生成型 AI は人工知能のルールを書き換えます。その準備はできていますか?

ジェネレーティブ AI とは何ですか?

ニュースをざっと見てみると、GenAI があらゆる場所に存在していることがわかります。 GenAI のブームが起きる前は、「人工知能」という用語は機械学習モデルと関連付けられていました。 GenAI は、特定のデータセットについて予測を行うのではなく、新しいデータを提供するために作成された機械学習モデルとみなすことができます。これは、意思決定と人間の脳の学習プロセスを刺激するディープラーニング モデルとして知られる高度な機械学習モデルに大きく依存しています。ここ数年以来、研究者たちは、特定のデータセットを最大限に活用する機械学習アルゴリズムの発見から、モデルをトレーニングして印象的な結果を生み出すための数百万または数十億のデータポイントで構成される大規模なデータセットへと焦点を移してきました。

アドビは、「Adobe 2026 AI and Digital Trends」レポートおよび調査プログラムのために、CX の役割に就いている 3,000 人の経営幹部と実務者を対象に調査を実施しました。これにより、生成 AI とエージェント AI の計画で初期の成果が得られました。このレポートでは、組織が画期的な顧客エクスペリエンスを提供することが不可欠であり、今後数年間でそれは以下によって定義されると考えていると述べています。

●      高度にパーソナライズされ、顧客のニーズをリアルタイム (80%) で予測します。

●      デジタルおよび物理的なタッチポイント全体でシームレス (72%)。

●      AI を活用しながらも、人間性とブランドとの整合性を感じられます (60%)。

 2024 年 3 月にマッキンゼーが発表したデータによると、世界の約 3 分の 1 の組織が、少なくとも 1 つのビジネス機能ですでに GenAI を日常的に使用しています。 NVIDIA は、AMD と Huawei を挑戦者として、自社の GPU で GenAI 環境を支配しています。基盤モデルの場合、Open AI の GPT 3.5 および GPT-4 モデル、Anthropic (Claude)、Google (Gemini)、Mistral AI、Meta (Llama) などは、人気がありよく知られているモデルの一部です。 Microsoft Azure、AWS、Google Cloud、Oracle は、クラウドとプラットフォームの主要プロバイダーです。 Accenture、IBM、Deloitte、McKinsey は、エンタープライズ シリーズ/コンサルティングのインフルエンサーです。

GenAI モデルはどのように機能しますか?

トレーニング：

GenAI モデルは、ディープ ニューラル ネットワークを使用して膨大なデータセットで学習することから始まる、基礎的な大規模 AI モデルに基づいて構築されています。これらは、多数の AI アプリケーションの基礎として機能する方法でトレーニングされています。最も一般的な基盤モデルは、トランスフォーマー ベースのアーキテクチャ、敵対的生成ネットワーク (GAN)、大規模言語モデル (LLM)、およびマルチモーダル基盤モデルです。

発達:

モデルの開発には通常、タスク固有の知識のための教師あり微調整 (SFT) と、特定のコンテンツ生成タスクを実行する必要がある行動調整のためのヒューマン フィードバックからの強化学習 (RLHF) の組み合わせが含まれます。これは、人間のフィードバックによる微調整または強化学習を通じて実行できます。

導入と評価:

トレーニングと開発後、開発者とユーザーは、GenAI モデルの出力を継続的に評価および評価し、精度と関連性を高めるためにモデルを改良する必要があります。これとは別に、これらのモデルのパフォーマンスは、検索拡張生成 (RAG) によって強化できます。このフレームワークにより、GenAI モデルが最新の情報に確実にアクセスできるようになります。

AI の権力者リスト: AI で最も影響力のある人物

革新と基礎の構築 

AI のゴッドファーザーとして知られるジェフリー ヒントンは、現代の GenAI の開発を可能にしたディープ ニューラル ネットワークとバックプロパゲーションの基礎を築きました。

Mila (ケベック AI Institute) の創設者である Yoshua Bengio は、深層学習、敵対的生成ネットワーク (GAN)、および単語埋め込みで知られています。

• イアン・グッドフェロー(Apple、ML ディレクター) は、GAN (敵対的生成ネットワーク) の発明で最もよく知られる著名な研究者であり、深層学習の専門家です。彼の貢献は敵対的機械学習とセキュリティであり、彼の決定版教科書であるディープ ラーニングはすべての GenAI モデルの基礎となっています。

• ジェリー・リュー(LlamaIndex) は、LLM のデータ フレームワークの開発者です。

• ハリソン・チェイス(LangChain) は、AI エージェントのワークフローを構築するための主要なフレームワークを開発しました。

ジェネレーティブ時代のトップリーダーとエグゼクティブ

• フェイフェイ・リー, スタンフォード大学人間中心AI研究所の共同所長でImageNetの発明者である彼は、深層学習モデルのトレーニングに必要なデータを提供しました。

• アンドリュー・ンDeepLearning.AI の創設者であり、Coursera の共同創設者である彼は、コミュニティの教育と AI 教育の普及に尽力してきました。

• イスラエル系カナダ人の AI 研究者、OpenAI の共同創設者で元主任研究員の Ilya Sutskever 氏は、GPT モデルと AI の安全性の主要なアーキテクチャの確立における研究で最もよく知られています。

GenAI の実際の動作: 業界リーダーは GenAI についてどう考えていますか

ジェンセン・ファン, NVIDIA の CEO であり、GPU と CUDA プラットフォームの開発により、最新の生成 AI のトレーニングに必要な膨大な計算能力が可能になりました。彼は生成 AI を産業革命の新たな始まりのしるしとみなしています。同氏は、アクセラレーテッド コンピューティングと GPU ハードウェアが「新しい石油」であり、NVIDIA の CUDA プラットフォームが基盤モデルの展開とトレーニングのための重要なインフラストラクチャであることを強調しました。

サム・アルトマン, OpenAI の CEO であり、2022 年の ChatGPT のリリースにより GenAI を研究から主流に移行させました。彼は GenAI の「研究好奇心から主流技術へ」の移行を推進しており、そのためには 400 億米ドル相当の巨額資金が必要です。彼の市場形成のビジョンと NVIDIA のハードウェア インフラストラクチャの関係は、AI の現在の状況を定義しています。

イーロン・マスク氏xAI を通じたエントリーでは、LLM に代わる「真実を求める」代替手段を作成するという彼の試みを紹介します。彼の会社 Neuralink は、X で独自のトレーニング データを生成するための高度な AI を活用したブレイン コンピューター インターフェイスを開発しています。

ヤン・ルカン, Meta の主任 AI 科学者は、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) と画像処理における先駆的な研究で高く評価されています。 LeChun 氏のニューラル ネットワークは画像認識に革命をもたらし、ノーベル コンピューティング賞としても知られるチューリング賞を受賞しました。彼は、数十億人が使用するプラットフォーム向けの AI 戦略を策定し、終末論的な AI 予測の概念に挑戦しています。

デミス・ハサビス, Google DeepMind の CEO は、マルチモーダル機能の進歩を主導しています (Gemini)。 DeepMind と Google Brain の合併により、Alphabet の AI への取り組みが強化されました。 Hassabis の努力により、AlphaGo と AlphaFold が誕生しました。

テキストから画像まで: 注目すべき AI ツール

1)     GitHub コパイロット:GitHub と OpenAI のパートナーシップの下で開発された AI を活用したペア プログラマです。これは、VS Code、Visual Studio、JetBrains などの IDE 内で直接、リアルタイムのコード提案、オートコンプリート、チャットベースのヘルプに役立ちます。

2)     アドビファイアフライは、Adobe が開発した生成 AI モデル ファミリに属する​​ツールで、単純なテキスト プロンプトを使用して画像、テキスト、およびベクター グラフィックを作成、編集、強化するように設計されています。

3)     ジャスパー AIは、ブランドに沿った高品質なコンテンツを生成するためのマーケティング領域とクリエイターのニーズを念頭に置いて設計された AI プラットフォームです。このプラットフォームは、特にブログの執筆、ソーシャル メディアの目的、広告、コンテンツの再利用に使用されます。

4)     クロード:Anthropic によって開発された、高性能の高度な大規模言語モデルと会話型 AI のファミリー。このツールは、複雑な推論の生成、大規模なデータセットの分析、クリエイティブな執筆で知られています。

5)     ゼストAI:銀行、信用組合、その他の貸し手向けの信用引受業務を最新化するための AI ツール スイート。 

• 画像生成:Adobe Firefly、DALL-E 3

• オーディオ/ビデオの生成: イレブンラボ、ランウェイML

• T次世代：ChatGPT、クロード、ジェミニAI

• マーケティング: Jasper AI、Anyword、Midjourney、Perplexity、HubSpot

• 開発者向け:GitHub コパイロット、AlphaCode、Cohere

• セキュリティについて:ダークトレース AI、アヤスディ、ゼスト AI

オープンな AI フロンティアとクローズドな AI フロンティア

AI の実装を加速する競争が激化する中、オープン AI かクローズ AI かという長期にわたる議論が依然として残っています。この問題は、AI モデルが公的検査、変更、再配布のためにアクセスできるようにすべきか、それともアクセスが制限された独自のモデルとして保持されるべきかという点で特に関心を集めています。 Mistral や Llama などのオープン モデルを使用すると、ユーザーは自分のニーズに合わせてモデルを変更、確認、適用できます。逆に、クローズド モデルは一般公開が制限されており、モデルのインターフェイスとのみ対話できます。 GPT-4 や Gemini で紹介されているオープン モデルと比較して、クローズ AI モデルは、高いパフォーマンス、セキュリティ、簡単な使用法を提供します。競争に対する優位性を維持するために、データとアーキテクチャを非公開に保ちます。安全性が懸念される場合、独自の制御により安全制御とデータ保護が可能になります。

2026 年のオープン モデルの展望: DeepSeek、Qwen 3、Llama、Mistral Large 3 は最大のオープン モデル プロバイダーの一部であり、Claude Opus 4.5、GPT-5.2、GPT-5、GPT-4.1、o3、Claude Sonnet、および Gemini Pro 3 は主要なクローズド モデル プロバイダーの一部です。多くの人が「オープンソース LLM」と呼ぶものは、より正確には「オープンウェイト モデル」と呼ばれます。どちらのアプローチも、明確な利点、リスク、および長期的なアプリケーションを提供します。たとえクローズド AI モデルであっても、トークンの総量という点では依然として広く使用されています。 2025 年後半には、企業が一般的なタスクにはクローズド モデルを使用し、ドメイン固有の機密性の高いワークフローにはオープン モデルを使用するハイブリッド アプローチが採用されました。

スタートアップ企業は多くの場合、最新の状態を維持するためにクローズド モデルから開始し、その後、運用コストを削減するために徐々にオープン モデルに移行します。これらは、カスタマー サポート チャットボット、マーケティング コンテンツ生成、ラピッド プロトタイピング、中小企業のビジネス自動化、および短期的な AI 実験で主流を占めています。オープンソース モデルは、企業関連の内部ツール、AI を活用した分析プラットフォーム、採用と人事の自動化、サイバーセキュリティ システム、スマート シティ インフラストラクチャ、ヘルスケア診断、カスタマイズされた AI エージェントと副操縦士のために企業で採用されています。

GenAI の拡大する力: 生成 AI モデルはどのような問題を解決できるか

LLM、拡散モデル、GAN を含む GenAI モデルは、パターンとデータセットを通じて新しいオリジナルのコンテンツを開発するように設計されています。さまざまな業界で、データ分析、パーソナライゼーション、コンテンツ作成、自動化に関連する問題を解決できます。 

1)      コンテンツの生成と創造性

 Gen AI は、マーケティング コピー、電子メール、記事、技術文書、クリエイティブ ライティングの作成と下書きに使用され、下書きを手動で作成するのに費やす時間を削減します。また、テキスト プロンプトからフォトリアリスティックな画像、3D モデル、ロゴ、アニメーションを作成します。最後に、ビデオ クリップを生成し、特殊効果を適用し、音楽を作曲して、高価な制作機器の必要性を軽減することもできます。 ChatGPT (OpenAI)、Claude 3.5 Sonnet (Anthropic)、および Gemini 1.5 Pro (Google) は、ブログやマーケティング コピーの下書きに広く使用されています。 McKinsey の報告によると、2026 年までに企業の少なくとも 88% が自社のビジネス機能の少なくとも 1 つで GenAI を使用し、その大部分がコンテンツ生成、クリエイティブなタスク、マーケティングに充てられるようになるでしょう。

2)     ビジネスの生産性と自動化

PwC の 2025 年の世界労働力の希望と不安に関する調査によると、48 か国の 50,000 人の労働者のうち、毎日の GenAI ユーザーは 92% の生産性の向上を報告していると回答しています。ビジネスの生産性を高めるために、GenAI は、データ入力、並べ替え、レポート生成、コードの自動完成、テスト ケースの生成、言語間の翻訳、デバッグなどの日常的で反復的なタスクを自動化します。これらは、パーソナライズされた自然言語での応答を提供し、複雑な問い合わせに対応する、高度な機能を備えた 24 時間年中無休のチャットボットです。

3)     データ分析と洞察

GenAI モデルは、重要な洞察を引き出すために、大規模な文書、会議記録、または顧客からのフィードバックを広範囲に分析および要約する機能を備えています。また、サプライチェーンの需要に関するデータのパターンを認識し、不正な取引を特定することもできます。現実世界のデータを模倣できる人工データセットを開発できます。これは、プライバシーを保護しながら他の AI モデルをトレーニングするのに役立ちます。 

競合分析の再定義

組織は GenAI モデルを使用して、高解像度の画像や明確に書かれた資料などのより技術的な資料を生成でき、時間とリソースが節約され、新しいビジネス チャンスを追求できます。ウォルマートは、生成 AI を使用して、競争行動と需要パターンの予測分析に基づいて在庫要件を予測する「機械主導ショッピング」システムを開発しました。 GenAI によって導出された結果は、大規模なデータセットにより、アルゴリズムのトレーニングに使用されるデータの組み合わせで慎重に精選されています。生成 AI には、市場のライバルがさまざまな価格戦略を採用する前に、それらにどのように反応するかをシミュレーションする機能があります。これらのモデルによって行われる予測分析は、市場の反応、需要の弾力性、市場が存在するセクターに応じた履歴データとパターンを通じて行われます。これらのシミュレーションには、季節性、古いプロモーション データ、利用可能な在庫、規制の変動が同時に含まれます。

AI システムは、競争環境を常に分析する方法と、競争の参加者がどのようにコミュニケーションするかを知っています。製品説明やコピーライティングからビジュアルや重要なメッセージに至るまで、彼らは機会を特定することが知られています。たとえば、Amazon は、競合他社の製品を自動的に分析するリアルタイムのビジュアル検出ツールである Lens Live を発売しました。生成 AI と統合されたパーソナライゼーションおよび製品説明システムにより、競合他社のカタログで特定されたギャップに基づいてオファーを適応させることができます。このテクノロジーは、効果的な対処が必要なトピック、キーワード、アプローチなどの競合コンテンツのギャップも特定します。これらのギャップは、十分なサービスを受けていない視聴者を獲得する機会を象徴しています。 AI は検索、カタログ、ソーシャル メディアを照合して、満たされていないニーズを特定します。消費者が競合他社が提供する製品を検索すると、モデルはすぐに組織に通知します。また、企業が拡大できる隣接グループも特定します。毎日大量のデータポイントを処理して、新たなトレンドを正確に特定します。

従来の感情分析では、意見が肯定的、否定的、または中立に分類されます。 GenAI は、より複雑な物語、感情的な文脈、サブテキストを理解できるように、既存の従来の感情分析をより洗練して強化します。マリオットは GenAI を使用して、7,000 を超える施設全体にわたる顧客レビューを処理し、AI を使用して顧客満足度を評価しています。たとえば、消費者が競合他社を持続可能性の属性と関連付け始めた時期や、製品に特定の問題が発生した時期を特定します。さらに、インフルエンサー、デジタル コミュニティ、専門メディアなど、こうしたナラティブを推進しているのが誰かをマッピングします。 Wayfair はまた、消費者の感情やインテリア デザインの好みを分析するために Decorify を使用しています。 

業界は GenAI の言語をどのように話しているのか

GenAI が話題のイノベーションの 1 つであることは疑いの余地がありません。その誇大宣伝により、業界のリーダーの発言を考慮することがより重要になっています。コンセンサスは、GenAI が会話型チャットボットから複雑なタスクを実行するエージェント型 AI に移行していると結論付けています。 AI ファースト企業は常に、金融、小売、ヘルスケアに至るまで、それぞれの業界の変革を目指しています。

健康管理

• ベイロックス研究所 AI ファーストのイノベーションのフロントランナーになることを目指して、NLP (自然言語処理)、コンピューター ビジョン、機械学習に多額の投資を行ってきました。

• GEヘルスケアはイメージングデバイスに AI を組み込むために Edison プラットフォームを利用しており、Siemens Healthneers は正確な診断のために AI を活用したデジタルツインとインテリジェントイメージングコンパニオンを使用しており、Epic Systems は Cosmos プラットフォームを介して予測モデルを EHR に直接埋め込んでいます。

• Butterfly Network は Ultrasound-on-Chip™ (CMUT) を使用します従来の圧電結晶に代わるもので、1 つのプローブで全身イメージングを実行できるようになります。同社は、画像ガイダンス、クラウド ストレージ、通訳のためにハードウェアと AI を活用したソフトウェアを統合しています。同様に、Tempus Pixel プラットフォームを利用した Tempus Radiology という別の組織は、AI を使用して医療画像を分析し、放射線科医を支援しています。 

ファイナンス

• BlackRock の資金管理の「頭脳」である Aladdin (資産、負債、負債、およびデリバティブ投資ネットワーク) は、リスクと投資パフォーマンスの統合的かつ包括的かつリアルタイムのビューを提供する、同社の中心となる独自のテクノロジー プラットフォームです。

• マスターカードは、「Decision Intelligence」システムに GenAI を多用し、侵害されたカードで観察された異常に対する新たな不正パターンを 2 倍の速度で検出し、誤検知を削減しています。 Napier は、インテリジェント コンプライアンス プラットフォームで生成 AI と機械学習を使用して、マネーロンダリング対策 (AML) と金融犯罪コンプライアンスを強化しています。

• ヌーバンク、「AI ファースト」モデルを活用しているラテンアメリカのネオバンクは、リスク管理、回収、マーケティングに GenAI を使用しています。

小売り

• ザラは、GenAI を使用して衣料品ラインを表示するためのマーケティング画像用のモデルのデジタル ツインを作成し、H&M はそのテクノロジーを使用して在庫の予測と最適化、およびパーソナライズされたスタイリングのアドバイスを行っています。また、Nike はアスリートのパフォーマンス データに基づいてデザイン スタイルを生成し、パーソナライズされた正確な測定のために AI 主導のアプリ (Nike Fit) を使用しています。 

• セフォラ は、LVMH のデジタル & IT 部門をフル活用して、15 か国以上で業務を最適化し、顧客エクスペリエンスを向上させています。別の企業であるカルフールは、OpenAI と提携して、顧客の個別の好みに応じてショッピング カートを厳選するために、自社の電子商取引プラットフォームに Hopla を導入しました。

• LVMHは Google Cloud と連携して 75 のメゾンにサービスを提供し、各メゾンの固有の要件を満たしています。同社ではこれを「静かなアプローチ」と呼んでいる。この複合企業はまた、Rigsters および OKCC と提携して、製品のデジタル化と GenAI を使用して物理的な製品を幅広いデジタル資産に変換する社内の資産生産モデルを開発しました。

• ロレアル グループと NVIDIAは 2025 年 6 月に提携し、美容のさまざまな側面にわたって AI の可能性を解き放ち、これまで想像したことのない美容体験を生み出しました。ロレアルは、NVIDIA AI エンタープライズ プラットフォームを活用し、ロレアル製品の 3D デジタル レンダリングのスケーリング、物理 AI と生成 AI の融合を目的とした CREAITECH を立ち上げ、クリエイティブの可能性を拡大します。

製造業

• BMWグループ は、生産ラインでの部品欠陥のリアルタイム識別に GenAI を使用し、パーソナライズされた車載音声アシスタントにメルセデス・ベンツを使用し、AI スペシャリストになるスタッフのトレーニングに多額の資金を投資しています。日産は、美観、冷却、空力要件のバランスを取りながら車のグリルを設計するために GenAI を試用しています。

• 航空宇宙および重機の分野では、エアバスは、軽量航空機部品を開発し、エンジニアリングとデータ サイエンスにわたる 600 以上の潜在的な GenAI ユース ケースを特定するためのジェネレーティブ デザインを担当しています。ロールスロイスは GenAI を導入して、ジェット エンジンの予知保全のためのテスト実行からのセンサー データを分析します。

• 家庭用電化製品業界では、ボッシュは AI トレーニング用の合成画像データの作成にこれを使用して検査システムの開発時間を短縮し、Flexitron はエレクトロニクス製造の生産スケジュールを最適化してサイクル タイムを短縮し、シュナイダー エレクトリックは AI 主導の自動化アルゴリズムを利用して機械のパフォーマンスを監視し、エネルギー効率を最適化しています。

• 2025 年 5 月、キャップジェミニは Mistral AI & SAP との戦略的パートナーシップを拡大しました。この連携により、厳しいデータ要件を持つ業界向けに、SAP を使用したカスタム AI ソリューションの導入を確実に成功させることができます。 Mistral AI の革新的な GenAI モデルと SAP の BTP により、キャップジェミニは二酸化炭素排出量を削減し、簡単にアクセスできる複数のビジネス AI ユースケースを開発します。 

AI の地域と国別の導入をマッピングする

AIの開発をリードしている国はいくつかあります。 2024 年、米国の AI 民間部門は約 1,091 億ドルを投資し、企業の研究開発の約 40% を占めました。 Global North が AI インフラストラクチャに多額の投資を行っている一方で、中所得国 (ブラジル、インド、フィリピン、インドネシア) では AI モデルの採用と統合が速いペースで加速しています。

インド・AI インパクト・サミット 2026 では、89 か国とさまざまな国際機関が参加してニューデリー宣言に署名し、AI の利益の公平な共有が強調されました。このサミットでは、さまざまな分野での AI 導入の強化と、データセットとコンピューター インフラストラクチャのスケールアップに焦点を当てた、国の AI 戦略の次の段階の展開が計画されました。サミットでは、インドのフルスタック ソブリン AI プラットフォーム Sarvam AI は、Sarvam-30B (300 億パラメータ) と Sarvam-105B (1,050 億パラメータ) という 2 つの LLM を明らかにしました。これにより、インドが最先端の AI モデルを開発できる国家グループに加わる道が開かれました。

2026 年初頭の時点で、UAE、インド、シンガポールは GenAI の導入において常にトップにランクされています。 UAE は、労働人口の 50% 以上が AI ツールを使用していると報告しています。政府は公共部門に AI を積極的に統合し、デジタル インフラストラクチャに投資してきました。シンガポールは政府からの強力な支援を受けており、研究開発にも戦略的に重点を置いています。韓国は AI 導入が最も急速に成長している国の 1 つであり、政府は高品質の韓国語モデルのパフォーマンスを開発しています。

2026 年、米国は政府全体の戦略を通じて、「AI スタック」の輸出、財務省と輸出入銀行を通じた AI 向けの新たな国際融資の開始、NIST が支援するエージェント AI の標準の確立に重点を置きました。主な取り組みには、AI のための「米国技術部隊」の展開、安全な政府調達 (GovRAMP) への AI の統合、GenAI を試験運用から本番環境に移行するための官民パートナーシップの促進などが含まれます。

欧州は「Apply AI」戦略を通じて GenAI の導入を加速するための準備を積極的に進めており、10 の主要セクターに導入するために Horizo​​n Europe を通じて 11 億 5,000 万米ドルを超える資金を調達しています。政府の主な取り組みには、汎用モデルを監督するAI局の立ち上げ、オープンイノベーションエコシステムを推進する「GenAI4EU」の拡張、信頼できる主権型AIを推進するためのAI法の規制枠組みの導入などが含まれる。

2026 年、中東政府は国家支援による大規模なインフラ投資を通じて GenAI の導入を加速し、主権 AI に焦点を当て、企業全体にエージェント AI を統合します。主な取り組みには、1,000億ドル相当のサウジアラビアのプロジェクト・トランセンデンス、UAEの5ギガワットAIキャンパスプロジェクト（G42/NVIDIA）、AIの産業化を目指す大規模なデータセンター開発などが含まれる。

GenAI と Agentic AI: 主な違いの説明

• 企業や開発者は、よりスマートなシステムを統合し、既存のシステムを AI でアップグレードする競争で前進を続けています。 GenAI とエージェント AI という用語は、しばしば同じ意味で使用されますが、これらは 3 つの異なるタイプの進化した AI パラダイムです。それらは、さまざまな自律性、タスクの複雑さ、能力を表します。

• GenAI はデータセットから新しいコンテンツを作成し、エージェント AI は目標を達成するために独立したアクションを実行します。つまり、エージェント AI は複雑な問題を解決するためにプロアクティブかつ自律的であり、GenAI はプロンプトに基づいてコンテンツを作成します。

• Agentic AI は、複数ステップのワークフローで複雑な問題を処理し、進捗状況を追跡し、中間結果に基づいて戦略を調整します。その計画機能は非常に強力であり、その目標を考慮すると、必要な手順、依存関係、リソース、および実行を決定できます。 GenAI は、入力と出力が定義された特定のタスクに優れています。あらゆる段階で複雑なタスクを処理するには人間の介入が必要です。エージェント AI とは異なり、GenAI は進捗状況を追跡したり、リソースを調整したり、時間スタンスを調整したりすることができません。

• GenAI は事後対応型で動作します。つまり、そのすべてのアクションには人間による開始が必要であり、最も洗練された LLM でさえ休止状態のままです。エージェント型 AI は、与えられた自律性を備え、アクションが必要なタイミングを特定し、適切な対応を決定し、意思決定プロセスを実行して、結果を評価します。

•  エージェント的 AI アプリケーションには、自律的なソフトウェア テスト、サプライ チェーンの最適化、アルゴリズム取引、ロボットによるプロセス オートメーション、予知保全が含まれます。それに対して、GenAI のアプリケーションは、カスタマー サポート、データ分析、デザインとアート、コード生成、コンテンツ生成で構成されます。 

GenAI 実装の KPI: GenAI モデルの成功の測定

GenAI モデルのスケーラビリティと実装を成功させるには、企業は集中型ガバナンスから分散型のビジネスに組み込まれたものまで、さまざまな運用モデルを採用する必要があります。すべての組織にとって適切なモデルは、AI の成熟度、既存の技術能力、データ インフラストラクチャによって決まります。新しい段階にある企業は、厳格なガバナンスを実現する集中型モデルを好み、逆に、十分に確立された AI フレームワークを持つ企業は、柔軟性と革新性を高めるために分散型モデルを採用する可能性が高くなります。今日私たちが目にする成功した GenAI モデルは、かつては開発段階にあり、その後生産段階に進められました。これらのモデルは、設定された測定基準において成功していることが証明されています。 GenAI プロジェクトは、業務を効率化し、顧客インターフェースに影響力を与え、意思決定をより迅速かつより適切な情報に基づいて行うことで、その成功を証明しています。彼らの成功はどのように評価されるのかという疑問が生じます。

モデルの品質メトリクスは、有効性と精度の測定に役立つため、不可欠です。オンボード メトリクスは、改善がどのようなものになるかということから始めて、GenAI プロジェクトに方向性を与えます。 GenAI にはプロセスを自動化し、人的エラーを削減する機能があり、Amazon を含む企業は倉庫で AI 駆動のロボティクスを使用して、プロセスを合理化し、運用コストを削減し、効率を高めています。明確な指標を設定することは、GenAI がどのような問題を解決するかを設計するのに役立ちます。広範囲にわたる無制限の出力を生成する機能には、より主観的な評価が必要です。モデルベースのメトリクスの基準は、まだ実験段階にありますが、一貫性、安全性、流暢性、テキストの品質、冗長性、従う指示、要約、根拠性に関して出力を綿密に観察することで、より充実した評価が可能になります。

GenAI の可能性を最大限に活用するために、企業はエンドツーエンドの AI プラットフォームに投資します。これらのプラットフォームは、モデルの開発、展開、管理に必要なすべての主要コンポーネントを統合できます。システム メトリクスは AI システムの運用面を担い、効率、信頼性、拡張性を確保して組織のすべてのニーズをサポートします。デプロイメントメトリクスは、デプロイされたパイプラインとモデルアーティファクトの追跡に役立ち、AI プラットフォームの容量、ガバナンス、組織全体への影響についての洞察を提供します。

GenAI は、パーソナライズされた会話を通じて顧客エクスペリエンスと販売実績を向上させる能力をモデル化します。応答時間、正確性、導入は顧客エンゲージメントに影響を与え、意思決定の品質と信頼に影響を与え、その価値を測定するため重要です。 Netflix と Spotify は AI を使用してユーザーの行動を分析し、好みを予測します。これにより、売上が増加し、新しい見込み客を獲得し、顧客の注目を維持できます。

生成的 AI 倫理: 顕著な懸念事項とリスク

どの組織も AI ファーストの組織になることを望んでいますが、AI やその他の新しいテクノロジの適応、実装、統合を急ぐあまり、反対側に普及している側面が見落とされることがよくあります。イーロン・マスク氏はAI分野の先駆者でありフロントランナーの一人であり、生成AIに関して声高に、しかし逆説的に発言してきた。彼の懸念は、GenAI が誤った情報を大規模に広める可能性があることから生じています。先見の明のある起業家であるマスク氏は、GenAI がもたらす利点を認識していると同時に、これらの利点はテクノロジーに関連する潜在的なリスクとバランスを取る必要があるとも考えています。

業界リーダーらは、GenAI が新たなリスク、つまりデータセキュリティ、知的財産の盗難、「幻覚」、「ディープフェイク」の作成に関連する重大な懸念を導入することにほぼ同意している。 AI における幻覚は、LLM によって生成されたテキストがもっともらしくないものの、現実世界の事実、トレーニング データ、またはユーザー コンテキストによって裏付けられている場合に発生します。ソフォスは、新しいレポート「誇大宣伝を超えて: サイバーセキュリティのための AI のビジネス現実」の中で、セキュリティにおける AI の使用について 400 人の IT リーダーを対象に調査しました。この調査では、IT リーダーの 65% が GenAI の機能を導入しているにもかかわらず、89% が GenAI サイバーセキュリティ ツールの欠陥が組織を危険にさらす可能性があることを懸念していると評価されました。

• データセキュリティに関しては、公開されている GenAI ツールに機密の個人データや機密情報を入力すると、データ漏洩につながる可能性があります。もう 1 つの懸念は、これらのモデルに入力されたデータが保存され、将来のモデルのトレーニングに使用され、機密情報が第三者に公開される可能性があることです。

• GenAI を使用すると、サイバー犯罪者が高度にパーソナライズされ、説得力があり、文法的に完璧なフィッシング メールやソーシャル エンジニアリング キャンペーンを生成できる高度なフィッシングが可能になります。ディープフェイクの作成が簡単であるということは、大きなインプレッション詐欺であり、攻撃者はモードを操作して安全なデータを明らかにすることもできます。

• 公開されているデータに基づいてトレーニングされたモデルが知的財産権を侵害しているかどうかに関して、重大な訴訟が進行中です。導入の急速なペースは正式な規制を上回っており、EU AI法などの新たな法律の遵守に対するリスクが生じています。 AI によって生成されたコンテンツの著作権を誰が所有するかについては、依然として曖昧なままです。

• 過去のデータに基づいてトレーニングされたモデルは、人種、性別、政治的な偏見につながる可能性があります。さらに、一部のリーダーは、コーディング、コンテンツ作成、顧客サービスの従業員が制御不能に配置されることを懸念しています。最後に、大規模なモデルのトレーニングと実行に必要な大量のエネルギー消費も、持続可能性の問題を引き起こしています。

GenAI のランドスケープを先導する投資

インフラストラクチャやクラウドプロバイダーを含むGenAIの大手テクノロジー企業による全体的な事業規模は、2025年の最初の11か月で約870億米ドルと推定されており、これは2024年の最初の11か月のほぼ2倍です。 AI は 2026 年に新たな段階に入り、Alphabet、Amazon、Microsoft、Meta は 2026 年に累計 6,500 億米ドルを超える資本を投資すると予想されています。 Googleは広告と検索でのAI利用に750億ドルを出資し、OpenAIはOracleとソフトバンクからの資金提供で1000億ドルを出資した。オラクルはまた、クラウドネイティブ AI に焦点を当てたパートナーシップで 500 億米ドルを目標としています。 2026 年 2 月、キャップジェミニは、エンタープライズ AI 変革の次の時代を加速するために、Frontier とともに OpenAI と提携しました。 OpenAI Frontier Alliance の創設メンバーとして、キャップジェミニは、クライアントが直面するビジネス、データ、組織、システム統合の課題に焦点を当て、AI を企業全体に導入することで、AI の機会ギャップに対処することに取り組んでいきます。

GenAI は、モデル中心からアプリケーション、エージェント ワークフロー、統合へと移行しています。数年間の実験を経て、組織はパイロット モデルを超えて移行しつつあります。導入を成功させるには、AI を安全かつ責任を持って管理するためのプロセスの調和、スキルアップ、ガバナンスが必要になります。業界分析によると、2030 年までにエンタープライズ ソフトウェアの 80% がマルチモーダルになると予想されており、2024 年には 5% 未満であったものが大幅に増加します。主なトレンドには、自律的に動作するマルチモーダル エージェント システム、既存ソフトウェアへの AI の組み込み、モデル パフォーマンスの収束などが含まれます。

Agentic AI はワークフローと意思決定プロセスを変革しており、自律エージェントは複数ステップの複雑なプロセスを実行できます。同時に、DSLM と SLM も、厳格な規制を満たし、スケーラブルなインテリジェンスを提供する、プライバシーを保護するカスタマイズされたソリューションで認知度を高めています。マネーロンダリング対策、オンボーディング詐欺、回収プロセス、KYC の継続的なエスカレーションに伴い、金融犯罪は進化しており、特にディープフェイクや合成文書に対する高度な不正防止防御が不可欠になっています。さらに、ユーザーはより受動的な AI エクスペリエンスを好むため、既存のソフトウェアに組み込まれた AI がスタンドアロン ツールよりも一般的になることが予測されています。今後を見据えて、主要な AI ラボは、一般的なインテリジェンスではなく、よりカスタマイズされたユーザー エクスペリエンスを提供するために、より垂直化されたドメイン固有のアプリケーションに重点を移すことになるでしょう。