生成AI市場は今後も成長していく見込み

昨今、生成AI市場は急速な成長を見せています。それは今後も続いていくでしょう。

IDC Japan株式会社の調査によると、国内AIシステムの市場規模は、2023年の6,858億7,300万円から、2028年には2兆5,433億6,200万円まで拡大すると予測されています。

出典：2024年 国内AIシステム市場予測を発表｜IDC Japan株式会社

世界の生成AI市場に目を向けても、2023年の670億ドルから、2032年には1兆3,040億ドルと大幅な拡大が見込まれています。

出典：総務省 令和6年版情報通信白書 ※Bloomberg（Statistaより引用）

近年、GoogleのBard、OpenAIのChatGPT、Midjourney,Inc.のMidjourneyなど、生成AIツールの爆発的な普及が進んでいます。

また、生成AIは文章だけでなく、画像や音声、動画など豊富なコンテンツを生成でき、活用の幅も広がっています。

こうした背景から、人手不足の解消や生産性向上を目的に、今後はさらに需要を拡大していくと見込まれています。

 

専門家や著名人が予想する生成AIの今後

生成AIの今後について、専門家や著名人の意見を見ていきましょう。

• イーロン・マスク
• サム・アルトマン
• レイ・カーツワイル
• アンドリュー・ング

 

イーロン・マスク｜人間よりも賢いAIが2年以内に登場する

米国の実業家であるイーロン・マスク氏は、2024年4月のインタビューにて「AI（人工知能）が2年以内には人間よりも賢くなる」との予測を述べています。

マスク氏は、自身でも生成AIを開発する企業「xAI」を立ち上げており、AIの進化には自信を示しています。

実際、2025年2月に新たな生成AI「グロック3」の提供を開始しており、生成AIの開発に尽力していることが伺えます。

参考：人間よりも賢いAIの登場「来年か2年以内」イーロン・マスク氏が予測｜産経新聞

参考：マスク氏率いる「xAI」新たな生成AIの提供を開始と発表｜NHK

 

サム・アルトマン｜AIのコストが低下し社会全体への影響が大きくなる

ChatGPTを開発したOpenAI
CEOであるサム・アルトマン氏は、2025年2月投稿の個人ブログにて、以下3つの考察を公開しています。

1. AIの知能は投資リソースに比例する
2. AIの利用コストは劇的に低下する
3. AIの経済的価値は超指数関数的に増加する

AIの利用コストが低下する要因としては、OpenAIが開発するGPTモデルのコストが従来の約150分の1に低下していることを例に説明されています。

AIの利用コストが低下すると、より多くの企業や個人が気軽に利用できるようになります。その結果、社会全体への影響が大きくなるとの見解です。

なお、アルトマン氏は「2035年には、誰もが2025年時点における、世界中の人々の知能を合わせた力を活用できるようになるだろう」とも述べています。

参考：「AIのコストは劇的に下がるが投資は続けるべき」とサム・アルトマン氏｜ITmedia AI+

 

レイ・カーツワイル｜シンギュラリティーは2045年頃に起こる

世界屈指の未来科学者であるレイ・カーツワイル氏は「シンギュラリティーの時代が2045年に到来する」と予測しています。

シンギュラリティーとは、人間の脳と同じレベルのAIが誕生する時点のことです。

カーツワイル氏は、2029年にはAIが人間並みの知能を得たことを測定するチューニングテストに合格できると予想しています。

そして「1,000ドルで買えるパソコンの能力が、現在の人間すべての知能よりも10億倍にも強力になり、人間の社会が大きく変わる。そんなシンギュラリティーが2045年に到来する」と述べています。

この予測の背景としては、コンピューター技術が指数関数的に成長を続けていることが挙げられています。

「かつては1秒間に0.0000007回の計算をするコンピューターが、現在では1秒間に650億回の計算ができるようになった」ことを例に挙げ、シンギュラリティーが近づいていることを解説しています。

参考：「シンギュラリティー」の提唱者が予測 2029年にAGIが登場する｜日経クロストレンド

 

アンドリュー・ング｜従来半年かかっていたアプリ開発が1週間でできる

米国スタンフォード大学教授のアンドリュー・ング氏は、GDS2024世界デジタルサミットにて「今後10年は生成AIの時代になる」との見解を示しています。

中でも、ソフト開発分野に注目しており、「生成AIをデータ分析やプログラミングに活用すれば、従来半年かかっていたアプリ開発が1週間でできる」と述べています。

企業はアイデアをすべて実装して試せることや、参入障壁が下がることで、ソフト開発の文化自体が変わっている点について触れられています。

参考：スタンフォード大・ング氏「生成AIでソフト開発変わる」｜日本経済新聞

 

生成AIの今後のトレンドは？

生成AIの今後のトレンドとしては、2025年3月時点で以下の3つが注目を集めています。

1. マルチモーダルAI
2. AIエージェント
3. 大規模言語モデル（LLM）の進化

 

マルチモーダルAI

マルチモーダルAIとは、テキスト・画像・音声・動画など、複数の情報源を統合して処理できる人工知能システムです。

従来のAIモデルは「自然言語処理はテキスト特化型」「画像生成は画像特化型」のように用途に応じて使い分けるのが一般的でした。

しかし、マルチモーダルAIが普及することで、今後はこれらの機能をひとつのモデルで統合し、より活用の幅を広げられます。

例えば、自動運転技術では、AIの画像認識を活用することで道路・交通標識・障害物などを判断できます。

その際に、音声認識を組み合わせると、救急車や踏切などの音による判断も可能です。よって自動運転の精度が向上するでしょう。

カスタマーサポートにおいても、自然言語処理と音声認識を組み合わせることで、より人間らしい会話をするチャットボットに進化します。

マルチモーダルAIが普及することで、私たちの生活や仕事に大きなインパクトをもたらす事例が増えていくでしょう。

 

AIエージェント

AIエージェントとは、人間の介入なしに特定のタスクを実行する自律型のAIシステムです。

従来は、人間がAIに指示を繰り返してアウトプットの質を高めていました。

しかし、AIエージェントは「設定された目標を達成するために必要なこと」を自律的に考えてタスクを実行・評価します。また、複数のシステムとの連携も可能です。

AIに指示を与える人的リソースが必要ないことから、人手不足の解消が期待されています。今後は、AIのみで24時間365日稼働する企業も誕生するかもしれません。

例えば、以下のような業務活用が注目されています。

• 在庫管理：販売データを市場動向を分析し、発注を自動調整
• カスタマーサポート：複数チャネルの対応履歴を分析し、最適な回答を自動生成
• レポート作成：複数のデータベースを分析し、深い洞察を含んだ資料を自動生成

これらは従来の生成AIでも自動化できますが、複数システムを横断するには人間の力が必要でした。AIエージェントを活用することで、より業務の効率化が進むでしょう。

 

大規模言語モデル（LLM）の進化

大規模言語モデル（LLM）の進化による、さらなる活用範囲の拡大も注目されています。

例えば、以下の通りです。

• 文章生成：より複雑な内容のレポートや研究論文を生成
• データ分析：より多くのデータを分析した意思決定のサポート
• プログラミング：より高度なコード生成やバグ検出の精度向上

生成AIは日々進化を続けており、さまざまな分野での応用が期待されています。今後もますますビジネスや生活に革命をもたらすことでしょう。

 

現在の生成AIにできないこと｜2025年3月時点

近年急速に進化している生成AIですが、まだ対応できない業務もあります。

ここからは、現時点の生成AIにできないことを見ていきましょう（2025年3月時点）。

1. 感情を理解した対話
2. オリジナリティ溢れる創造
3. 合理的ではない判断
4. 学習データにない情報の提供

 

感情を理解した対話

生成AIは、感情を理解した対話にはまだ活用できません。なぜなら、人間の感情は複雑であり、単純なパターンに当てはめられないからです。

例えば、顧客から伝えられる「ありがとうございました」には、シーンに応じて以下の違いがあります。

• 本当に感謝しており、その旨を伝えている
• もうこれ以上話したくないため、会話を終える定型文として伝えている

また、笑顔に関しても、以下の違いがあるでしょう。

• 心から楽しいと感じている
• 場の空気を読んで仕方なく笑っている

このように、人間の感情は、言葉や表情だけで本当の意味を判断することはできません。

AIの感情理解に関する研究は進んでいますが、人間の繊細な感情を完全に把握できるようになるには、まだまだ時間がかかるでしょう。

 

オリジナリティ溢れる創造

生成AIには、オリジナリティ溢れる創造ができません。なぜなら、生成AIは大量のデータからパターンを学習し、それらを組み合わせて新しいコンテンツを生み出しているからです。

一見、新しい文章や画像が生成されているように見えますが、それらは過去に人間が生み出したコンテンツを組み合わせているだけに過ぎません。

例えば、スマートフォンが誕生していない時代に、携帯電話の新しいアイデアを求めても、iPhoneのようなイノベーションは生まれないでしょう。

そのため、ゼロから何かを生み出す場合には、人間が持つ直感力やひらめきを組み合わせることが重要になります。

 

合理的ではない判断

生成AIは、学習データをもとに合理的な判断を導き出します。

しかし、仕事や生活では、必ずしも合理的な判断が正しいとは限りません。

例えば、社内で重要な仕事を任せる際、以下の2人のうちどちらかを選ぶとします。

• スキルが高いベテラン社員
• スキルが低い新人社員

AIに判断を委ねると、前者を選ぶ確率が高くなります。合理的に考えると、経験のある社員に任せたほうが成功しやすいからです。

しかし、ベテラン社員ばかりに仕事を振ると、新人が育たなくなってしまいます。組織全体の成長を考えた場合、あえて新人に挑戦の機会を与えることも重要でしょう。

このように、合理的な判断が常に最適解なわけではありません。長期的な視点で考えると、AIに任せないほうがよい場合もあります。

 

学習データにない情報の提供

生成AIは学習データをもとに、あらゆるコンテンツの生成や状況判断をおこないます。

しかし、裏を返すと学習データにない情報の提供はできません。

例えば、2024年までの情報しか学習していないAIに、2025年のイベントについて質問しても、正確な回答は得られません。

また、営業リストを自動生成する場合も、企業情報を更新していないと以下のようなリスクが発生します。

• 誤った企業情報を添付してしまう
• 事業内容が変わった企業に誤った提案をしてしまう

生成AIは学習データにない対応ができないため、日頃から最新のデータを与え、回答精度を高めることが重要です。

 

生成AIが今後できるようになることを活用法別に予想

現在の生成AIではできないことでも、技術の発展や普及によって、今後できるようになることが増えるかもしれません。

以下の活用法別に、生成AIの将来を見ていきましょう。

• 文章生成
• 画像生成
• 音声生成
• 動画生成
• コード生成

 

文章生成

現在できること	現在できないこと
・正しい文法での長文作成 ・指示された文体への対応 ・複数言語の翻訳や要約	・誤情報を完全排除した文章の生成 ・リアルタイム情報の反映 ・完全オリジナルなコンテンツ作成

 

※2025年3月時点

文章生成においては、大規模言語モデル（LLM）が進化することで、文脈理解や感情表現の強化が予想されています。

例えば、長文小説でも自然な文章を生成できたり、人間の細かい感情を持つ登場人物を描けたりする可能性があります。複雑な論文や法律文書なども、AIで書けるようになるかもしれません。

とはいえ、生成AIがデータをもとに出力する仕組みである以上、完全オリジナルな創造や最新情報への対応などは、今後も難しいでしょう。

AI技術が進化しても、サポートツールであることに変わりはなさそうです。

 

画像生成

現在できること	現在できないこと
・テキスト指示による画像生成 ・スタイル変更やアップスケーリング ・簡単な編集や修正作業	・著作権侵害を完全に避けた画像生成 ・複雑な3D構造の画像生成 ・位置関係の完全再現

※2025年3月時点

 

画像生成においては、より精密な描写ができるようになると予想されています。

例えば、建築設計図を読み込むだけで3Dレンダリングを作成したり、レントゲン検査の精度を向上させたりする可能性が考えられます。

とはいえ、商用利用する画像コンテンツの著作権侵害については引き続き要注意でしょう。また、人間の持つ芸術的な感性も、その重要度に変わりはありません。

 

音声生成

現在できること	現在できないこと
・テキスト指示による音声生成 ・簡単な楽曲制作 ・既存コンテンツの編集やリミックス	・完全オリジナルの楽曲生成 ・複雑な理論を反映させた楽曲生成 ・感情表現豊かな音声や楽曲の生成

※2025年3月時点

 

音声生成においては、より複雑な楽曲制作や感情表現に富んだ音声を生成できるようになると予想されています。

例えば、既存の歌手を完全に再現したオリジナル楽曲を制作したり、オーケストラが使用するような緻密な楽譜を自動で作成できる可能性があります。

 

動画生成

現在できること	現在できないこと
・テキストや画像をもとにした動画生成 ・アニメーションの追加 ・字幕生成や短編動画のクリップ生成	・長編動画の一発生成 ・自然な動きの再現 ・複雑で壮大な物語の生成

※2025年3月時点

 

動画生成においては、より長編で複雑な動画制作ができるようになると予想されています。

例えば、あらかじめ脚本を用意することで映画を制作したり、プロが作ったものと区別がつかないCGを生み出せるようになる可能性があります。

ただし、動画生成の精度が高まることで、ディープフェイク（偽動画）の被害が増大する懸念もあります。動画情報でもファクトチェックの重要性が高まるでしょう。

 

コード生成

現在できること	現在できないこと
・テキスト指示からのコード生成 ・選択したコードの形式変換 ・既存コードの説明やバグ検証	・大規模システムの設計 ・誤情報のない高品質コードの保証 ・セキュリティ性の高いコードの保証

※2025年3月時点

 

コード生成においては、より複雑なコード生成にも対応できると予想されています。

例えば、大規模システムの構築でも、人間の介入なしに大部分を賄える日が来るかもしれません。

誰でも手軽にソフトウェア開発ができるようになることで、エンジニアはより高度な設計や課題解決に注力できるようになるでしょう。

 

生成AIは今後日本でも普及するのか？

生成AIは世界中から注目を集めていますが、国内ではまだ普及率が低いのが現状です。

ここからは、国内における「現在の生成AI普及率」と「今後の展望」を見ていきましょう。

• 国民の生成AI利用・普及率は1割未満
• 7割以上が業務効率化や人員不足の解消に期待している

 

国民の生成AI利用・普及率は1割未満

総務省が公表した「令和6年版 情報通信白書」によると、日本で「生成AIを使っている（過去に使った経験がある）」と回答した割合は、わずか9.1%と1割未満にとどまりました。

なお、他国の利用率は「米国：46.3%」「中国：56.3%」「ドイツ：34.6%」「英国：39.8%」となっており、日本では生成AIの普及が大きく遅れていることがわかります。

出典：令和6版 情報通信白書｜総務省

生成AIを使わない理由としては、「使い方がわからない」「自分の生活には必要ない」との回答が多く、セキュリティや安全性への不安は低い状況となっています。

出典：令和6版 情報通信白書｜総務省

ただ、今後の活用意向について調査を実施したところ「ぜひ利用してみたい」「条件によっては利用を検討する」と回答した割合が6〜7割を占めました。

出典：令和6版 情報通信白書｜総務省

こうした状況を踏まえると、生成AIの正しい活用方法やその快適さが伝わることで、国内の普及率も高まる可能性があります。

 

7割以上が業務効率化や人員不足の解消に期待している

総務省では、企業向けアンケートも公開されています。

生成AIの活用方針が定まっているかどうかを尋ねたところ、42.7%の企業が「積極的に活用する方針である」「活用する領域を限定して利用する方針である」のいずれかを回答する結果となりました。

なお、他国（米国・ドイツ・中国）は8割以上が「活用する方針を定めている」と回答しており、企業においても世界と比べて大きく遅れをとっていることが明らかになりました。

出典：令和6版 情報通信白書｜総務省

とはいえ、国内でも半数近くの企業が生成AIの導入を進めていることが判明しています。

さらに、生成AI活用による効果・影響について尋ねたところ、約7割が「業務効率化」や「人員不足の解消」に期待を寄せていることがわかりました。

出典：令和6版 情報通信白書｜総務省

このような事実からも、ビジネスでの活用事例が周知されることで、国内でも生成AIの普及が進んでいくと考えられます。

 

生成AIの将来性における今後の課題

生成AIは仕事や生活に革新をもたらす存在ですが、普及を進めるうえでは、さまざまな課題があります。

ここからは、生成AIの今後に影響する課題を見ていきましょう。

• AIリテラシーの向上
• セキュリティの問題
• 仕事を奪われる可能性

 

AIリテラシーの向上

まず挙げられる課題が、AIリテラシーの向上です。

株式会社野村総合研究所が公開した「IT活用実態調査（2023年）」によると、64.6%の企業が「リテラシーやスキルが不足している」と回答しており、生成AIの活用における最大の課題であることが明らかになりました。

次いで、「リスク（セキュリティ、コンプライアンス等）を把握し管理することが難しい（61.4%）」との課題が挙げられています。

出典：大手企業を対象に「IT活用実態調査（2023年）」を実施～生成AIの利用意向は高いが、リテラシー・スキルの不足とリスクへの対処が課題～｜株式会社野村総合研究所

生成AIにはさまざまなリスクが潜んでおり、適切に活用しないと重大なトラブルが発生するおそれがあります。

例えば、以下のようなリスクがあります。

• 誤った情報を生成・拡散してしまう
• 個人情報や機密データが流出してしまう
• 著作権や肖像権などの法的権利を侵害してしまう

これらのリスクに対処するには、利用者全員が、生成AIの仕組みや倫理的問題を把握することが重要です。

したがって、企業が導入する場合は、従業員のリテラシー教育を実施する必要があるでしょう。

なお、以下の記事では「生成AIリテラシーを学ぶ重要性」について詳しく解説しています。興味がある方はぜひ参考にしてみてください。

 

セキュリティの問題

生成AIを活用するうえでは、セキュリティも大きな課題になっています。

多くのAIシステムでは、インターネットを経由する性質上、サイバー攻撃によるデータ流出リスクが常に存在します。

また、AIが入力データを学習に活用する場合、個人情報や機密データを誤って入力することで、第三者に公開されてしまう可能性もあります。

したがって、企業が生成AIを活用する場合は、セキュリティリスクへの対策も必須となるでしょう。

なお、株式会社野村総合研究所の「IT活用実態調査（2024年）」によると、生成AIを活用する大手企業の4割以上が「AI利用に関わる社内規則やガイドライン」を定めてリスク対策をしているようです。

出典：大手企業を対象に「IT活用実態調査（2024年）」を実施～AI活用の取り組みが進む一方、リスクへの対処が課題～｜株式会社野村総合研究所

経済産業省や総務省も「AI事業者ガイドライン」を策定しており、社会全体のAI活用ルールが注目されています。

今後、生成AIを普及させるためには、多くの企業がセキュリティリスク対策に取り組む必要があるでしょう。

 

仕事を奪われる可能性

生成AIは、今後もますます活用の幅を広げていく見込みですが、その反面「人間の仕事が奪われる可能性」についての懸念もあります。

事実、単純作業や大量のデータ処理はAIが得意とする領域であり、人間による対応は減っていくと予想されています。

例えば、データ入力や検査作業などは、AIで自動化したほうが「ヒューマンエラーの防止」や「24時間稼働」が実現できるため、多くの企業が導入を進めていくでしょう。

しかし、AIにも苦手な業務があります。本記事でも解説した通り、以下の業務は人間による対応が欠かせません。

• 感情を理解した対話
• オリジナリティ溢れる創造
• 合理的でない判断
• 学習データにない情報の提供

さらに、AIが普及することで、新しく生まれる仕事も存在します。

パソコンが普及して多くの業務が、その在り方を変えました。同じように、生成AIが普及することで人間の働き方は変わっていくでしょう。

以下の記事では「生成AIによってなくなる仕事・新しく生まれる仕事」などを詳しく解説しています。興味がある方はぜひご覧ください。

 

まとめ：生成AIは今後人間を超える可能性あり！将来に備えて準備を整えよう

生成AIは日進月歩で進化しており、今後は人間を超える知能を持つ可能性があると予測されています。

現在、国内では利用率が低い状況になっていますが、活用方法やリスク対策が周知されると、生成AIを活用するのが当たり前になる日も近いかもしれません。

企業にとっては、生成AIを導入しているかどうかで、競争力に大きく差が生まれる可能性があります。この機会に将来に向けた準備を進めておきましょう。

なお、以下の記事では「AI時代のキャリア形成」について詳しく解説しています。今後のキャリアに悩まれている方は、ぜひ参考にしてください。