2030年のテックトレンド：ジェネレーティブAIの次なる時代

AI の可能性を解き明かす

AIは、過去数十年にわたって業界に多大な価値をもたらしてきました。機械学習とニューラルネットワークの革新により、予知保全やジェネレーティブデザインなどのソリューションが可能になりました。しかし、最近のジェネレーティブAIの飛躍的進歩により、新たな機会が生まれました。これは、誇大宣伝や興奮を超えて、業界に真の価値をもたらしています。熟練労働者を支援し、AIを活用した人間と機械のコラボレーションを加速させる産業用コパイロットから、産業アプリケーションのAPI間の「翻訳者」としての大規模言語モデル（LLM）まで、産業分野におけるジェネレーティブAIの可能性は拡大の一途をたどっています。

注目している主なトレンド

産業基盤モデル

産業基盤モデルは業界固有のデータに基づいて事前にトレーニングされているため、AIソリューションをより迅速かつ正確に展開できます。

エージェンシー AI

エージェンティックAIとは、産業環境においてある程度の自律性と意思決定能力を備えたAIシステムの使用を指します。

マルチモーダルLLM

マルチモーダル大規模言語モデル（LLM）は、言語理解と視覚認識を組み合わせ、テキスト、画像、動画からのデータや、時系列などの業界固有のデータを処理します。

エッジモデル

インダストリアルエッジとは、データソースに近いインダストリアルネットワークのエッジにAIアルゴリズムと処理能力を導入することです。

専用ハードウェア

グラフィックスプロセッシングユニット (GPU) や言語処理ユニット (LPU) 対応のエッジデバイスなどの特殊なハードウェアは、エッジで高性能の計算能力を発揮し、AI アルゴリズムのリアルタイム処理を可能にします。

ジェネレーティブAIの新時代を乗り越える:総合的な戦略

2030年の産業用AIの進歩と課題に備えるためには、利害関係者が包括的な戦略的アプローチを採用することが不可欠です。

• イノベーション: AI テクノロジーを取り入れたイノベーションの文化を組織内で育みます。
• 産業環境: 産業環境の要件と基準の確保：サイバーセキュリティ、被害軽減、法令遵守、トレーニングデータにおける偏りの軽減
• 人工知能の文化: 産業用AIエコシステム中心のアプローチの実現：パートナー、顧客、専門家と最適な方法でデータを共有することは、組織がAIの新時代で成功するのに役立ちます。