2025年AIトレンド4選｜注目のAI技術と社会への影響

2025.03.11
|AI

人工知能（AI）は、私たちの生活やビジネスに急速に浸透し、止まることなく進化を続けています。2025年においても、AIは更なる進化を遂げ、より人間に近い理解力と行動力を備え、さまざまな分野で革新をもたらすと予想されています。AIはこの先どのように進化し、私たちにどんな影響をもたらすのでしょうか？

本記事では、2025年のAIトレンドをご紹介し、今後のAIによる社会変化について解説します。

2025年のAIトレンド全体像

近年のAI技術は、まるでSF映画の世界が現実に近づいているかのような、目覚ましい発展を遂げています。以下の3つの事例は、AIの進化を示すほんの一例です。

  • 第119回医師国家試験を代表的な各AIに解かせた結果、合格ラインを大きく超える高い正答率を出した（参考：MEDIC MEDIA）
    • 必修はOpenAI o1、一般臨床はOpenAI o3-mini-highが最も成績が良かった。
    • o3-miniの95.7%という正答率は、仮に国試受験生とすると第3位の成績に相当する。
    • 必修問題の得点率96.0%（OpenAI o1）も合格基準の80%を大きく上回っている。受験生の成績と比較すると上位10%程度の好成績。
  • AIが動物の感情を読み取る（参考：Science）
    • 動物の顔の表情をAIに学習させ、痛みやストレスなどの微妙な不快感を特定している。
    • 2023年、猫が痛みを感じているかどうかを77％の精度で判断できることを発見。
    • 2025年初めには、高度なスキルを持つ獣医や行動学の専門家よりも、AIが一貫して羊の痛みを察知する能力に優れているという結果を発表した。
  • 動画で「模倣学習」をし、外科手術を学ぶAIロボット（参考：GIZMODO）
    • ジョンズ・ホプキンス大学とスタンフォード大学の研究者たちが、AIロボットに実際に行なった手術のビデオを見せて手術のスキルを習得させることに成功した。
    • 針の操作、縫合、生体組織の持ち上げという外科手術に必要な3つの基本動作を行なえる。
    • 絶対的な動作ではなく、相対的な動作を学習させることで、AIシステムが自分で正しい動作を見つけられるようになる。
  • 科学者が10年かけて解明したスーパーバグの問題をAIが2日で解決（参考：BBC）
    • インペリアル・カレッジ・ロンドンのホセ・R・ペナデス教授と彼のチームは、一部のスーパーバグが抗生物質に耐性を持つ理由を解明するために長年取り組んできた。
    • Google が開発したツール「co-scientist」に、調査していた中心的な問題に関する短いプロンプトを与えると、48時間以内に同じ結論に達した。
    • 研究は公表されていないため、AIシステムがパブリックドメインで発見はできない状況だったため、研究チームに衝撃を与えた。

これらの事例からも分かるように、2025年のAIは、単なるデータ分析や自動化を超え、より複雑なタスクをこなしていくことが予想されます。また、人間社会と調和し、多くの分野で活躍することが期待されています。

AIの進化の方向性としては、以下の3つが挙げられます。

  • より人間に近い理解力
    • これまでのAIは、大量のデータからパターンを学習することで、特定のタスクを効率的に実行することに特化していました。しかし、2025年のAIは、文脈理解、常識推論、感情認識など、より人間に近い理解力を獲得し、複雑な状況にも柔軟に対応できるようになると予想されます。
    • 例えば、カスタマーサポートにおいて、顧客の感情を理解し、状況に応じた適切な対応をAIが行うことが可能になります。
  • より人間に近い行動力
    • これまでのAIは、主に人間の指示に基づいて行動していましたが、状況を判断しながら、目標に向けて自律的に行動できるようになると予想されます。
    • 例えば、AIエージェントが、人間の指示を待つことなく、会議のスケジュール調整や必要な資料の準備を自主的に行うことが可能になります。
  • 人間との協調
    • AIは、人間の仕事を奪うのではなく、人間の能力を拡張し、より創造的な仕事に集中できるよう支援する方向に進化していくと考えられます。これからのAIは、人間と協力し、共に問題解決に取り組むパートナーとしての役割を担うことが期待されます。
    • 例えば、医師が診断を行う際に、AIが過去の症例データや最新の医学情報を提供することで、より正確な診断を支援することが可能になります。

2025年の主要なトレンド

マルチモーダルAI

マルチモーダルAIのイメージ。

マルチモーダルAIは、画像、音声、テキストなど、異なる種類のデータを組み合わせて理解するAIです。 例えば、画像に写っている物体を認識するだけでなく、その画像に関連する音声やテキスト情報を分析することで、より深い理解を得ることが可能になります。

ディープラーニング技術の進化によって画像認識、音声認識、自然言語処理などの分野で著しい進歩が見られ、AIでの複雑なタスクが実現可能になっています。特に、生成AIの進化によって、情報伝達の多様化、コンテンツ制作の効率化が必要となりました。そのため、テキストから画像や動画を生成、逆に画像や動画からテキストを生成したりするなど、異なる種類のデータを相互に変換できる、マルチモーダルAIへのニーズが高まっています。

■活用例

  • バーチャルアシスタント
    • 音声、画像、テキストを組み合わせて、より自然な対話や複雑なタスクの実行を可能にする。 例：ユーザーの表情や声のトーンから感情を理解し、それに合わせた対応をする。
  • コンテンツ制作
    • テキストから画像や動画を生成したり、逆に画像や動画からテキストを生成したりすることが可能に。 例：広告用のバナー画像を自動生成する、映画の予告編を自動作成する。
  • ロボット制御
    • カメラ画像、センサーデータ、音声コマンドを組み合わせて、ロボットをより精密かつ柔軟に制御する。 例：工場の生産ラインで、複雑な作業をロボットに実行させる。

マルチモーダルAIは、AIが人間のように外界を理解し、行動するための重要な技術です。異なる種類のデータを組み合わせることで、より高度な分析、判断、表現が可能になり、イノベーションを促進すると期待されています。

また、生成AIが世間に浸透していく中で、ChatGPT-4o、Geminiなどを筆頭にマルチモーダルモデルを採用する生成AIが続々と現れています。テキストから高品質な画像・動画の生成、文章や画像の解析など、幅広いタスクへの対応が可能であり、精度や速度、機能はますます高度化しています。

AIエージェント

AIエージェントとは、「自分で考えて行動するAI」です。ユーザーの目的を理解し、最適なアクションを自動で行う人工知能システムで、与えられたデータや決められた範囲内の業務だけでなく、より複雑な状況にも対応できます。

また、人間のような柔軟な行動が可能であり、環境や状況を把握し、自律的に判断・行動する点が大きな特徴です。同時に、経験から継続的に学習し、リアルタイムで複雑なタスクを自動で実行する能力を持ちます。

少子高齢化による労働人口の減少、人件費の高騰、より高度なサービスや製品に対する需要の増加などを背景に、AIによる自動化のニーズは高まっています。中でも、人間が介入することなく、複雑なタスクを実行できるAIエージェントは注目されています。

関連記事：AIエージェントを知る！基本から活用事例・未来の影響までを徹底解説

■活用例

  • パーソナルアシスタント
    • ユーザーの好みや習慣を学習し、スケジュール管理、情報収集、タスク実行などを代行。 例：ユーザーの好みに合ったレストランを予約する、旅行の計画を立てる。
  • 自動運転
    • 周囲の状況を認識し、安全かつ効率的な運転を実現。 例：交通量の多い道路を安全に走行する、駐車を自動で行う。
  • ゲームAI
    • プレイヤーの行動を予測し、より高度なゲーム体験を提供。 例：対戦ゲームで、プレイヤーに合わせた難易度で対戦する。

AIエージェントは、自ら考え、行動するAIを実現するための鍵となる技術です。複雑な業務をこなし、人間の負荷を軽減させることができるため、さまざまな分野で自動化、効率化、省力化に貢献すると期待されています。

AIプラットフォーム

AIプラットフォームは、AI開発に必要なツールや機能、データを提供するシステムです。世界中で多くの企業が「最新・効率的・高い信頼性」を持つバージョンをリリースしようとしており、注目度も高いです。

  • ChatGPT
    • OpenAIが開発。
    • 幅広い分野の知識を持ち、質問応答、文章生成、翻訳、要約など、会話形式で多様なタスクに対応できる。
    • 最新の情報や専門的な知識を得るためのウェブ検索機能も備える。
    • 多様な用途がある一方で、専門知識や最新情報の不足、偏見を含んだ意見などのバイアスの影響を受ける可能性があるなど弱点もある。
  • Deep Seek
    • 中国のAIスタートアップDeepSeek AIが開発。
    • 欧米のテクノロジー企業が巨額の投資を行う中、少ない資金で高度なAIモデルをオープンソース化。ユーザーは低コストでの運用が可能。
    • 高度な推論能力を備えた大規模言語。
    • 複雑な問題解決や数学、コーディングなどのタスクに優れており、 会話形式で質問や指示を入力することで、複雑な問題を段階的に推論し、より正確な回答を導き出す。
    • 低コスト・高機能を実現して注目を集める一方で、政治的な話題への制限やプライバシーに関する懸念も指摘されている。
  • Gemini
    • Googleが開発。
    • テキスト、画像、音声、動画、コードなど、さまざまな種類の情報を処理できるマルチモーダルAIモデル。
    • 会話形式で質問を入力することで、Gemini AIは文脈を理解し、関連性の高い情報を提供する。
    • 音声でGemini AIと対話ができる。
    • 機能の豊富さと汎用性の高さがある一方で、最新情報の不足、バイアスの影響を受ける可能性、画像生成機能に制限がつく場合があるなどの弱点がある。
  • Perplexity AI
    • Google AI出身の個人チームが開発。
    • 会話型検索エンジン。
    • 自然言語で質問を入力すると、AIがウェブを検索し、関連性の高い情報を要約して回答する。
    • 回答の引用元を明記することで、情報の信頼性を高める。
    • 信頼性が高い一方で、Googleほどの情報網羅性がなく、特定のニッチな専門的情報は検索結果が不十分となる場合がある。
  • Grok
    • イーロン・マスク氏のxAIが開発。
    • X（旧Twitter）のプラットフォームを通じてリアルタイムの情報にアクセスできる対話型AI。
    • 「あらゆる質問に答えること」を目的にし、 他のAIシステムが避けるような「道徳や社会に反するような質問」にも回答する。
    • 他のAIシステムに比べユーモアのある回答が得意。
    • 最新情報が得られる一方で、安全性や倫理性、情報収集に対してプライバシー侵害の懸念がされている。
  • Genspark
    • MainFunc社が開発。
    • AI駆動の検索エンジン。
    • ユーザーの質問に基づいて、「Sparkpages」と呼ばれるサマリーページを生成し、わかりやすくまとめる。ページ内で追加の質問や、説明を求めることができる。
    • 広告や偏りのない情報を提供することに重点を置いている。
    • 効率的な情報収集ができるが、ユーザーが検索プロセスを細かく制御することはできないため、 特定の情報源を指定したり、検索結果の表示方法をカスタマイズしたりする機能が限られている。
  • Le Chat
    • フランスのAIスタートアップMistral AIが開発。
    • 高速な処理速度をもつAIアシスタント。
    • フランス語、英語、ドイツ語、スペイン語、イタリア語など、複数の言語に対応している。
    • 高速な処理速度が特徴的だが、複雑な質問やタスクを処理するには速度が遅くなる場合がある。また、最新の情報や専門的な知識に関する質問への正確な回答が得られない可能性もある。

AIプラットフォームは、AI開発のハードルを下げ、より多くの人がAIを活用できるようにします。また、業務において効率化が図れる重要な技術のため、AIの普及と発展に貢献すると期待されています。

エッジAI

AI（人工知能）の処理をクラウド上ではなく、デバイス（端末）側で行う技術です。クラウド上で通信を行なって使用するのではなく、AIを搭載した「エッジデバイス」と呼ばれる端末だけで使用できます。

例えば、建物警備において、監視カメラで侵入を検知して警報が鳴る装置にエッジAIを搭載することで、対象が人間なのかをAIが判断して不審者であった場合にのみ作動することができます。つまり、そのデバイスだけで異常や正常の判断ができるのです。

■活用例

  • スマート家電
    • ユーザーの行動を学習し、自動的に動作を調整する。 例：ユーザーの在宅状況に合わせて、エアコンの温度を調整する。
  • ウェアラブルデバイス
    • 生体情報をリアルタイムに分析し、健康管理や運動支援する。 例：心拍数、睡眠時間、活動量を測定し、健康状態を把握する。
  • ドローン
    • 周囲の状況を認識し、自律飛行や障害物回避する。 例：災害現場の状況把握、インフラ点検。

エッジAIは、リアルタイム性、プライバシー保護、低遅延、通信コスト削減などのメリットがあります。IoTデバイスの普及に伴い、エッジAIの重要性はますます高まっており、さまざまな分野で活用が拡大すると予想されています。

AIが社会やビジネスに与える影響

AIは、私たちの生活をより便利で豊かにすることができます。家事や移動手段の自動化、パーソナライズされた医療など、AIは生活の質を向上させる多くのサービスを生み出すでしょう。また、社会課題の解決にも貢献すると期待されています。例えば、気候変動対策、貧困問題、食糧問題など、複雑な課題に対して、AIはデータ分析や予測を通じて効果的な解決策を提示できる可能性があります。

また、AI活用は企業の業務効率化を促し、利益率向上に貢献します。企業は利益率が上がると、人員削減ではなく、新たな分野へ人員を割くという判断をすることが通常です。AIによって生まれた余力、つまり人材を、より創造的な分野に集中させることで、新規事業やサービスへの投資が拡大し、社会全体の活性化につながる可能性も秘めています。

AIは人間の仕事を奪うという懸念もありますが、むしろ人間はより創造的な活動に集中できるようになるとも考えられます。AIによる労働時間の削減は、人間が哲学や芸術、そして新たなイノベーションを生み出すことに時間を割けるようになることを意味します。

AIによって、私たちは「目的を与えたら、達成に向けて頑張るリソース」を大幅に手に入れることになります。だからこそ、今後重要になるのは「社会はどうあるべきなのか」「どのようなサービスを作るべきなのか」という理想状態を描き、目的を作り出す力です。社会全体のビジョンを明確化し、AIを活用して解決すべき課題や達成すべき目標を設定することで、初めてAIは真価を発揮することができます。

しかし、AIの進化には課題もあります。人間の仕事がAIに代わることによる仕事の変化、AIの責任範囲をどこまでとするのかなど、解決すべき問題は少なくありません。AIは、人間にとって脅威となる存在ではなく、人間の能力を最大限に引きだし、より良い社会を築くためのパートナーとして捉え、強みを活かしながら共存していくことが重要です。

AIを効果的に活用するために必要なこと

AIを導入すれば自動的にすべてがうまくいくわけではありません。AIの力を最大限に引き出し、その恩恵を享受するためには、戦略的なアプローチと継続的な努力が求められます。AIを効果的に活用するための重要な要素は以下の5点です。

  • 明確な目的の設定
    • AIを導入する目的を明確にし、達成したい目標を設定することが重要です。AIを導入することで、どのような課題を解決したいのか、どのような成果を期待するのかを明確に定義することで、AIの活用を成功に導くことができます。
  • データの整備
    • AIの学習には大量のデータが必要となります。質の高いデータを収集し、適切に管理することが重要です。データの質は、AIの性能に直結するため、データの前処理、クリーニング、ラベル付けなどを丁寧に行う必要があります。
  • 人材の育成
    • AIを開発、運用、管理するための人材を育成することが重要です。AIの専門知識を持つ人材だけでなく、AIをビジネスに活用できる人材の育成も必要です。
  • 倫理的な配慮
    • AIの利用に伴う倫理的な課題を認識し、適切な対策を講じることが重要です。AIの公平性、透明性、説明責任などを確保し、AIが社会に悪影響を及ぼさないように注意する必要があります。
  • 継続的な改善
    • AI技術は常に進化しています。最新の技術動向を把握し、AIシステムを継続的に改善していくことが重要です。AIシステムを導入したら終わりではなく、常に改善を続け、より良いものにしていく必要があります。

まとめ

2025年、AIは人間理解と行動力を深め、社会に変革をもたらすと予測されます。AIは進歩を続けており、変化も早いです。常にトレンドを把握し、戦略に組み込むことで、ビジネスの可能性を広げ、未来の社会で活躍することができるでしょう。

ご相談・お問い合わせ