2025年の予測：AIの約束を実現するための戦略

Snowflakeのリーダーは、AI、オープンソース、サイバーセキュリティの開発、および必要とされる基本的なリーダーシップスキルに関するインサイトを提供します。

暦年の終わりに差し掛かってくると、新しい年がどうなるかを考えるのは自然なことです。未来を予測することは非常に難しいと言っても過言ではありませんが、起こりそうな結果に備え、不測の事態に適応し続けることは可能です。 

エンタープライズテクノロジー分野では、最大の確実性と最大の潜在的驚きの両方が、急速に進歩している人工知能（AI）の1つの領域から生じます。したがって、2025年以降を検討する際には、AIの開発と採用に焦点を当てることが重要です。

私は、10人を超えるSnowflakeのエキスパートやリーダーと共に、まさにそれに取り組んできました。そして今日、その成果として「Snowflake Data + AI Predictions 2025」レポートを発表します。私たちはAIの進化の問題とともに、サイバーセキュリティやオープンソースソフトウェアなどの方向性のあるトレンドや緊急のニーズも検討しましたが、ごく自然に、私たちの会話の多くはAIと、この急速に変化するテクノロジー分野が世界を驚かせ続けるかもしれないという話題になりました。

2025年は、多くの企業がLLMや生成AIを実験から運用化へと移行する年であり、さまざまな課題が生じます。私の視点からの、AI、特にその企業に与える影響についてのディスカッションから生まれた主要なアイデアは、以下のとおりです。

• AIの可観測性はAIの運用化のために不可欠であり、プラットフォームはソリューションを展開します。大規模言語モデルを実行する場合は、新しいデータを取り込むときにモデルがどのように変化するかについての可観測性が必要になります。また、コストとパフォーマンスを可視化することも重要です。このニーズを満たすためにAI可観測性ソリューションが登場していますが、いずれはSnowflakeなどの大規模なデータプラットフォームがソリューションを提供する可能性が高くなります。

• ハルシネーションは、顧客向けAIの展開を遅らせます。モデルは改良され続けており、検索拡張生成（RAG）などの技術は、ハルシネーションやエラーを減らし、機密データと企業の声やトーンを保護するガードレールを設置するのに役立ちます。しかし、企業はバイアスや不正確な回答をもたらす可能性のあるテクノロジーを顧客に提供することをためらうでしょう。そのため、今後2、3年は社内向けAIが注目されます。

• データの次の進化は、データをAI-readyにすることです。何年にもわたって、デジタルトランスフォーメーションの基本原則は、企業がすべてのデータから価値を引き出せるようにするために、データへのアクセスとサイロの解消を実現することでした。これはもちろん重要ですが、次のステップは、企業の統合されたデータをAI-readyにして、既存のエージェントやアプリケーションに接続できるようにすることです。 

  データを一元化し、高品質、高精度、適切な管理を実現するというトレンドが加速するでしょう。最新のAIシステムは、データウェアハウス内の非常に構造化されたデータを扱うだけでなく、ディープラーニングと自然言語処理を使用して、データレイクやレイクハウス内の非構造化データと半構造化データを効果的に扱うことができます。全体として、データはAIシステムから簡単にアクセスでき、明確なメタデータ管理のもとで、関連性と適時性が重視されなければなりません。また、データ戦略は、AIイニシアチブがビジネス目標に合致し、組織にデータドリブンな文化を効果的に浸透させるために進化しなければなりません。

• 独自のキラーアプリとして、自律型エージェント、ドキュメントの取り込み、AI自体が期待されています。私たちのレポートでは、LLMと生成AIは私たちの生活や働き方に深く根付いているため、「AIのためのキラーアプリ」は電気のためのキラーアプリのようなものだと指摘されています。しかし、短期的な成功を目指すなら、膨大な非構造化データからインサイトを引き出すことができる社内向けのユースケースになるでしょう。Snowflakeは最近、お客様が約70万ページもの調査データを取得し、会話型チャットボットで簡単に利用できるようにしました。これにより、アナリストはデータを持っていても機能的に利用できなかったインサイトを獲得できるようになりました。しばらくは生成AIが主要な用途となるでしょう。

  しかし、今後数年間で、AIの活用方法を大きく変える画期的な進歩として、自律型エージェントが登場します。独立したエージェントは、特定の質問に答えるのではなく、人間のユーザーからの幅広い指示に基づいて行動します。「この重要な顧客コホートを引き付けるマーケティングキャンペーンを作成してローンチする」という指示は、ブランド上のコピーグラフィックのデザイン、望ましいオーディエンスにリーチするための広告購入、初期パフォーマンスに基づく最適化などのサブタスクに自動的に分割できます。

• リーダーシップはAI枯渇に対する対抗手段となります。AIは急速に進歩しているため、2週間前はチームの起きている間中ずっと利用されていたプロジェクトが、明日になると完全に時代遅れになってしまう可能性があります。作業を進めるか、やり直すか。後者の場合、同じことが来週また発生したらどうすればよいのでしょうか。AI分野の私の知り合いは皆、過去1年のある時点で燃え尽き症候群について話していました。チームの生産性と創造性を最大限に高めるには、リーダーが介入する必要があります。私たちは、輝くものに着目するのではなく、目標とROIに着目する必要があります。AIプロジェクトは、「最新」や「最高」という言葉で語られることではありません。他のビジネス上の意思決定や投資と同様に、成果やリソースの観点から何が最も効果的かを考える必要があります。

これらの考えは、レポートの内容のほんの一部です。社会レベルでは、業界のガードレールと規制監督の相互作用に注目しています。Snowflakeのサイバーセキュリティエキスパートは、AIが攻撃者の能力を高めると同時に、新たな対抗手段を提供することを理解し、対策に取り組んでいます。私たちは、組織のデータ戦略を改善できるオープンソーステクノロジーの発展に注目しています。そして、リーダーは時に不安になるほどの変化のスピードにどのように対応すればよいかについてお話しします。全容については、「Snowflake Data + AI Predictions 2025」をご覧ください。