2024 年にビジネスを一変させる可能性のあるテクノロジーはどれでしょうか?

2023 年は、世界中の政府、公共部門、企業、さらには一般大衆の生活を大きく変えるテクノロジーの急速な発展を目の当たりにしてきました。傾向としては、大規模言語モデル、メタバース、生成 AI におけるグリーン データ センターの採用が急増していることが示されており、これが話題となり、引き続き注目されるようです。さて、より大きな疑問は、2024 年にどのテクノロジーがビジネスを一変させる可能性があるかということです。

生成AIの進化

「生成AI」は、技術系と非技術系の両方のフォーラムで人気が高まっており、昨年は一般的な用語になりました。技術専門家はこれをインダストリー5.0からインダストリー6.0への「転換点」と呼んでいます。この技術は、人間のようなコンテンツとリアルなデータを作成することで仕事に革命をもたらします。分析 AI よりも一歩進んで、データを解釈する能力を発揮します。芸術的なスタイル、文章のスタイルも同様で、インターネット上で入手可能なデータを解釈して独自のコンテンツを生成することさえできます。しかし、AI によって生成されたコンテンツの信憑性と独自性については疑問が残ります。

2024 年までに、このテクノロジーは、データを解釈し、ビジネス固有の洞察を導き出して現実世界の成果を生み出すまでに成熟すると予想されます。さらに、説明モデルの成熟度が増すと、機械学習機能のスマート化と AI 分析の簡素化というスマートなバランスが実現し、効果的な意思決定のためのより優れたデータ洞察が得られるようになるかもしれません。

将来的には、開発者は AI モデルに感情知能を追加できるようになるかもしれません。これにより、特に顧客サービスの分野でユーザーエクスペリエンスが向上するだけでなく、特定のデータセットに関連する感情的な側面を含む現実的な人間の洞察を機械が得ることも可能になります。

メタバース創造体験

私たちは、優れた製品やサービスの定義がもはや品質と量だけに限定されない時代に生きています。ユーザー エクスペリエンスは、あらゆる製品やサービスを顧客の「好み」にするための不可欠なパラメータになっています。そして、テクノロジーによってそれが可能になりました。顧客が自宅にいながらデジタル アバターを通じて完全にデジタル化された世界に入り込み、より高度な体験をできるようにする、これがメタバースです。

2023 年には、企業は AI チャットボットに大規模言語モデル (LLM) を導入し、エクスペリエンスを向上させ、草の根レベルの人材にリーチし始めるでしょう。しかし、2024年以降には、メタバースにLLMが統合され、リアルなデジタル体験が生み出されるようになるかもしれません。このテクノロジーは、業界全体にわたってユーザー エクスペリエンスを再定義することに関連しています。 VR ヘッドセットを使用して仮想世界への休暇を計画できる日もそう遠くありません。さらに、教育機関が学生をデジタルのフィールドトリップに連れて行く、人々がバーチャルに会議に参加する、現実のゲーム体験、銀行へのデジタル訪問、オフィスでのバーチャルな就職面接、バーチャル世界での会議、製品テスト、医薬品の準備、臨床などの応用テストの実施など、いくつかの例が挙げられます。メタバースのようなテクノロジーを使用すると、未来には想像もできないシナリオが生まれるようです。

ゼロトラストモデルとソーシャルエンジニアリングの台頭

新興技術の復活とその急速な導入も、サイバー脅威の状況の進化を引き起こしています。脅威の主体は人工知能を活用して高度な攻撃を開発しており、これは現代の企業や政府にとって大きな課題となっています。そのため、政府と企業は将来に備えることが必須となります。そこで近年注目されているのが「ゼロトラスト」モデルです。業界を問わず IT リーダーはゼロトラスト モデルを強く提唱し、脆弱性を積極的に特定してギャップを埋めることですべてのエンドポイントを保護する包括的なサイバーセキュリティ フレームワークを開発しています。

2024年には、企業はセキュリティ強化に向けた投資を増やすことが予想されます。報告書によると、サイバーセキュリティへの投資は昨年の11％から2024年には14％に増加すると予想されている。さらに、レポートでは、新世代のサイバー脅威に対処するためにサイバーセキュリティ ソリューションに投資する企業が増えている一方で、IT インフラストラクチャの複雑さを軽減して保護を強化することも重要であると強調しています。

最も巧妙なサイバー脅威の 1 つはソーシャル エンジニアリングです。これらの攻撃は、人々を操作して重要な情報を共有させたり、悪意のあるリンクを含むソフトウェアやファイルをダウンロードさせたりするように設計されています。ソーシャル エンジニアリングは、システムやソフトウェアを標的にするのではなく、ユーザーの心理を狙う攻撃であるため、最近大きな問題になっています。これは、ヒューマンエラーなどの脆弱性を悪用し、ユーザーの感情的な側面を利用して、重要な情報を共有したり、金銭を交換したり、システムをハッキングしたりするように操作します。

今後は、このような攻撃を追跡し、人間のユーザーが注意してこのような罠に陥らないようにするための AI 機能と機械知能を確保することが重要になります。

量子コンピューティング：理論から実践的手法まで

量子は 10 年以上にわたって技術会話の一部であり、フォーラムでの数学と理論のプレゼンテーションの一部でもあります。しかし、最近では、この技術が現実のものとなっているのを目にしています。医薬品、ヘルスケア、ポリマー、フィンテック、銀行などの業界の変革において重要な役割を果たすことができます。

本格的な量子コンピューティングには大きな可能性がありますが、既存の暗号化標準を脅かすため、セキュリティと倫理上の課題も生じます。

人間の脳と同じように、ディープラーニング システムは確かにデータ ポイントを認識して決定を下すことができますが、それがどのように学習し、進化し、それに応じて行動するかは不明です。これは「ブラックボックス問題」と呼ばれます。

量子コンピューティングは「ブラックボックス問題」を解決できるかもしれない。これにより、AI アルゴリズムに切望されている透明性が提供され、追跡可能性が向上します。これにより、エラーを修正しながら AI ベースの意思決定がさらに強化され、ディープラーニング システムがどのように意思決定を行うかを実際に観察して理解するための覗き穴が提供されます。

要約する

2024 年には、特に生成 AI の台頭を考慮すると、業界では画期的なイノベーションが見られるでしょう。さらに、人工知能の成熟は、メタバース、自動化、機械学習、ロボットプロセスなどの他のテクノロジーの開発にもさらなる影響を与えています。さらに、量子コンピューティングの発展を見ると、人工知能の実際の能力を理解することで、機械知能のさらなる探究のための無限の機会と新たな分野が開かれる可能性があります。脅威の状況は拡大し続け、ほぼ毎日新たなサイバー攻撃が発生しているため、組織はセキュリティ ソリューションの革新と開発に投資を続けています。