2025 年、AI は不確実性を乗り越えるのに役立つでしょう

少し前まで、人々は、たとえばシアトル シーホークスについてのシェイクスピアのソネットを書く AI の能力に驚嘆しました。今年は、AI が職場で日常的なものとなり、従業員の習慣に溶け込み、真の価値をもたらしたため、パーティーのトリックを超えた取り組みが行われました。 2024 年が終わりを迎えるにあたり、私はこの変化がどれほど急速に定着したかを振り返ってきました。その勢いは目覚ましく、2025 年には AI があらゆるビジネスプロセス、戦略、イノベーションに不可欠となるでしょう。

ここでは、2024 年の最も画期的な AI 開発と、地政学的および経済的不確実性を背景に AI が新たな機会をもたらす 2025 年に予想されることについて、私の見解を述べます。

2024 年は、特にビジネスにおいて AI ができることへの期待が高まった年でした。ハイライト:

高度な推論により、驚くべき新たな可能性が開かれました。
大規模な言語モデルは、そのあらゆる機能にもかかわらず、長い間アキレス腱を抱えていました。特に数学や科学において、複雑な推論を必要とする質問に答えるには不十分でした。しかし、OpenAI の o1 モデルを使用すると、その洗練された「思考」機能と複雑なタスクをより正確に処理できる機能によって、私たちは大きな飛躍を遂げました。

o1 は、ビジネス リーダーにとって、より正確かつ洗練された問題解決のために AI を適用する新たな機会を生み出します。小売企業は、これを使用して消費者の行動を予測し、在庫管理を最適化できます。金融機関はこれを利用して、複雑な計算を行い、リスクを評価し、市場動向を予測することができます。 OpenAI は今月 o1 の完全版をリリースしましたが、同社はすでに次期 o2 モデルの進歩を示唆しています。

マルチモデルの選択により、新たな柔軟性がもたらされました。
今年は、小規模および大規模な言語システムの開発を含む、AI モデルの革新の波が起こりました。上級ユーザーはモデル間を切り替える機能を必要とするため、GitHub Copilot アクセスの提供を開始しました Anthropic の Claude 3.5 Sonnet、Google の Gemini 1.5 Pro、OpenAI の o1 および o1-mini まで。モデルにはそれぞれ独自の長所があるため、開発者は目の前のタスクに合わせて選択できます。あるモデルは複雑なコーディングに優れており、別のモデルはコード、画像、オーディオ、ビデオ、テキストを同時に処理できます。より小規模でリソースの消費量が少ないモデルは、単純なタスクに適している可能性があります。柔軟性と俊敏性のこの新しい章は、AI を使用したより洗練されたユースケースと問題解決につながります。

AI エージェントは、ビジネス向けの AI に強力な新しいひねりを加えました。
ほとんどの人が個人の生産性を向上させるために AI を使用していますが、多くの人がその方法を模索し始めています。 AIエージェント ビジネスプロセスを実行できます。エージェントは、考えたり推論したり、記憶したり、訓練を受けたり、さらにはいつ助けを求めるべきかを知ることができます。たとえば、エージェントは、注文を受け付け、処理し、在庫切れの商品を適切に代替し、発送のために引き渡すなど、注文の処理をエンドツーエンドで処理する場合があります。エージェントは 2024 年に注目と勢いを増し、AI の次のフロンティアとして機能します (詳細は下記を参照)。

さあ、未来に目を向けてみましょう。 2025 年には、AI がより直観的で創意に富んだものとなり、不確実な時代に企業が新たな課題に直面するのを支援すると私は予測します。その方法は次のとおりです。

AI は、企業が地政学的および経済的不確実性を乗り越えるのに役立ちます。
私が話をする経営幹部は皆、世界的な政治的、経済的不安定の時期に備えています。彼らの焦点は、不確実な時期に直面するために組織をどのように最適な位置に置くかということです。彼らにとって良いニュースは、AI ほどこの瞬間に対応できるツールはないということです。

たとえば現在、世界中の企業が米国の新たな関税によって自社のサプライチェーンがどのように揺るがれるかを検討している。 AI は、「もしも」のシナリオを実行するのに非常に役立ちます。サプライチェーンのデータを分析し、代替のサプライヤーとルートを特定すると同時に、企業が新しい規制を確実に遵守できるように支援します。 AI は、企業が新しい現実に適応する際に最初に注目するツールです。

ビジネス プロセスの変革は、AI のビジネス価値を引き出す鍵となります。
2024 年が AI による個人の生産性の向上が証明された年だった場合 (一部のユーザーは、Copilot を使用して毎月 10 時間以上節約しています。 私たちの研究）、2025 年は、これらの利益をドルやセントに変えることになるでしょう。そしてそれは、個々の分や時間を節約することで得られるものではありません。それは、ビジネス プロセスの変革、つまり反復可能で標準化可能なプロセスへの大幅な改善によってもたらされます。

そこに到達するための鍵は？エージェント。エージェントは、販売からサプライチェーンに至るエンドツーエンドのプロセスの管理方法を変えるでしょう。私は、近い将来、すべての組織がエージェントの集合体を持ち、各エージェントが年中無休でバックグラウンドで動作して、ビジネス プロセス全体を実行または自動化するようになると予想しています。

材料科学会社のダウは、この面で早い段階から期待を示しています。従業員 使用済みエージェント 北米での配送に関する数千件の請求書を分析し、異常を検出し、潜在的な節約額を明らかにします。このシステムが世界的に完全に拡張されれば、ダウは物流料金と請求の精度が向上し、初年度に数百万ドルの配送コストを節約できると予想しています。この種のプロセス変革は、今後 1 年で世界のビジネス全体に波及するでしょう。

新しい発明の波の最初の火花が見られるでしょう。
の爆発 AI ネイティブの組織 新しい商品と革新的なサービスを提供し、幅広い関連性と巨大な規模に達します。これらの独創的なスタートアップ企業は、内部プロセスや顧客とのやり取りの方法から販売する製品に至るまで、ビジネスのあらゆる側面に AI を組み込んでいます。 AI ネイティブは、ほぼすべての業界、さまざまな分野で出現し始めています。 広告 そしてヘルスケア。彼らは新たなレベルの競争を引き起こしており、AI がどのように課題を解決し、新たな可能性を生み出すことができるかに常に注目しています。それはすべての企業（たとえ老舗の大企業であっても）がすべきことです から学ぶ。

今後数カ月、数年で、AI は私たちをあらゆる種類の新しい発見に導くでしょう。膨大な量のデータを分析し、パターンを特定し、洞察を明らかにするその機能は、以前は想像できなかったソリューションや機会にフラグを立てることができることを意味します。たとえばヘルスケアでは、AI が医療記録を分析して患者の転帰を予測し、個別化された治療法を提案して、ケアを改善し、コストを削減できます。小売業では、顧客の行動を分析して在庫を最適化し、ショッピング体験をパーソナライズできます。また、製造業では、AI が機器の故障を予測し、メンテナンスのスケジュールを設定してダウンタイムを削減することで、生産プロセスを合理化できます。

AI は、より強力な材料の作成、より持続可能なソリューションの開発、消費者向け製品の強化を支援することで進歩を推進します。これらの画期的な発見は、あらゆる業界の企業にとって貴重な結果につながります。

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