーで幻滅期にマッピングされたものは一つもありません。
- 成熟期への移行：テクノロジーによっては、幻滅期を経ずに急速に成熟が進む場合があります。
生成AIの将来展望
ソンダーソン氏によると、生成AIはまだ幻滅されるには早すぎるため、ハイプの状態が続いています。将来的には、現在を上回る革新的なテクノロジーが登場し、ピークがさらに高くなる可能性もあるとされています。
まとめ
生成AIのハイプ・サイクルは、テクノロジーが時間の経過と共にどのように進化するかを示しています。今後の10年間で、CIOはこれらのテクノロジーを組織にどのように導入していくかが重要になります。生成AIのテクノロジーは、その構成要素が層のように積み重なっており、企業の投資意欲に応じて異なるレイヤーに焦点を当てることが求められます。
参照元: 今後の生成AI動向は？Gartnerのアナリストが「ハイプ・サイクル」を基に4つのレイヤーに分けて解説｜EnterpriseZine
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