皆さん、こんにちは！ AI、データ、クラウドの分野で20年以上の経験を持ち、製品開発チームを率いてきた者として、AIと自動化の最新トレンドについて皆さんと共有できることを大変嬉しく思います。
ご存じの通り、AIの進化は目覚ましく、特に近年はその動きが加速しています。
2023年は「生成AI（GenAI）の過熱の年」として記憶されています。誰もがその潜在能力に興奮し、大きな期待が寄せられました。
そして、2024年は「実験の年」となりました。企業は生成AIを様々なビジネスシナリオで試し、その適用可能性と課題を深く探求しました。
そして今、2025年は「真のビジネスインパクトの年」として形成されつつあります。この年こそが、AIが具体的なビジネス成果をもたらすターニングポイントとなると私は確信しています。
それから、2026年はどうすべきだかって説明いたします。
これらの洞察は、UiPathが発表したAIと自動化トレンドに関する包括的なレポートを分析した結果に基づいています。このレポートから、来る1年でビジネスがAIと自動化をどのように活用していくかを形作るであろう7つの主要なトレンドを、構造的に要約しました。各セクションでは、核心的な洞察、推奨される行動、そして業界の専門家からの関連する引用を強調していきます。
では、2025年の重要なトレンドについて見ていきましょう。2026年の前に、これからどうすればいいですか。
1️⃣ AIが思考から行動へ移行し、エージェントAIの時代が到来
最初の大きなトレンドは、エージェントAI（Agentic AI）の出現です。これは、人工知能における画期的な飛躍を意味すると言えるでしょう。
- エージェントAIとは？ エージェントAIは、ソフトウェアエージェントが自律的に計画を立て、意思決定を行い、状況に適応することを可能にします。これは単なる自動化を超えた、より高度なインテリジェンスの形です。
- 技術的な基盤 これらのエージェントは、生成AI（GenAI）の基盤の上に構築されていますが、大規模アクションモデル（LAMs）によってさらに強化されています。これにより、エージェントは単に情報を生成するだけでなく、具体的な行動を起こす能力を持つようになります。
- 主な能力 エージェントAIは、平易な言語のプロンプト（自然言語の指示）に反応し、複雑なプロセスを通じて推論し、厳格なビジネスルールに依存することなく目標を達成するための行動を取ることができます。これは、より柔軟で適応性の高い自動化を可能にします。
- 業界からの注目 主要なアナリスト企業もこのトレンドに注目しており、GartnerはエージェントAIを2025年のトップ25テクノロジー動向の1つに挙げています。IDCもまた、このカテゴリが2028年までに10倍の40億ドル以上に成長すると予測しています。注目すべきは、経営幹部の71%がAIエージェントがワークフローの自動化をさらに推進すると回答しており、52%が2025年に導入を計画している点です。
このトレンドは、AIが単なる情報処理やコンテンツ生成のツールから、実際にビジネスプロセスを駆動し、価値を創造する「行動主体」へと進化していることを明確に示しています。
2025年にすべきこと (To-Do in 2025):
- エージェントAIと自動化の可能性についてさらに学びましょう。
- エージェントによる自動化を用いたプロセスを少なくとも1つ立ち上げましょう。
- 早期導入企業を監視するか、自らが早期導入企業になりましょう。
専門家の洞察: 「エージェントは、自ら理解し、計画し、行動する能力を獲得する。そして、それがすべてを変えるのだ」 — UiPath
2️⃣ オーケストレーションの台頭：エージェントエコシステムが形成される
エージェントAIがその潜在能力を最大限に発揮するためには、企業は断片化された技術環境全体で複数のエージェントが連携できるようにする堅牢なインフラストラクチャを必要とします。オーケストレーションは、エージェントのタスクを調整し、ワークフローを管理し、AIエージェント、RPAロボット、および人間作業者間のコラボレーションを促進するための重要な機能として浮上しています。市場はこのニーズを認識しており、エージェント自動化市場は2024年から2025年にかけて約3億ドルから9億ドルへと3倍に成長し、2028年まで年間平均成長率36%を維持すると予測されています。
2025年にすべきこと (To-Do in 2025):
- エージェントAI技術の進歩を監視しましょう。
- エージェントAIエコシステムを確立し、拡張するための計画を策定しましょう。
- 基盤となるコンポーネントの実装を開始しましょう。
専門家の洞察: 「オーケストレーションがなければ、エージェントAIは存在しない」 — Daniel Dines, UiPath CEO兼共同創設者
3️⃣ エージェントがロングテール自動化の機会に取り組む
エージェントによる自動化は、これまで自動化が困難だった複雑なプロセスに組織が取り組むことを可能にします。初期の導入は、カスタマーサービス（あるコールセンターではエージェントが1時間あたりの問題解決数を14%増加させました）、ハイパーパーソナライズされた営業・マーケティング、業務運用、患者ケア、ソフトウェア開発、科学研究など、多様なユースケースで進んでいます。企業はすでにインテリジェント文書処理、銀行業務、顧客サポート、保険金請求管理、製造業務でエージェントによる自動化を実装しています。
2025年にすべきこと (To-Do in 2025):
- 組織にとって最適なユースケースのショートリストを作成しましょう。
- 必要なリソースと能力を特定しましょう。
- 価値を実証するためのテストケースを実装しましょう。
専門家の洞察: 「エージェントが解放できる価値は、歴史的にコスト効率や時間効率の良い方法で対処することが困難だった、複雑なユースケースのロングテールを自動化する可能性から生まれる」 — McKinsey & Co.
4️⃣ 機械との共同作業：大規模な仕事の再配置が始まる
AIの能力が拡大するにつれて、組織は運用を再設計し、人間とバーチャルワーカーの間で仕事を再配置するという課題に直面しています。研究によると、AIは全労働者の約20%の仕事の半分を引き受ける可能性があり、McKinseyは2030年までに機械が全労働時間の30%を実行すると推定しています。この変革には、経営層のリーダーシップ、再訓練とスキルアップのための人事部門の関与、AIおよび自動化インフラストラクチャのIT拡張、そして自動化専門センターの成長が必要です。その規模は大きく、「職業の移行」はヨーロッパと米国で約1,200万人の労働者に影響を与えるでしょう。
2025年にすべきこと (To-Do in 2025):
- プロセスマイニングとタスクマイニングを使用して、AIで自動化可能なタスクを含む仕事を見つけましょう。
- 将来の労働力をマッピングするために、部門横断的なチームを招集しましょう。
- 技術的ニーズを特定し、労働者のスキルアップ計画を開始しましょう。
専門家の洞察: 「AIがあなたの仕事を奪うことはない。AIを使う誰かがそうするのだ」 — リチャード・E・ボールドウィン（エコノミスト）
5️⃣ 「組み込みAI」が企業を幻滅期から脱却させる
独立したAIイニシアチブの立ち上げにおける課題（プロトタイプの半分しか製品化されない）にもかかわらず、組織はエンタープライズソフトウェアに組み込まれたAIから大きな価値を得ています。Gartnerは、2026年までにエンタープライズソフトウェアベンダーの80%以上が製品にAIを組み込むと予測しており、これは2023年のわずか1%から大幅に増加します。Copilot（コパイロット）は最も広範な実装の1つであり、目覚ましい成果を上げています。MicrosoftのCopilotは、初期ユーザーの70%の生産性を向上させ、GitHubのCopilotはタスク完了率を26%向上させ、UiPathのAutopilotは自動化開発時間を75%削減しました。
2025年にすべきこと (To-Do in 2025):
- 既存のエンタープライズ技術内のAI機能を理解しましょう。
- CopilotのようなAIツールについて従業員を訓練しましょう。
- AIツールの導入を奨励し、追跡するためのプログラムを開発しましょう。
専門家の洞察: 「GenAI中心のテクノロジーは、流行からほとんどのテクノロジープロバイダーにとっての重要なイネーブラーへと移行している」 — Gartner
6️⃣ RAGsから富へ：新しいツールがデータ洪水を制御する
従業員が週に3.5時間を無駄にしているデータ過負荷に対処するため、新しい技術が登場しています。ナレッジグラフ、検索拡張生成（RAG）、GraphRAG、および社内/プライベートLLMは、企業がデータにアクセスし、整理し、活用する方法を変革しています。これらのアプローチは印象的な結果をもたらしています。ナレッジグラフは、あるeコマースプラットフォームのクリック率を35%向上させ、RAGはコンサルティング会社の情報検索時間を40%短縮し（年間500万ドルの節約）、専門LLMは一般的なLLMと比較してデータ関連性を75%以上向上させることができます。
2025年にすべきこと (To-Do in 2025):
- 「AIによるデータ管理の変革」を優先プロジェクトにしましょう。
- ユースケースに合わせてナレッジグラフ、RAG、および専門LLMを評価しましょう。
- 最も有望なアプローチの実装を開始しましょう。
専門家の洞察: 「GenAI、大規模言語モデル（LLM）、およびAI科学における最近のその他のブレークスルーを活用した新しい技術とツールが登場し、データ問題に対する新しくより良いソリューションを提供している」 — UiPath
7️⃣ 規制の強化：AIの力を抑制するための世界の行動
AIに関する規制活動は世界的に加速しており、2024年には米国のすべての州で約500の法案が提案され（2023年の130件から増加）、EUの画期的なAI法は2024年8月に施行されます。この規制環境は組織にとって不確実性をもたらし、36%がGenAIイニシアチブを妨げる主要因として挙げています。しかし、経営幹部の78%は実際には明確化のためにより多くのAI規制を望んでいます。司法制度も著作権やデータ使用の問題に関する注目度の高い訴訟を通じて関与を深めています。これらの課題にもかかわらず、ほとんどの組織は準備不足です。GenAIガバナンスフレームワークを持っているのは約半分に過ぎず、正式な立法監視を行っているのは半分未満、GenAI実装の正式なインベントリを維持しているのは3分の1に過ぎません。
2025年にすべきこと (To-Do in 2025):
- 立法および司法の動向を監視しましょう。
- 堅牢なデータガバナンスとセキュリティ対策を実装しましょう。
- 明確な説明責任構造を持つ透明なAIプロセスを確立しましょう。
専門家の洞察: 「AIを有効活用し、その無数の恩恵を実現するためには、その実質的なリスクを軽減することが不可欠である」 — ジョー・バイデン（第46代アメリカ合衆国大統領）
2025年、勝利を収めるのは、AIを単なるコードではなく、価値に変えることができる企業です。 もしあなたが変革を主導しているのであれば、今こそ以下のことを行う時です。
- ツールから成果へと焦点を移す。
- 自動化を製品のように扱う。
- 人々と機械間のコラボレーションを設計する。
今日の洞察が、皆さんのビジネスにおけるAIと自動化戦略の一助となれば幸いです。
これからもAI、データ、クラウドに関する最新情報を共有していきますので、お楽しみに！