2030年の技術トレンド：ジェネレーティブAIの次の時代

AIの可能性を解き明かします

AIは過去数十年にわたって産業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、誇大宣伝や興奮を超えて、産業に真の価値をもたらしている新しい機会が生まれました。熟練労働に取り組み、AIを活用した人間と機械のコラボレーションを加速するインダストリアル・コパイロットから、産業アプリケーションのAPIs 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。

私たちが注目している主な傾向

産業基盤モデル

産業基盤モデルは業界固有のデータで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

エージェント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。

マルチモーダル合同会社

マルチモーダル大言語モデル（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産業用ネットワークのエッジにAIアルゴリズムと処理能力を展開することです。

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の新時代をマスターする：ホリスティック戦略

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: 組織内でAIテクノロジーを取り入れたイノベーションの文化を育みます。
• 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を可能にする：パートナー、顧客、専門家と最善の方法でデータを共有することは、組織がAIの新時代に成功するのに役立ちます。