ガートナーの2020年人工知能技術ハイプサイクルを通して新たな変化を見る

ガートナーの最近の調査によると、企業の47%が流行の発生以来人工知能（AI）への投資を維持しており、企業の30%がAIへの投資を増やす予定だという。

CEO の 30% は、自社ではすでに AI プロジェクトを実施しており、プロジェクトの成功を確実にするためにリソース、報告構造、システムを定期的に再定義していると回答しました。

経済的、社会的不確実性が高まっているにもかかわらず、ヘルスケア、ライフサイエンス、製造、金融サービス、サプライチェーンなどの分野における AI プロジェクトは今後も加速し続けるでしょう。

今年、ガートナーの AI テクノロジー成熟度曲線には、スモール データ、生成 AI、複合 AI、責任ある AI、クライアント テクノロジーの 5 つの新しいテクノロジー カテゴリが含まれています。

これらの洞察は、ガートナーが最近発表した 2020 年人工知能技術成熟サイクルから得たもので、「ガートナー AI 技術成熟サイクル 2020 年における 2 つの主要なトレンド」と題されたガートナーの最新レポートに掲載されています。これら 2 つのトレンドは、今年のカーブに統合された 30 種類の多様な AI テクノロジーから生まれています。まず、企業組織におけるAIの普及と幅広い導入です。 AI が普及するほど、開発者と DevOps にとってエンタープライズ グレードのアプリケーションを作成することがますます重要になります。 2つ目はAIプラットフォームの産業化です。再利用性、スケーラビリティ、セキュリティ、AI の責任ある使用、そして AI ガバナンスはすべて、このトレンドのきっかけとなります。 2020 年の Gartner AI テクノロジー成熟度曲線は次のとおりです。

2020年ガートナーAIハイプサイクルの新たなハイライト

今後 2 ～ 5 年で、チャットボットの導入率は 100% に達し、企業が導入する AI の主流になると予想されています。ガートナーはロボットの普及率を昨年の5％～20％から今年は20％～50％に調整した。ガートナーは、チャットボットが今日では AI の主要な例となっており、顧客と従業員の安全を守るために設計された自動化された非接触型の顧客とのやり取りを簡素化することに貢献していると指摘しています。注目すべきチャットボットベンダーとしては、AWS、Cognigy、Google、IBM、Microsoft、NTT DOCOMO、Oracle、Rasa、Rulai などが挙げられます。

ガートナーの 2020 年 AI 優先度マトリックスによると、GPU アクセラレータは主流に最も近いテクノロジーであり、高いレベルのメリットをもたらすことが期待されています。ガートナーは、GPU アクセラレータの採用率が今後 2 ～ 5 年で 100% 増加し、昨年の 5% ～ 20% から今年は 20% ～ 50% になると予測しています。ガートナーは、GPU アクセラレーション コンピューティングは、HPC、DNN トレーニング、推論における高度に並列化された計算集約型のワークロードに優れたパフォーマンスを提供できるとクライアントにアドバイスしており、GPU コンピューティングはクラウド サービスの形でも導入できます。 Gartner の技術成熟度曲線によると、GPU アクセラレータは、使用率は低いが完了の緊急性が高いアプリケーションに適しています。

パンデミックにより、パイロット プロジェクトは徐々に AI ベースの最小限の実行可能な製品に置き換えられ、AI 開発サイクルが加速しました。パンデミック以前は、パイロット プロジェクトの成功または失敗は、プロジェクトのエグゼクティブ スポンサーとそのプロジェクトの影響力に大きく依存していました。ガートナーのクライアントは、パンデミックの最中に迅速な成果を達成するために、賢明に最小限の実行可能な製品を選択し、AI 開発を加速しました。ガートナーは、自然言語処理 (NLP)、機械学習、チャットボット、コンピューター ビジョンを含むプロジェクトを他の AI プロジェクトよりも優先することを推奨しており、組織がインサイト エンジンの可能性を検討して企業全体に価値を生み出すことも推奨しています。

汎用人工知能 (AGI) は商業的に実現可能ではないため、組織は企業にビジネス成果をもたらす AI のユースケースに重点を置く必要があります。ガートナーは、現在 AGI をめぐっては多くの誇大宣伝が行われており、企業組織は、この技術を搭載した商用グレードの製品やプラットフォームがあるというベンダーの主張を無視するのが最善であると警告している。より優れた AI 導入戦略は、成熟曲線におけるあらゆるテクノロジーを考慮し、企業組織に実証済みの経済的価値をもたらすものを選択することです。

スモールデータは、初めて AI 技術の成熟曲線における新しいカテゴリになりました。ガートナーは、スモール データを、企業組織がより回復力のある生産モデルを管理し、伝染病や将来のさまざまな緊急事態に対応できるようにする一連のテクノロジと定義しています。これらの手法は、大規模なデータセットが利用できない AI の問題に適しています。

今年初めてハイプ サイクルに登場したジェネレーティブ AI は、データからさまざまな成果物の表現を学習し、トレーニング データに似た特徴を単純に繰り返すのではなく、保持する完全にオリジナルでリアルな新しい成果物を生成する機械学習手法のファミリーです。

ガートナーは複合 AI が企業に役立つと信じており、今年のテクノロジー ハイプ サイクルの 3 番目の新しいカテゴリに含めました。複合 AI とは、さまざまな AI テクノロジを組み合わせて適用することで、学習効率を向上させ、「常識」のレベルを向上させ、最終的にはより広範囲のビジネス上の問題をより効果的に解決することを指します。

ガートナーは最近、AIの倫理的および社会的要素に大きな注目を払っており、そのため「責任あるAI」という包括的な用語をAI成熟度曲線の4番目の新しいカテゴリとして含めました。責任ある AI とは、ビジネス価値、社会的価値、リスク、信頼、透明性、公平性、バイアスの緩和、説明可能性、説明責任、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスなど、企業組織が AI を導入する際に適切なビジネス上および倫理上の選択を行うためのあらゆる側面を網羅する戦略用語です。

精度、コスト効率、低消費電力、AI モデル データを収集するためのモノのインターネットは、ガートナーの AI テクノロジ成熟度曲線の 5 番目の新しいカテゴリ「顧客としてのモノ」を構成します。 Gartner は、顧客としてのデバイスを、仮想パーソナル アシスタント、スマート家電、コネクテッド カー、IoT 対応の工場設備など、商品やサービスと引き換えに支払いを提供するインテリジェントなデバイスまたはマシン、あるいは製品と定義しています。

昨年と比較して、ガートナーは13の技術を削除、再分類、または他の技術曲線に移行しました。たとえば、今年ガートナーはVPA対応ワイヤレススピーカーをすべての曲線から削除しました。AI開発者ツールキットは現在、AI開発者および教育ツールキットカテゴリに分類されています。AI PaaSは現在、AIクラウドサービスに属しています。AI関連のC＆SIサービス、AutoML、説明可能なAI（2020年には責任あるAIカテゴリに分類）、グラフ分析、強化学習は2020年のデータサイエンスおよび機械学習技術成熟度曲線に移動されています。会話型ユーザーインターフェイス、音声認識、仮想アシスタントは2020年自然言語技術成熟度曲線に移動されています。量子コンピューティングは2020年コンピューティングインフラストラクチャ技術成熟度曲線に移動されています。ロボットプロセス自動化ソフトウェアはAI技術成熟度曲線から削除されています。