MIT Technology Reviewは2025年12月16日、AIへの期待値をリセットする必要性を論じる特集記事シリーズ「Hype Correction」を公開した。
過去数年間、AIは気候変動の解決や人間レベルの知能の達成、労働からの解放などを約束されてきたが、実際に得られたのは低品質なコンテンツ生成やチャットボットツールだった。
同誌の編集者ウィル・ダグラス・ヘブンは、ワオという驚きが消えた後に何が残るのか、莫大な財政的・環境的コストに見合うものだったのかを問いかける。
特集ではサム・アルトマンの誇大宣伝、AIバブルの実態、ChatGPTが司法試験に合格しても弁護士を代替しない理由、AIコーディングの限界、AI安全性をめぐる議論などが取り上げられている。
同誌は、AIがChatGPT以前から存在し今後も存在し続けること、真のキラーアプリはこれから登場する可能性があることを指摘し、現在をポストハイプ段階の始まりと位置づけている。
From: 
Why it’s time to reset our expectations for AI
【編集部解説】
2025年も終わりに近づいた今、AI業界に訪れているのは「期待値の大幅修正」という現実です。MIT Technology Reviewが12月16日に公開した「Hype Correction」特集は、この2〜3年間のAI狂騒曲に対する冷静な反省を促す企画といえます。
最も象徴的なのは、OpenAIのCEOサム・アルトマン自身が2025年8月に発した言葉でしょう。「投資家全体がAIに対して過度に興奮しているか？私の意見はイエスだ」。AI革命の旗手とも言える人物が、自らバブルの存在を認めたのです。彼はドットコムバブルを引き合いに出し、「賢い人々が真実の核心に対して過度に興奮する。誰かが莫大な金額を失うことになる。誰かは分からないが」と警告しました。
この発言の背景には、複数の研究結果があります。2025年7月にMITの研究者が発表した調査では、AIを導入した企業の95%がゼロの価値しか見出せなかったという衝撃的な結果が示されました。また11月にフリーランス市場プラットフォームUpworkが実施した研究では、OpenAI、Google DeepMind、Anthropicのトップ大規模言語モデルを搭載したエージェントが、多くの簡単な職場タスクを自律的に完了できないことが明らかになっています。
ここで重要なのは、AI技術そのものの価値を否定しているわけではないという点です。MIT Technology Reviewが指摘するように、問題は特に大規模言語モデル（LLM）をめぐる過剰な期待にあります。LLMは汎用人工知能（AGI）への入り口だと喧伝されてきましたが、OpenAIの元チーフサイエンティストであるイリヤ・サトスケバーでさえ、現在ではLLMの限界を認めています。
「ChatGPTが司法試験に合格したのだから、弁護士を代替するだろう」――こうした単純化された予測の多くは実現していません。同様に、AIコーディングツールについても、GitHub Copilotのような製品が特定のタスクで開発者の生産性を向上させている一方で、アーキテクチャの決定や複雑な問題解決は依然として人間の領域です。スタンフォード大学の研究では、AIコーディングツールの普及と時期を同じくして、2022年から2025年にかけて22〜25歳のソフトウェア開発者の雇用が約20%減少したという結果も出ています。
しかし、MIT Technology Reviewが強調するのは、この「ハイプ修正」が技術の終わりを意味するわけではないということです。むしろ、現在は「ポストハイプ期」の始まりであり、期待値を現実的なレベルに再設定する好機なのです。AIはChatGPT以前から存在し、今後も存在し続けます。真のキラーアプリケーションはこれから登場する可能性が高く、実際に多額の資金がその見込みに賭けられています。
OpenAIは2025年3月に3,000億ドルの評価額で400億ドルを調達し、12月には追加調達を準備しています。アルトマンは「数兆ドル規模のデータセンター建設」を予告しており、バブルを認識しながらも投資を続ける姿勢を崩していません。
この特集が示唆するのは、AI技術の可能性を冷静に見極める時期が来たということです。気候変動の解決、人間レベルの知能の達成、労働からの完全な解放といった壮大な約束は、少なくとも短期的には実現していません。その代わりに私たちが得たのは、特定のタスクで有用なツール群です。
今後は、AIが「何でもできる魔法の箱」ではなく、適切に使えば価値を生み出せる技術として再定義されていくでしょう。過度な期待と幻滅のサイクルを経て、ようやく私たちはAIとの現実的な付き合い方を学び始めているのかもしれません。
【用語解説】
Hype Correction（ハイプ・コレクション）
過度な期待や誇大宣伝（ハイプ）に対する修正を意味する造語である。MIT Technology Reviewが2025年12月に立ち上げた特集シリーズのタイトルであり、AI技術に対する現実的な評価と期待値の再設定を促す概念である。
大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）
膨大なテキストデータで訓練された深層学習モデル。ChatGPTやGeminiなどがこれに該当する。文章生成、翻訳、要約などのタスクを実行できるが、汎用人工知能（AGI）ではなく、特定の限界を持つことが明らかになってきている。
汎用人工知能（AGI：Artificial General Intelligence）
人間が実行できるあらゆる認知タスクを遂行できる仮想的なAI技術。現在のLLMがAGIへの入り口だとする主張があったが、多くの専門家がその限界を認識し始めている。
ドットコムバブル
1990年代後半から2000年代初頭にかけて発生したインターネット関連企業の投機的バブル。2000年から2002年にかけてナスダック指数が約80%下落し、多くの企業が倒産した。サム・アルトマンは現在のAI投資をこれに例えている。
イリヤ・サトスケバー（Ilya Sutskever）
OpenAIの元チーフサイエンティスト兼共同創業者。現在はAIスタートアップSafe Superintelligenceのチーフサイエンティスト兼共同創業者。LLM技術の開発に大きく貢献したが、現在はその限界を指摘している。
【参考リンク】
MIT Technology Review（外部）
1899年にMITで設立された世界的に著名な独立系メディア企業。テクノロジーの商業的、社会的、政治的影響を分析する
Hype Correction特集ページ（外部）
MIT Technology Reviewが展開するAI期待値修正シリーズ。2025年のAI業界の現実を多角的に分析している
OpenAI（外部）
サンフランシスコに本社を置くAI研究・開発企業。ChatGPTやGPTシリーズを開発し、AI業界を牽引している
GitHub Copilot（外部）
GitHubとOpenAIが開発したAIコーディングアシスタント。コード補完や生成機能を提供し、開発者の生産性向上を支援する
【参考記事】
The great AI hype correction of 2025（外部）
MIT Technology Reviewによる2025年のAIハイプ修正に関する包括的分析記事
What even is the AI bubble?（外部）
サム・アルトマンのバブル発言とAI業界の投資動向を詳細に分析した記事
AI coding is now everywhere. But not everyone is convinced（外部）
AIコーディングツールの実態と限界、開発者雇用への影響を検証した記事
OpenAI’s Sam Altman sees AI bubble forming as industry spending surges（外部）
サム・アルトマンのバブル発言とOpenAIの資金調達状況を報じたCNBCの記事
Generative AI hype distracts us from AI’s more important breakthroughs（外部）
Hugging Faceのマーガレット・ミッチェル博士による生成AIと予測AIの比較論考
【編集部後記】
AIに対する期待と現実のギャップは、テクノロジー業界全体が直面している課題です。私たちinnovaTopia編集部も、この「ハイプ修正」の動きを注視しています。
過度な期待が失望に変わるのではなく、より現実的で持続可能な形でAI技術が社会に根付いていくための調整期間として、この時期を捉えることができるのではないでしょうか。真に価値あるAIアプリケーションは、誇大広告ではなく、実際の問題解決能力によって評価されるべきです。
みなさんは、日常や仕事でAIツールをどのように活用されていますか？期待通りの成果を得られていますか、それとも限界を感じることもありますか？この転換期にこそ、ユーザー一人ひとりの冷静な視点が、AI技術の健全な発展を支えるのだと思います。
