Last Updated on 2024-06-17 07:07 by TaTsu
AIのハイプサイクルは、OpenAIのChatGPTの登場によって加速され、多くの大手テック企業が独自のAIツールをリリースし、Fortune 500企業の92%がこれらのツールを採用している。
しかし、AIによる仕事の置き換えは過大評価されており、実際には雇用創出の可能性が指摘されている。過去のハイプサイクルから学ぶことで、早期のイノベーターが必ずしも長期的な勝者になるとは限らないことが示されている。
AI市場は活気に満ちており、スタートアップにはデータとコンピューティングへのアクセスが成功の鍵となる。技術の進化は速く、アプリケーションの領域には大きな機会があるが、AIの信頼性、規制環境、サイバーセキュリティの進歩なども重要な考慮事項である。
AIの革新は規制やサイバーセキュリティの進歩に追いついておらず、スタートアップはこれらの問題に対処する計画を持つ必要がある。サイバーセキュリティは、企業のデータが危険にさらされる可能性がある場合に特に重要である。
スタートアップの成功には、高品質のデータへのアクセスが不可欠であり、データの取得、準備、価値の抽出、データフライホイールの構築が成功の鍵となる。
AIの将来は、gen AIの革新が波のように続くと予測されている。研究者やビルダーの意見を聞くことで、VCの予測よりも長期的なトレンドを把握することが可能である。AIのハイプサイクルが業界にどのような意味を持つかは、まだ完全には分かっていない。
【編集者追記】用語解説
- ハイプサイクル:
ハイプサイクルとは、新しい技術が登場してから一般に広く普及するまでの過程を、期待値の高さと時間経過で示した概念モデルです。ガートナー社が提唱し、以下の5段階で構成されています。
・黎明期 – 新技術が登場する
・過剰期待のピーク – 過度な期待が高まる
・幻滅のくぼ地 – 期待が失われる
・啓発の坂道 – 実用化への理解が進む
・生産性の安定期 – 技術が一般に普及する
企業は新技術の導入時期を判断する際、このハイプサイクルを参考にすることが多くあります。 - Gen AI (Generative AI):
Gen AIとは生成AIと呼ばれる、機械学習によりデータからパターンを学習し、新しいコンテンツを生成するAI技術の総称です。代表例としてはChatGPTによるテキスト生成、Stable Diffusionによる画像生成、Mubert による音声・音楽生成などがあげられます。
【参考リンク】
AI雇用への影響を分析した世界経済フォーラムの記事（外部）
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【ニュース解説】
OpenAIのChatGPTの登場により、AIのハイプサイクルが加速しました。これは、多くの大手テック企業が独自のAIツールをリリースし、Fortune 500企業の92%がこれらのツールを採用していることからも明らかです。しかし、AIによる仕事の置き換えに関する過去の予測は過大評価されており、実際にはAIが雇用創出の可能性を持つことが指摘されています。このような背景から、早期のイノベーターが必ずしも長期的な勝者になるとは限らないことが示されています。
AI市場は現在、非常に活気に満ちており、スタートアップにとってデータとコンピューティングへのアクセスが成功の鍵となっています。技術の進化は速く、アプリケーションの領域には大きな機会がありますが、AIの信頼性、規制環境、サイバーセキュリティの進歩なども重要な考慮事項です。
AIの革新は規制やサイバーセキュリティの進歩に追いついておらず、スタートアップはこれらの問題に対処する計画を持つ必要があります。特に企業のデータが危険にさらされる可能性がある場合、サイバーセキュリティは非常に重要です。
スタートアップの成功には、高品質のデータへのアクセスが不可欠です。データの取得、準備、価値の抽出、そしてデータフライホイールの構築が成功の鍵となります。
AIの将来については、gen AIの革新が波のように続くと予測されています。研究者やビルダーの意見を聞くことで、VCの予測よりも長期的なトレンドを把握することが可能です。AIのハイプサイクルが業界にどのような意味を持つかは、まだ完全には分かっていません。
この状況から、AI技術の進化とその社会への影響を理解することは、今後のビジネス戦略や政策立案において重要な要素となります。AIのポテンシャルを最大限に活用しつつ、リスクを管理するためのバランスの取れたアプローチが求められています。
