1. 生成AI
新興テクノロジートレンドのトップに立つのは、生成型 AI にほかなりません。生成 AI は、トレーニング データから学習したパターンと情報に基づいて、テキスト、画像、音声、ビデオなどの新しいコンテンツを生成するように設計された人工知能の一種です。事前にプログラムされたタスクのみを実行する従来の AI システムとは異なり、生成 AI は創造力を発揮し、何もない状態、または入力データから新しい製品を作成することができます。
このテクノロジーは、テキスト、画像、音声から複雑なシミュレーションまで、人間のようなコンテンツを作成できる驚異的な能力を備えており、2025 年も引き続き主流のトレンドであり続けます。
Google BardやOpenAIのChatGPTなどの消費者向け生成AIプラットフォームの開発が、市場の力強い成長を牽引しています。ブルームバーグ・インテリジェンス(BI)によると、この市場は2024年の1,370億ドルから、今後10年以内に1.3兆ドルに増加すると予測されています。
GPT やマルチモーダル システムなどの生成モデリングにおけるイノベーションは、コンテンツ生成、自動設計、没入型インタラクティブ エクスペリエンスなどの分野で新たな可能性を切り開いています。
この変革的なテクノロジーは、効率性を向上させるだけでなく、問題解決、顧客エンゲージメント、イノベーション開発におけるビジネス戦略も変化させます。 2025 年までに、組織は生成 AI を業務に統合し、イノベーションを推進し、大規模にパーソナライズされたサービスを提供するようになるでしょう。
2. エージェントAI
生成型 AI が企業における AI 導入の増加を促進する一方で、エージェント型 AI は業界全体に革命的な変化をもたらすと期待されています。
エージェント AI は、人間の継続的な介入なしに独立して動作し、タスクを自動的に実行できるタイプの人工知能です。この AI システムは、プログラムまたは学習された目標を達成するために、特定の環境で意思決定を行い、アクションを実行できます。
Emergen Research によると、エージェント AI 市場は 2024 年までに 308 億 9,000 万ドルに達し、31.68% という堅調な年間成長率 (CAGR) で成長すると予想されています。
エージェント AI は人工知能の大きな進歩であり、システムがより高い自律性を持って動作することを可能にします。これらのシステムは、人間の監督なしに複雑なタスクを独立して実行し、意思決定を行い、新しい課題に適応するように設計されています。
現在の AI ツールや大規模言語モデルとは異なり、エージェント AI は新しいパラダイムを切り開きます。これにより、システムはユーザー定義の目標を達成するために積極的に計画および行動できるようになり、人間の作業負荷や既存のアプリケーションを増強、自動化、改善できる仮想エージェントへの道が開かれます。
3. AIガバナンスプラットフォーム
AI が重要なインフラストラクチャにますます統合されるにつれて、データ プロフェッショナルの 80% がデータ セキュリティの課題が増大することを認めており、堅牢なセキュリティとガバナンスのフレームワークの必要性が浮き彫りになっています。この傾向は、AI システムが業界全体で安全、確実、かつ倫理的に動作することを保証する厳格な標準と規制を策定することの緊急性を浮き彫りにしています。
責任ある AI 導入の重要な要素には、不公平または有害な結果を回避するためにアルゴリズムの偏りを最小限に抑えること、AI の意思決定方法を明確にすることで透明性を高めて信頼を構築すること、倫理的および法的基準を維持するための説明責任を確保することなどがあります。
AI が社会構造に統合され続ける中、安全で信頼できる AI 環境を構築することは優先事項であるだけでなく、これらのテクノロジーの変革的役割に対する信頼を維持するために不可欠です。
4. スマートシティにおけるモノのインターネット (IoT)
スマートシティにおける IoT (モノのインターネット) の世界市場は、2026 年までに 3,122 億ドルに達し、19.0% という堅調な年平均成長率 (CAGR) で成長すると予想されています。
スマート シティの IoT テクノロジーは、センサーとデバイスを統合してデータを収集し、資産、リソース、サービスを効率的に管理するのに役立ちます。これには、交通の流れと公共交通機関の最適化、スマートグリッドによるエネルギー効率の向上、公共の安全と緊急対応のための接続システムの導入が含まれます。都市部が拡大するにつれて、IoT は複雑な問題に対処し、住民の生活の質を向上させる上で重要な役割を果たします。
5. エッジコンピューティング
エッジ コンピューティングは、すべてのデータを処理のために遠隔地のデータ センター (クラウド) に送信するのではなく、ネットワークの発信元または「エッジ」(エッジ) の近くでデータが処理されるコンピューティング モデルです。エッジ コンピューティングの目標は、エンド ユーザーの近くのデバイスやネットワーク ノードなど、データが生成された場所でデータを処理することにより、レイテンシを削減し、ネットワーク帯域幅を削減し、パフォーマンスを向上させることです。
世界のエッジ コンピューティング市場は、予測期間中に 38.2% という驚異的な年平均成長率 (CAGR) で、2024 年の 136 億 6,000 万米ドルから 2032 年には 1,819 億 6,000 万米ドルへと大幅に拡大すると予想されています。
エッジ コンピューティングは、データが生成された時点に近い場所でデータを処理するため、集中型データ センターが不要になります。このアプローチは、クラウド コンピューティングで一般的に発生する遅延を回避し、リアルタイム処理と迅速な意思決定を必要とするアプリケーションにとって非常に重要です。主なアプリケーションには、自律走行車、産業用 IoT、遠隔地でのデータ管理などがあります。
エッジ コンピューティングは、車両内でリアルタイムのデータ処理を可能にすることで、自動運転車において重要な役割を果たします。テスラやウェイモなどの企業は、安全性の向上と効率的な運用の確保のためにこの技術を利用しています。
6. 5Gネットワーク
5G ネットワークは世界中で展開され続けており、サービスやアプリケーションに高速伝送と低遅延を実現できる、高速で信頼性の高い接続インフラストラクチャを構築しています。 5G市場は、2020年から2027年までの期間に年間平均成長率(CAGR)43.9%で成長し、2027年までに6,679億米ドルの価値に達すると予想されています。
5G ネットワークがより普及するにつれて、仮想現実 (VR)、拡張現実 (AR)、リアルタイム クラウド サービスなどのアプリケーションの広範な導入が現実のものになります。企業は 5G を活用して業務効率を改善し、生産性を高め、運用コストを削減できます。
5G により IoT アプリケーションが爆発的に増加し、接続されたデバイスがリアルタイムでやり取りできるようになると同時に、自動運転車や遠隔医療サービスなどの高度なテクノロジーがサポートされます。
7. ブロックチェーン技術とデジタル通貨
ブロックチェーン技術は、金融だけでなく、ヘルスケア、サプライチェーン、アイデンティティ管理など、他の多くの業界にも2025年も大きな影響を与え続けるでしょう。ブロックチェーンは、分散化された透明性の高いデータストレージシステムを提供し、不正行為を減らし、セキュリティを向上させるのに役立ちます。
デジタル通貨、特に中央銀行通貨も引き続き力強く成長していくでしょう。世界中の政府や中央銀行は、国際決済の改善、取引コストの削減、金融システムの効率性の向上を目的として、デジタル通貨の実験や実装を行っています。
ブロックチェーン技術はスマートコントラクトプラットフォームもサポートし、取引の自動化と仲介業者への依存の軽減に役立ちます。
8. 拡張現実(AR)と仮想現実(VR)技術
AR と VR テクノロジーは、デジタル世界と現実世界との関わり方を変えています。小売、教育、エンターテイメントにおける AR アプリケーションは拡大を続け、ユーザーは 3D オブジェクトを操作して仮想環境を体験できるようになります。
AR/VR 市場は 2025 年までに 2,960 億ドルに達すると予想されており、トレーニング、ヘルスケア、旅行、製造などの分野でのアプリケーションの成長を促進します。この技術は、ユーザーが複雑なシミュレーションを体験するのに役立つだけでなく、仮想環境を通じて専門的および教育的な活動をサポートします。
AR と VR はどちらもゲーム業界を変える可能性を秘めており、ゲームはこれまで以上に没入感とリアルさを増すでしょう。
9. ロボットと自動化技術
製造、物流、医療などの分野で自動化がますます重要になるにつれ、自律型ロボットは今後も成長を続けるでしょう。現代のロボットシステムは、単純な作業だけでなく、手術や掃除などの複雑な作業も実行でき、さらには創造的なプロセスにも参加できます。
いくつかの予測によれば、産業用ロボット市場は2027年までに800億ドルに達し、医療から製造、物流までさまざまな業界にサービスを提供するロボットが力強く成長すると予想されています。
10. 機械学習とデータ分析
機械学習とデータ分析は 2025 年も引き続き発展するでしょう。企業は、より賢明な意思決定を行い、業務を最適化するために、ビッグデータを活用するケースが増えています。
高度なデータ分析ツールは、企業がトレンド、消費者行動、市場の変化を予測するのに役立ち、競争上の優位性を維持するためのタイムリーな戦略を提供します。
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出典: https://daidoanket.vn/10-xu-huong-cong-nghe-trong-nam-2025-10299025.html
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