Gartner、AIイノベーションを促進する4つのトレンドを解説：AIのハイプ・サイクル

Gartnerは4つのトレンドが、近い将来のAIのイノベーションを促進するという見通しを示した。「責任あるAI」「スモールデータとワイドデータのアプローチ」「AIプラットフォームの運用化」「データ、モデル、コンピュートリソースの効率利用」だ。

[＠IT]

　Gartnerは2021年9月7日（米国時間）、先ごろ発表した「Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021」（AIのハイプ・サイクル：2021年）に含まれる4つのトレンドが、近い将来のAIのイノベーションを促進するとの見通しを示した。

　4つのトレンドとは、「責任あるAI」「スモールデータとワイドデータのアプローチ」「AIプラットフォームの運用化」「データ、モデル、コンピュートリソースの効率利用」だ。

　Gartnerのシニアプリンシパルリサーチアナリスト、シュバンギ・バシスト氏は、次のように述べている。「AIイノベーションのペースは速い。ハイプ・サイクルにある平均を上回る数の技術が2〜5年以内に、広く普及しようとしている。エッジAIやコンピュータビジョン、意思決定インテリジェンス、機械学習（ML）がいずれも数年以内に、市場を変革するインパクトをもたらしそうだ」

　AI市場は進化を続けており、AIイノベーションの多くが、ハイプ・サイクルの「黎明（れいめい）期」に位置している。Gartnerの定義によれば、黎明期は技術のライフサイクルの中で、「大きな注目が集まるものの、多くの場合、まだ使用可能な製品が存在せず、実用化の可能性が証明されていない」フェーズを指している。

黎明期（Innovation Trigger）に位置するAIテクノロジーが多い（出典：Gartner）

　このように新しいイノベーションが続々と生まれている背景には、現在のAIツールの機能を超えた特定の技術機能を求めるエンドユーザーが多いという市場動向がある。

　Gartnerは近い将来のAIイノベーションを促進すると予想した4つのトレンドについて、次のように説明している。