【徹底解説】2024年の生成AIトレンドの振り返りと2025年の展望

「生成AIって、なんかすごいらしいけど、結局何が変わるの？」「うちの会社でどう活用できるのか、具体的に知りたい…」

日々、変化の激しい市場と向き合い、企業戦略を立案するビジネスパーソンにとって、生成AIの進化は気になるものの、その全貌を把握するのは、なかなか難しいかもしれません。

しかし、生成AIはもはや、見過ごすことのできないビジネスの必須ツールとなりつつあります。2024年の目覚ましい進化を経て、2025年にはその影響がさらに加速し、ビジネスのあり方を根底から変える可能性を秘めています。

そこで本記事では、2024年に起きた生成AIの主要なニュースを振り返り、その技術トレンドを詳細に解説します。さらに、2025年に向けた生成AIの展望と、具体的なビジネス戦略について、徹底的に掘り下げます。この記事を読むことで、生成AIに対する理解を深め、来るべきAI時代をリードする力を身につけることができるはずです。

ライター：國末拓実
編集：小澤健祐

2024年の生成AIニュース振り返り（2024年の生成AIトレンドマージ版）

2024年は、生成AIが目覚ましい進化を遂げた一年でした。技術的なブレイクスルーが相次ぎ、ビジネスシーンでの活用が現実味を帯びてきた、まさに転換期と言えるでしょう。まずは、2024年の生成AIニュースを、5つの注目トピックに絞って振り返ります。

2024年の生成AIニュースまとめ

① マルチモーダルAIの進化
2024年のAI分野における最大のトピックの一つが、マルチモーダルAIの進化です。これにより、AIはテキストだけでなく、画像、音声、動画といった様々な形式のデータを組み合わせて処理できるようになりました。

• OpenAI「GPT-4o」：高速な応答速度と、リアルタイムでのマルチモーダル処理能力が特徴です。画像やPDFを基にした質問応答が可能になり、これまで以上に柔軟なAI活用が期待できます。例えば、会議の議事録を音声とテキストで同時に記録し、重要な箇所を画像で示すといった使い方が可能になり、情報共有がよりスムーズになるでしょう。
• Google「Gemini」：特に「Gemini 2.0 Flash」は、高度な情報処理能力を備えており、学術的な問題解決や複雑な業務における意思決定をサポートします。Geminiは、動画の内容を解析したり、画面操作を認識したりすることも可能で、よりインタラクティブなAI体験を提供します。例えば、プレゼンテーション資料をGeminiに読み込ませ、その内容に関する質疑応答をAIと行うといったことも可能です。

これらのAIの登場は、顧客からの問い合わせに対して、テキストだけでなく、画像や動画で回答することで、より正確かつ分かりやすい情報伝達が可能になるなど、ビジネスにおける様々な業務効率化だけでなく、より使いやすいアプリケーションへと進化しました。

② RAGを活用したAIツールの実用化
RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は、AIが外部のデータベースや文書を参照しながら、回答を生成する技術です。これにより、生成AIはより正確で文脈に合った回答ができるようになり、ビジネスにおける信頼性を高めています。

• Google「NotebookLM」：PDFやURLを基に学習ガイドを生成したり、チャット機能を利用したりできるツールです。NotebookLM Plusでは、最大300のソースを登録することができ、大規模な情報活用が可能になりました。NotebookLMの登場により、研究者だけでなく、ビジネスパーソンも日々の業務の中で、必要な情報を効率的に収集・分析し、活用できるようになりました。
• LangGenius「Dify」：Difyは、カスタマイズ可能な生成AIアプリケーションを作成・運用できるプラットフォームです。PDFやウェブサイトの情報を基にしたチャット機能や、独自の学習モデルを組み込んだガイド作成など、多様な用途で利用可能です。特にDifyでは、複数のデータソースを統合して知識ベースを構築し、それに基づいたAI応答を生成することができます。NotebookLMと類似した点として、大規模な情報活用が可能で、ビジネスや研究における効率的な情報収集・分析をサポートします。

企業がAIを活用する上で、自社が持つデータを有効活用する動きが加速しています。例えば建設業界では、以下のようなRAGを活用した取り組みが行われました。

事例1：東洋建設株式会社 - 労働災害事例検索システム

東洋建設は、労働災害の未然防止と若手育成のため、RAGを活用した「K-SAFE 東洋 RAG適用Version」を導入しました。

• 課題：社内データ検索の煩雑さ、情報伝達の難しさ
• RAG活用：社内安全資料や施工事例を検索対象に、ChatGPTでイラスト付き回答
• 効果：災害事例の網羅的な検索、社内データの活用、ChatGPTによる回答、視覚的な情報伝達

これにより、現場での安全意識向上、情報伝達の効率化、若手育成に貢献しています。

※出典：労働災害事例検索システム「K-SAFE 東洋 RAG適用Version」を導入

事例2：SBテクノロジー株式会社 - JR西日本建設部門データにおけるRAG実証実験

SBテクノロジーは、JR西日本の建設部門データを対象にRAGの実証実験を実施しました。

• 課題：膨大な建設データの検索手間、熟練技術者の知識継承
• RAG活用：Azure OpenAI ServiceでRAG検索システムを構築。表記ゆれも吸収
• 効果：情報の分類や分類に応じた回答生成、検索精度の向上、文書タグの自動生成

RAGにより、若手技術者が迅速に情報へアクセスできるようになり、技術継承を促進するだけでなく、業務効率化にも繋がりました。

※出典：SBテクノロジー、JR西日本の建設部門データを対象に RAGを用いた生成AIの実証実験を実施

これらの事例から、RAG技術は、企業が持つ大量のデータを有効活用し、AIの可能性を最大限に引き出すための、非常に有効な手段であることがわかります。RAGを活用することで、業務効率化だけでなく、社員のスキルアップ、リスクの事前整理など、様々なメリットが期待できます。

③ 動画生成AIの進化
2024年は、動画生成AIが目覚ましい進化を遂げた年でした。OpenAIの「Sora」、Googleの「Veo2」、中国の快手科技の「KLING」、そしてLuma AIの「Luma Dream Machine」など、多様なツールが登場し、高品質な動画コンテンツ制作をより身近なものにしました。

• OpenAI「Sora」：テキストのプロンプトから最長20秒の動画を生成できる画期的なツールです。Soraは、物理世界の理解に基づいたリアルな動画を作成できるため、広告やエンターテイメント分野での活用が期待されています。
• Google「Veo2」：1分以上のHD画質の動画を生成でき、マスク編集機能や多様なスタイルに対応しています。プロの映像制作者だけでなく、一般ユーザーも手軽に高品質な動画コンテンツを作成できるようになるでしょう。
• 快手科技「KLING」：中国で人気の動画生成AIで、高品質な動画生成を実現。SNS向けの短尺動画コンテンツ作成などに利用されています。
• Luma AI「Luma Dream Machine」：リアルな動画だけでなく、アニメ風の映像も生成できるのが特徴です。UIの改善やスムーズな動作も実現し、より手軽に動画制作ができるようになりました。

2024年は、画像生成AIだけでなく、動画生成AIについても目覚ましい発展を遂げました。

• 画像生成AI：高解像度でリアルな画像を生成する能力が向上し、マーケティングやデザイン、コンテンツ制作など、様々な分野での活用が広がりました。オープンソースの画像生成モデルも登場し、個人や中小企業でも手軽にAIを利用できるようになりました。例えば、商品カタログの作成や、広告バナーの作成において、AIが生成した画像を効率的に活用することが可能になります。
• 動画生成AI：テキストや画像から高品質な動画を生成するAIが登場し、従来の動画制作に関するスキルがない人でも、動画コンテンツを作成することができるようになりました。実際の写真をもとに、続きのシーンを生成させることで物語風の動画を作成したり、複数のシーンをつなぎ合わせることでミュージックビデオ風の動画を作成できるようになりました。

これらの動画生成AIの登場は、プロモーション動画の作成や、教育コンテンツの制作など、これまで時間やコストがかかっていた動画コンテンツ制作を、より手軽かつ効率的に行えるようにしました。動画マーケティングや社内研修など、ビジネスにおける動画コンテンツの活用機会を大幅に広げていくでしょう。

④ 高度な推論モデルの登場
2024年には、OpenAIが開発した高度な推論モデル「o1 pro」と「o3」が登場しました。これらのモデルは、従来のAIモデルと比較して、複雑な問題を解決する能力が大幅に向上しています。

• OpenAI「o1、o1 pro」：熟慮型推論モデルで、複雑な問題に対して深い検討を行うことができます。特に、科学技術分野や数学的な問題解決において高い精度を発揮します。研究者やエンジニアなど、専門性の高い業務に従事する人々の生産性向上に貢献するでしょう。
• OpenAI「o3」：汎用人工知能（AGI）に近づくことを目指して設計されたモデルです。AIME（アメリカ数学コンテスト）で96.7%という驚異的な正解率を達成するなど、数学やプログラミングの分野で優れた能力を示しています。o3は、科学研究や高度な技術開発など、幅広い分野での活用が期待されています。
• Google「Gemini 2.0 Flash Thinking」:マルチモーダルの対応や高度な推論能力を備えたGoogleの最先端AIモデルです。問題解決の思考プロセスを可視化する「Flash Thinking」で複雑な課題にも対応します。安全性や倫理性も重視され、リスク評価やプライバシー保護機能を導入するなど、信頼性を確保しています。

推論モデル：AIが学習データに基づいて判断するだけでなく、論理的な思考や推論を行う能力のことです。2024年には、この推論モデルが大きく進化しました。

高度な推論モデルは、複雑な問題を解決するだけでなく、創造的なアイデアを生み出すこともできます。ビジネスにおいては、市場動向の分析、リスク評価、顧客ニーズの予測など、より高度な意思決定をAIがサポートできるようになりました。例えば、複雑なデータ分析や、将来の市場トレンドの予測など、これまで人の手で行っていた業務を、AIがより効率的に行うことができるようになります。

これらの進化は、ビジネスにおける意思決定をより高度で効率的なものにし、企業の競争力向上に貢献するでしょう。

⑤ AIエージェントの発表
AIエージェントは、自律的にタスクを実行し、特定の目的を達成するために設計されたAIシステムです。2024年には、Replitの「Replit Agent」やGoogleの「Agentspace」など、AIエージェント開発を支援するプラットフォームが登場しました。

• Replit「Replit Agent」：Replitが提供するAIエージェント機能で、ソフトウェア開発を効率化するツールです。コードの自動生成、デバッグ、最適化といったタスクをサポートし、開発者がより迅速にプロジェクトを進める手助けをします。また、Replitのクラウドベースの開発環境と統合されており、複数のプログラミング言語やフレームワークに対応可能です。これにより、開発者だけでなく、初学者やビジネス利用者も、スムーズにコードを書くためのガイドや補助を受けられる点で、非常に便利なツールと言えます。
• Google「Agentspace」：Googleの高度な検索技術、Geminiの推論能力、そして企業内外のデータを統合することで、カスタムAIエージェントを構築することができます。Agentspaceを利用することで、反復タスクの自動化、データ統合、自然言語によるタスク指示などが可能になり、業務プロセスの効率化を促進します。

Replit Agentではノーコードでのアプリ開発がより容易になり、Google 「Agentspace」では、カスタマーサポート、セールス、ソフトウェア開発、人事など、様々な部門で活用することができます。特に、AIエージェントは、顧客との対話、データ収集、レポート作成など、多くの業務を自動化し、従業員がより戦略的な業務に集中できるようにサポートするでしょう。

生成AIの普及状況：総務省レポートから読み解く市場動向

総務省が公表している「令和6年版 情報通信白書」などのレポートから、生成AIの普及状況について詳しく見ていきましょう。

生成AIの市場規模の急成長

生成AI市場は、2024年に1,016億円規模に達し、今後も急速な成長が見込まれています。

• 急拡大する市場規模：IDCによると2024年の日本の生成AI市場規模は、1,016億円と予測されており、その成長率は驚異的なものがあります。これは、生成AIが単なるバズワードではなく、ビジネスや社会に不可欠な技術となりつつあることを示しています。また、2028年には8,028億円規模に拡大すると予測されており、この市場の成長は今後も続くと考えられます。
• 市場を牽引する分野：特に、ソフトウェア開発、セールスガイダンス、リスク管理、コンプライアンス、詐欺分析、収入・支出管理などの分野で、生成AIの導入が進むと予想されています。これらの分野は、業務効率化やコスト削減への貢献度が高く、企業からの需要が拡大しています。
  ※出典：国内生成AI市場は今後5年で8,000億円規模への成長を予測 ～IDC Worldwide AI and Generative AI Spending Guideを発行～

生成AIの活用方針策定状況

生成AIの活用方針を策定している企業は、まだ一部にとどまっているのが現状です。

• 策定率はまだ低い：2024年時点で、生成AIの活用方針を策定済みの日本企業は42.7%にとどまっています。この数値は、生成AIがまだ多くの企業にとって、導入を検討中の段階であることを示しています。特に中小企業では、生成AIの導入に対するリソース不足や専門知識の欠如が課題となっています。
• 政策的支援の必要性：今後、中小企業での生成AIの普及を促進するためには、政府や関連機関による政策的な支援や、人材育成のための教育プログラムの提供が不可欠です。また、セキュリティ対策や倫理的な側面についても、企業が安心してAIを活用できる環境整備が求められます。

生成AIの利用経験と意向

生成AIの利用経験は、まだ一部のユーザーに限られていますが、潜在的なニーズは非常に高いと言えるでしょう。

• 低い個人利用率：日本の個人利用率は9.1%にとどまっており、他国と比較して低い水準です。これは、生成AIの認知度は高まっているものの、実際の利用には至っていないユーザーが多いことを示しています。
  ※出典：1. 生成AIの利用経験 | 白書掲載番号（Ⅰ-5-1-1）

• 使い方がわからない？：また、利用しない理由として、「使い方がわからない」という回答が最も多いことも明らかになっています。この点は、よりユーザーフレンドリーなAIツールの開発や、AIリテラシーの向上が必要であることを示唆しています。
  ※出典：2. 生成AIを使わない理由 | 白書掲載番号（Ⅰ-5-1-2）

• 高い利用意向：しかし、利用意向は高く、60〜70%の人が「ぜひ利用してみたい」「条件によっては利用を検討する」と回答しています。この結果は、生成AIに対する潜在的なニーズが高く、今後利用者が増加する可能性を示唆しています。
  ※出典：3. 生成AIの利用意向 | 白書掲載番号（Ⅰ-5-1-3）

これらのデータから、生成AIは社会に浸透しつつあるものの、まだ課題も多く残っていることがわかります。特に、企業における導入を促進するためには、導入コストの削減や、AI人材の育成、セキュリティ対策など、さまざまな課題をクリアしていく必要があります。ただし課題の整理がされたことで、生成AIの活用推進は以前よりも進みやすくなったという考え方もできます。

2025年の生成AIトレンド予測

2025年、生成AIはさらに進化を続け、私たちのビジネスや生活を大きく変えるでしょう。ここでは、2025年に注目すべき3つのトレンドについて解説します。

① 各業界における生成AIの具体的な活用事例の拡大
2025年は、生成AIが特定の業界だけでなく、さまざまな業界でより具体的な形で活用されるようになると予測されます。

② 生成AIを活用したパーソナライゼーションの進展
2025年は、生成AIを活用したパーソナライゼーションが、さらに進化すると予想されます。

• ハイパーパーソナライゼーション：AIがユーザーの行動履歴や好みを分析し、リアルタイムでコンテンツやサービスを最適化します。これにより、ユーザーはより自分に合った情報を得られるだけでなく、より快適な体験を得られるようになります。例えば、ECサイトでは、過去の購買履歴や閲覧履歴に基づいた、パーソナライズされた商品レコメンデーションが表示されるでしょう。教育分野では、生徒の学習状況や理解度に合わせて、個別の学習プランが作成されるでしょう。
• AIエージェントの活用：AIエージェントは、人間が細かな設計や指示をしなくても、特定のゴールに対して最適なプロセスやタスクを実行し、その中でユーザーの行動を学習しながら、個人に最適な情報をよりパーソナライズ化して提供できるようになるでしょう。

③ AI技術の民主化と、SLMなどとデバイス併用での活用促進
2025年は、AI技術がより身近な存在となり、誰でも手軽に活用できるようになると予想されます。

• SLM（Small Language Models）の普及：これまでクラウド上で処理されていたAIモデルが、より軽量なSLMへと進化し、デバイス上で直接実行できるようになります。これにより、通信環境に左右されることなく、より迅速にAIを活用できるようになるでしょう。また、セキュリティやプライバシーの面でも優位性があり、機密性の高いデータを扱う場合でも安心してAIを利用できます。
• デバイスとの連携：AIは、スマートフォンやスマートウォッチなどのデバイスと連携することで、より便利でパーソナライズされたサービスを提供できるようになるでしょう。例えば、スマートウォッチで取得したデータを基に、AIが個人の健康状態を分析し、アドバイスを送るといったことも可能になるでしょう。

おわりに

この記事では、2024年の生成AIの進化を詳細に振り返り、2025年以降の展望と具体的なビジネス戦略について解説しました。

2024年は、マルチモーダルAI、RAG（検索拡張生成）、高品質な動画生成AI、高度な推論モデル、そしてAIエージェントなど、様々な分野で技術革新が相次ぎ、生成AIがビジネスの現場に浸透し始めた、まさに転換期でした。

そして、2025年。生成AIは、更なる進化を遂げ、私たちのビジネスや生活に、より深く浸透し、新たな価値を生み出していくでしょう。

2025年以降、AI技術は、私たちにとって、単なるツールではなく、より身近で、そして欠かせないパートナーとなるでしょう。

AIは、高度な情報処理能力で、業務効率を向上させるだけでなく、私たちの創造性を刺激し、新たなビジネスチャンスをもたらします。また、個々のユーザーに最適化されたサービスを提供することで、より豊かな社会を築いていくでしょう。

特に、SLM（Small Language Models）のような軽量なAIモデルが、デバイス上で直接実行できるようになることで、AIはより身近な存在となり、多くの人がAIの恩恵を受けられるようになるでしょう。スマートフォンやPCといった身近なデバイスとAIが連携することで、パーソナライズされた情報提供、個々のニーズに合わせたサポート、リアルタイムでのアドバイスなど、様々な形で私たちをサポートしてくれるでしょう。

生成AIの進化は、私たちに無限の可能性を与えてくれます。しかし、その可能性を最大限に引き出すためには、私たち自身が常に学び続け、変化を恐れず、新しい技術を積極的に取り入れていく姿勢が重要です。

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