ガートナージャパン株式会社 (本社：東京都港区、以下Gartner) は、2024年版「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル」を発表しました。近年、生成AIやヒューマノイドなどの新技術が次々と登場し、企業のデジタル戦略に大きな影響を与えています。今回のレポートでは、40のキーワードの中からRAG（検索拡張生成）やLBM（大規模振る舞いモデル）など、今後のビジネスに不可欠なテクノロジーが紹介されています。本記事では、これらのテクノロジーが企業にどのような影響を与えるのか、また企業がどのようにこの変革に対応すべきかについて詳しく解説します。ビジネスの未来を見据えた戦略を考える上で、ぜひ参考にしてください。 1. 未来志向型インフラ・テクノロジーの重要性 高齢化社会や人材不足が進む日本において、未来志向型のテクノロジーは企業にとって欠かせないものとなっています。これらのテクノロジーは、効率的な業務運営や生産性向上だけでなく、新たなビジネスモデルの創出にもつながります。たとえば、AIやロボティクス、クラウド技術などが企業のデジタルトランスフォーメーションを推進し、新たな価値を生み出しています。 ガートナーのハイプ・サイクルは、テクノロジーの進化と普及の段階を示すものであり、企業が戦略を立てる際に参考にできる貴重な情報源です。特に日本市場におけるハイプ・サイクルは、日本企業が直面する特有の課題やニーズに合わせたテクノロジーの成熟度を示しているため、今後の動向を理解するために非常に重要です。 図1. 日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2024年 2. 2024年版ハイプ・サイクルの概要 2024年版のハイプ・サイクルでは、新たに5つのテクノロジーが追加されました。それらは以下の通りです。 検索拡張生成（RAG: Retrieval Augmented Generation）: 大規模言語モデル（LLM）と検索技術を組み合わせたアプローチ。 マシン・カスタマー: 自動化された顧客インターフェースの進化。 ヒューマノイド: 人型ロボットの実用化とその社会・ビジネスへの影響。 エンボディドAI: 物理的な環境と密接に連携するAI技術。 LBM（Large Behavior Model：大規模振る舞いモデル）: 大規模な振る舞いデータに基づくAIモデル。 これらの技術は、企業にとって大きなビジネスチャンスをもたらすだけでなく、新たな課題やリスクも生み出す可能性があります。そのため、各テクノロジーの特徴とビジネスへの影響を正しく理解し、適切な戦略を立てることが求められます。 3. 生成AIとRAGの「過度な期待」のピーク 2024年版ハイプ・サイクルにおいて、生成AIと**RAG（検索拡張生成）**は「過度な期待」のピークに位置づけられています。RAGは、大規模言語モデル（LLM）と検索技術を組み合わせることで、企業のデータを生成AIの出力に組み込むことが可能となり、より業務に特化したAIの活用が期待されています。 しかし、多くの企業がこの技術の精度向上に苦心しているのが現状です。過度な期待が高まる一方で、実際の効果や成果が思うように出ないことで、生成AI全体への期待感が低下するリスクもあります。そのため、ガートナーはステークホルダーとの期待値コントロールが重要であると指摘しています。 例えば、生成AIを「要約」など「無いよりまし」の領域で割り切って活用することで、生産性の向上を図るといった現実的なアプローチが求められます。RAGの成功の鍵は、テクノロジーの進化を見守りつつ、現実的な視点でその活用方法を見つけることにあります。 4. ヒューマノイドの台頭 ヒューマノイドも2024年版ハイプ・サイクルで注目すべき技術の一つです。2024年以降、海外の主要な自動車企業はヒューマノイドを工場に投入し、製造業に革命的なインパクトをもたらそうとしています。日本企業もこの動きに注目し、自動車業界を先行事例として取り入れることが急務となっています。 ヒューマノイドの導入は、単なる業務の自動化にとどまらず、働く人々の労働負荷の軽減や人間力の向上に寄与します。AIやヒューマノイドとの共生を図るためには、企業は従業員に対して新たなケイパビリティやマインドセットの獲得を支援することが重要です。 5. LBM（大規模振る舞いモデル）の可能性 **LBM（大規模振る舞いモデル）**は、膨大な行動データを基にしたAIモデルであり、次世代のAI技術として注目されています。これにより、より複雑で人間のような振る舞いを模倣するAIの実現が期待されています。 従来のAIは特定のタスクに特化していましたが、LBMの登場により、より多様なタスクに対応できるAIの開発が進んでいます。例えば、マルチモーダルなデータ（テキスト、画像、音声など）を組み合わせて、より高度な意思決定を行うAIエージェントの実用化が進んでいます。 6. ハイプ・サイクルの活用方法 ガートナーのハイプ・サイクルは、イノベーションが過度に期待される「過度な期待期」から、現実とのギャップに直面する「幻滅期」、そして真の価値が理解される「生産性の安定期」までの段階を示します。企業はこのサイクルを参考に、投資すべきテクノロジーを見極めることが求められます。 例えば、ハイプ・サイクルの頂点付近にあるテクノロジーは、期待値と現実のギャップが大きい場合があります。このため、未成熟な段階でリスクを取って先行者利益を狙うのか、あるいはリスクを回避して他社の導入状況を見極めるのか、戦略的な判断が必要です。 7. まとめ ガートナーの「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2024年」は、企業がこれからのテクノロジー戦略を考える上で重要な指針となります。生成AIやRAG、ヒューマノイド、LBMなどの技術は、今後のビジネスに大きな影響を与えるでしょう。 これらのテクノロジーをどのように活用し、企業の価値を高めるかが今後のカギとなります。重要なのは、テクノロジーの成熟度とビジネスへの適用方法を理解し、現実的かつ戦略的に取り組むことです。企業はガートナーのハイプ・サイクルを活用し、変化するテクノロジーの波に乗り、持続的な成長を目指すことが求められます。