人工知能

2023年はAIの飛躍の年—今後何が期待できるか

公開日 2024年1月1日

更新日 2026年10月1日

著者

Gaurav Roy

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人工知能（AI）の世界的な重要性は、数字を通じて私たちの目の前に示されています。そして、これらの数字は2023年がAI成長軌道における真の転換点であることを示すだけです。AIがこれまでにない指数的な速度で飛躍し始める年です。

いくつかの推定では世界のAI市場は2023年から2030年の間に年平均成長率（CAGR）で37%以上成長するとされています。AIの将来の貢献がどれほど影響力があるかを詳しく説明すると、

プライスウォーターハウスクーパースの推計によると、AIは2030年までに世界経済に約16兆米ドルの貢献をする見込みで、これはインドと中国の現在の合計産出額を上回ります。AIは労働生産性を向上させ、パーソナライズのレベルを高め、時間を節約し、品質を向上させるでしょう。

AIは世界のすべての地域に利益をもたらしますが、地域によって恩恵の大きさは異なります。中国は2030年にGDPが26％上昇する可能性があり、次いで北米が14.5％、南ヨーロッパが11.5％、アジアの先進部が10.4％の伸びが予測されています。

この壮大なAIの成長は、過去数年間にこの分野が達成したイノベーションに根ざし、そこから活力を得ています。以下のセグメントで、AIの画期的なイノベーションをいくつか見ていきます。

ChatGPT（OpenAI）

ChatGPT（OpenAI）はおそらく2023年で最も広く知られたAI製品です。一般の人々の想像力を刺激し、AIが技術集約的な職場やアプリケーションシナリオでのみ使用されるものという認識を解放しました。

ChatGPTを開発した組織であるOpenAIは、人工汎用知能（AGI）—人間よりも賢いAIシステムのパラダイム—を人類の利益に役立てたいと考えています。ChatGPTはその旅路の始まりにすぎません。

本質的に、ChatGPTは生成的AIの一形態であり、人間らしい方法で多様な目的に利用できます。チャットボットとして、自然言語処理技術を活用し、人間らしい会話応答を生成します。質問に答え、詳細な文章を作成し、テキストベースのユーザープロンプトに対して画像、テキスト、動画を提供することができ、これは検索エンジンに入力するクエリに似ています。

GPTという略語は、Generative Pre-Trained Transformer（生成的事前学習トランスフォーマー）を意味し、アプリケーションは人間のフィードバックによる強化学習で訓練されています。

最新の利用可能データによると、ChatGPTのユーザーは1億8000万人を超え、ウェブサイトは2023年10月に17億件の訪問を記録しました。^[1]

Netflix (NFLX ) が約3年半かけて100万人の加入者に達し、Instagramが同等のトラフィックを得るまでに約2.5か月要したのに対し、ChatGPTは最初の5日間で100万人の加入者を獲得しました。

2023年12月最終週に公開された最新情報によると、OpenAIは新たな資金調達ラウンドの予備的協議を行っており、企業価値を1000億米ドルに引き上げる可能性があり、SpaceX (SPCX ) に次ぐ米国で2番目に価値のあるスタートアップとなります。また、同社はG42とチップベンチャーへの10億ドル規模の投資についても協議しています。^[1]

TIME MagazineでAIの可能性について語った際、OpenAIのCEOサム・アルトマンは「AGIは人類がこれまでに発明した中で最も強力な技術になるだろう」と述べ、特にAIが情報へのアクセスを世界的に民主化する能力を強調しました。^[1]

複数の命を救う医療発明

ChatGPTがAIの大きな関心を集めた一方で、2023年には医療分野でその革命的な影響がより顕著に実現されました。AIは疾患の検出・診断、個別化治療、医療画像、効率的な臨床試験、薬剤開発など、多くの応用領域で活用されています。

AIは患者ケアをより情報に基づく実践にし、エラーの余地を減らしました。また、カスタマイズされたバーチャルヘルスアシスタンスを導入し、医療システムと患者のやり取りプロセスを防ぐことで、ケアコストの削減にも貢献しています。

RETFound

2023年9月中旬、医療AI研究者のグループがRETFoundについて発表しました。彼らはそれを次のように定義しました：^[1]

ラベルなしの網膜画像から一般化可能な表現を学習し、複数のアプリケーションでラベル効率的なモデル適応の基盤を提供する網膜画像用基盤モデル。

1,600万枚のラベルなし網膜画像で訓練されたRETFoundは、眼疾患や心不全、心筋梗塞などの全身性障害を診断・予測することができます。

AI Better than Biopsy in Cancer Detection

2023年10月、英国の研究者は、AIアルゴリズムがサルコーマの悪性度評価において生検よりも優れた結果を出すことができると発見しました。^[1][2]

サルコーマは脂肪、筋肉、神経などの結合組織に発生する稀な癌です。この技術は腫瘍の悪性度を最大82％の精度で評価でき、正確性が44％だった生検に比べて大幅に改善されています。

このツールは、症例の84％で平滑筋肉腫と脂肪肉腫を正しく区別でき、放射線科医が正確に判定できたのは65％でした。

ロイヤル・マースデンのコンサルタント放射線科医であり、ICRの個別化腫瘍学イメージング教授であるクリスティーナ・メッシオス氏は次のように述べました：

将来的には、このアプローチは後腹膜サルコーマに限らず他の癌種の特徴付けにも役立つ可能性があります。我々の新しい手法はこの疾患に特有の特徴を利用しましたが、アルゴリズムを洗練させることで、将来的には毎年数千人の患者の転帰を改善できるでしょう。

IBM Bringing Cutting-Edge AI to Healthcare

ヘルスケアAIに関わるテック大手の一つがIBMです。WatsonX Assistant AIヘルスケアチャットボットは、熟練した医療専門家が核心的課題に効率的に集中できるよう支援し、患者側には迅速でストレスのない医療体験を提供します。IBMがWatsonXプラットフォームを発表したのは2023年です。

機能的には、プラットフォームはパートナーが生成的AIと機械学習機能を備えたモデルの訓練、調整、配布を支援します。要するに、生成的AIの基盤となる基礎モデルのライフサイクルを管理できるのです。

IBM 価格チャート

2023年第3四半期のIBMの売上高は148億米ドルで、実質通貨ベースで3.5％増加しました。粗利益率は54.4％（GAAP）で、1.7％上昇しました。^[1]

全体として、2023年中頃までに、692台のAIデバイスが米国食品医薬品局（FDA）から臨床使用の承認を受け、2022年から33％増加しました。

2023年のAIの成果は非常に顕著で、ニューヨークのBrightside HealthでAIと研究部門の責任者を務めるMatt Mohebbiは、同年を「ブロックバスター」と呼び、さらに次のように述べました：

これらの技術を受け入れる臨床医は、受け入れない臨床医をほぼ確実に置き換えるでしょう。

AIと神経科学の相互シナジーについて学ぶにはこちらをクリックしてください。

AI Breakthroughs in Automotive

2023年にAIが大きく成果を上げた別の産業分野は自動車業界です。自動車業界はAIの様々な能力を活用し、安全基準、効率、そして自律走行基準を向上させました。これらの能力には機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョンが含まれます。

自動車業界におけるAIの最も革命的な影響の一つは、先進運転支援システム（ADAS）です。ADASの機能はAIに支えられています。AIアルゴリズムとセンサーは車両の周囲を監視し、潜在的な危険を特定することで、ドライバーが衝突リスクを最小限に抑えて走行や駐車ができるようにします。

AI駆動の予測分析は車両メンテナンスにも役立ちました。AIアルゴリズムはパターンや異常を識別し、潜在的な故障や破損を予測できます。

AIは販売業者やディーラーが、車両温度調整や燃料残量の通知、通話、ラジオ局の変更などを行うパーソナライズされたドライブ機能や音声アシスタントを提供し、顧客体験を向上させるのにも貢献しました。

車内安全性と顧客体験の向上に加えて、AIは自動車製造業にも利益をもたらしました。ロボティクスと自動化を導入することでサプライチェーンを統合し、効率化を実現しました。また、品質管理や欠陥検出にも役立ちました。

自動車の設計・開発部門は、生成的デザインや最適化機能、シミュレーション・バーチャルテスト、迅速なプロトタイピングと反復開発といったAIの能力を活用しました。

Teslaによる自動車分野のAIとロボティクス

自動車業界でAIを導入する主要プレイヤーの一つはTeslaです。Teslaはイノベーションを継続するだけでなく、それらを規模化することにも成功しています。

2023年末までに、TeslaのAIとロボティクスのポートフォリオにはTesla Bot、FSDチップ、DojoチップとDojoシステム、ニューラルネットワーク、自律アルゴリズム、コード基盤、評価インフラなどが含まれていました。

同社は例えば、自動運転ソフトウェアを実行するためのAI推論チップを開発しました。また、Dojoシステムを駆動するAIトレーニングチップも構築しており、シリコンファームウェアインターフェースから制御用の高レベルソフトウェアAPIまで網羅しています。

TeslaのAutopilotソフトウェア部門ディレクター、Ashok Elluswamyによると

現在約40万台の顧客が利用しているFSD（フルセルフドライビング）ソフトウェアを搭載したTesla車は、ハードウェアのアップグレードにより、よりインテリジェントな自律走行判断が可能となり、同社のAI全体能力が向上します。

現在、同社は8台のカメラからリアルタイムの映像データを取得し、3次元出力を生成して障害物の回避、車両の動きの制御・最適化、車線や道路での効果的な走行、信号への対応などの意思決定を支援するAIシステムを保有しています。

同社は現在、データセンター内の14,000台のGPUで駆動するAIシステムに依存しており、30ペタバイトの動画キャッシュにアクセスできます。まもなく200ペタバイトに拡大し、膨大な処理能力とストレージを提供する予定です。

同社のイノベーションと最新技術との同期能力により、Teslaは過去3年連続で収益の一貫した成長を遂げました。2022会計年度、2021会計年度、2020会計年度のそれぞれで、Teslaは670億米ドル、440億米ドル、240億米ドル以上の収益を上げました。^[1]

TSLA 価格チャート

OpenAI、Tesla (TSLA ) 、IBMなどの企業や多くの研究機関がAIの可能性を大きく広げた一方で、今後の道はさらに有望でエキサイティングです。

What Can We Expect Looking Forward to?

人工知能は多くの分野を革命的に変えるでしょう。近い将来、AIの恩恵を活用しない応用領域はほとんどないと言っても過言ではありません。AIに向けた研究開発は過去数年間で大幅に増加しています。

スタンフォード大学のヒューマン・センタード・AI（HAI）センターが発表した『Artificial Intelligence Index Report 2023』によると、米国と中国間のAI研究協力は2010年以降ほぼ4倍に増加し、同期間のAI論文総数は2倍以上に増えました。^[1]

研究量の増加は、AIがすぐに成功するための多くの新たなフロンティアを切り開くでしょう。

Image Generation: Google Imagen 2

2023年12月中旬、Googleは次世代Imagenの開発を公表しました。

間もなく、Imagenはエンブレム、レターマーク、抽象ロゴの作成を支援し、これらを製品、衣料、名刺、その他の表面に重ね合わせることで、視覚表現の分野を根本的に変えるでしょう。中国語、ヒンディー語、日本語、韓国語、ポルトガル語、英語、スペイン語など複数言語でテキストを描画でき、2024年にはさらに拡大するAmazonのTitan Image Generatorを凌駕します。

テキストオーバーレイ付きの画像、例えば広告を作成したい場合でも、可能です。

– Google Cloud CEO Thomas Kurian は、Imagenの最新バージョンの利点について詳述しながら次のように述べました

これにより、広告、デザイン、印刷、パッケージングなど多くの産業でスピードが加速し、コスト削減が実現します。

AI In Education: More Solutions like Gradescope

ChatGPTのような生成的AIソリューションは、知識の伝達と受容の従来のパターンをすでに変えました。将来的にはさらに多くの変化が訪れるでしょう。

米国教育技術局は2023年5月に『Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning（AIと教育・学習の未来）』という報告書を発表しました。この報告書は、近い将来、AIが現在の入力提供方法、処理方法、そして最終的な出力にさらなる変化をもたらすと述べています。^[1]

例えば、現在の入力手段は以下の通りです：

タイピング。
クリックやドラッグ、タッチやジェスチャー（近い将来は音声入力に変わります）。
画像や動画の描画・解析。

現在、EdTech AIソリューションは情報やタスクの表示、学習活動の順序付け、学生の作業チェックを支援しています。将来的には、学生や教師が活動を計画・適応し、学生の作業パターンを明らかにする手助けを行うでしょう。

現在はテキスト、グラフィック、マルチメディア、ダッシュボードの形で提供されている出力は、会話、注釈・ハイライト、提案・推奨、そして整理・指導の支援という形で提供されるようになるでしょう。

Gradescopeのような他のソリューションは今後増えていきます。2,600以上の大学で採用され、320万人以上の学生が7億件以上の質問に利用しているGradescopeは、オンラインでも対面でもすべての評価を採点するのに役立ちます。これまでに14万人以上の教育者が学生のパフォーマンスを明確に把握できるよう支援しています。

気候変動の緩和と宇宙探査におけるAI

広告やパッケージングから教育まで、AIの適用範囲は極めて広いです。そしてそれだけでなく、気候変動や宇宙探査といった極めて複雑な課題にも取り組んでいます。

将来的には、業界アナリストはAIが天気予測や災害管理の分野でより集中的に支援すると予測しています。スマートグリッドや最適化されたエネルギー消費アルゴリズムを活用することで、エネルギー消費の最適化と温室効果ガス排出の最小化が可能になります。また、AI駆動の精密農業が登場し、作物収量の向上、持続可能な農業、廃棄物削減が期待されています。

宇宙探査においては、SpaceXやBlue Originといった企業が大規模なAI投資を行い、潜在的な系外惑星の特定や人類居住適性の分析に活用しようとしています。将来的に宇宙はますます商業化が進み、AIがその形態を形成するでしょう。