?清水建設は、トンネル建設現場において、SpaceXの衛星インターネットサービス「Starlink」を活用し、3D点群データをリアルタイムで伝送する実証実験に成功しました。?この取り組みは、山間部など通信環境が整っていない地域でも、高速で大容量のデータ伝送を可能にし、施工管理の効率化や迅速な意思決定に寄与します。?具体的には、トンネル内で取得した高精度の3D点群データを、Starlinkを介して即座に遠隔地のオフィスへ送信し、リアルタイムでの進捗確認や品質管理を実現しました。?これにより、従来のデータ伝送手段に比べて、時間とコストの大幅な削減が期待されます。?清水建設は、今後も最先端技術を積極的に導入し、建設現場の生産性向上と働き方改革を推進していく方針です。

米Qualcommは、6Gと「デジタルツイン」を活用してネットワーク性能や効率を向上させ、新たな価値を創造する構想を発表しました。デジタルツインとAIを用いた予測分析により、ネットワークの効率や信頼性が向上し、6Gとの統合で革新的なユースケースが実現可能に。スマートシティーでは、6Gのセンシング機能とIoTを組み合わせた空間モデルが活用され、XRアプリケーションではゲームや観光分野で新サービスが提供されるなど、未来のサービス構築が期待されています。

NVIDIAはCES2025で、AI学習環境生成プラットフォーム「Cosmos」を発表しました。Cosmosは「物理AI」の開発を加速する基盤で、AIが実世界に近いシミュレーション空間で効率的に学習・検証できる環境を提供します。プロンプトによる環境構築を可能にし、ロボットやドローン向けの多様なシナリオ生成を簡易化。Omniverseとの連携により、設計やシミュレーション効率が向上し、物理空間でのAI性能強化が期待されています。

エージェント型AIは、生成AIを超えて複雑なタスクを自律的に処理する新たな次元のAI技術として注目されています。SalesforceのCEO Marc Benioff氏は、これをAI進化の「第3の波」とし、データ分析や生成AIとは異なり、特定のコンテキストに焦点を当て、リアルタイムで業務を最適化できる特徴を挙げました。Boston Consulting Groupや他の専門家も、エージェント型AIが生産性向上やROIの向上に寄与する可能性を強調しています。一方で、倫理ガイドラインやスキル開発が成功の鍵とされ、適切なガバナンスが求められます。

2024年、生成AIは試験段階からコア業務に組み込まれるフェーズに移行し、企業内の膨大な非構造化データ活用が進展しました。特にGoogle DeepMindがノーベル化学賞を受賞したことや、Gemini for Google Workspaceの日本語対応が注目されました。2025年に向け、AIエージェントがビジネス活用の鍵となり、Googleは高度な推論機能を備えたGemini 2.0を発表しました。このモデルはTrilliumハードウェアに基づき、複雑な質問への対応力を強化します。さらに、Google Agentspaceが企業内の多様なデータ統合を実現し、生産性向上を支援します。AIエージェントの成功には「ナレッジポータルの構築」「コールセンターの効率化」「非構造化データの自動化」などが重要であり、Googleはこれらの取り組みに注力しています。

ITR注目トレンド2025は、企業が取り組むべきIT戦略テーマを「経営戦略アップデート」「AI駆動型システム革新」「インフラ＆セキュリティ高度化」の3つに整理しています。「経営戦略アップデート」では、BANI環境への即応力・レジリエンスを強化し、AIコンバージェンスを促進するクラスタ型組織の導入や責任あるAI活用のガバナンス体制整備を推進。「AI駆動型システム革新」では、NG-DevOpsを活用した短サイクルのアプリ開発や、AI分析の「守り」から「攻め」への転換を求めます。これらは、変化する経営環境に適応し、競争優位を確保するための重要な指針です。

2025年は生成AIが多くの産業で本格活用されると予測される。特に、人間の仕事を代行する「AIエージェント」の開発が活発化する。NECは細かな指示が不要なAIエージェントを開発中だ。2024年には基盤モデルが進化し、GoogleやOpenAIは人間並みの応答速度を持つ音声操作モデルや、複雑な推論が可能な理数系モデルを開発した。NVIDIAは生成AIが金融、医療など幅広い分野に影響を与えると指摘。今後は、様々な企業が基盤モデルを活用し、社内業務や顧客対応を自動化するAIエージェントを立ち上げる動きが加速するだろう。また、NVIDIAのフアンCEOはロボットへのAI活用が進むと予測。Amazonは物流拠点のロボットに生成AIを活用し、効率化を図っている。ソフトバンクが出資する1X Technologiesは、生活の伴侶となり得る人型ロボット開発を目指している。

6G時代にデジタルツインを活用し、ネットワーク性能向上と新たな価値創造を目指しています。ブログ記事では、6Gのセンシング機能とデジタルツイン、AIを組み合わせることで、ネットワーク運用効率化、スマートシティにおけるIoT活用、XRによるゲーム・観光等の新サービス創出を構想。

DeepSeek V3は、2024年末にリリースされた、コスト効率と性能で「破壊的」と評される大規模言語モデル（LLM）です。わずか数カ月で学習を完了し、わずか558万ドルという低コストで構築されました。その性能は、OpenAIのGPT-4に匹敵するとされ、APIコストも数分の1～十数分の1に抑えられています。DeepSeek V3はMixture-of-Experts（MoE）を活用し、370Bパラメータのモデルを安価かつ高速で動作可能にした点が特徴です。これにより、LLM開発の参入障壁を下げ、ビジネスや研究分野におけるAI活用を劇的に拡大する可能性を秘めています。このコストパフォーマンスは、AI開発の新たな時代を切り開くトリガーとなるでしょう。

2024年のAI界隈では、RAG（Retrieval Augmented Generation）技術が一巡し、その限界が明らかになりつつあります。RAGは情報検索に基づく応答精度向上に貢献しましたが、複雑なタスクや動的状況への適応には限界があり、「魔法の杖ではない」という認識が広がっています。その代替として注目されているのが、自律的にタスクを実行できる「AIエージェント」です。

AIエージェントは、特定の目標達成のために設計された自律的なシステムで、環境認識、情報収集、自律的な意思決定、実行・学習・改善サイクルといった特徴を持ちます。顧客対応、商品推薦、工場の保守管理など、多様な分野で活用が期待されています。RAGのように事前に用意された情報を利用するだけでなく、必要な情報を収集・分析し、自身で判断しながらタスクを実行していく点が大きな違いです。

AIエージェントは、チャットボット型、タスク特化型、マルチエージェントシステムなどの種類があり、それぞれ異なる役割を担います。特に、複数のエージェントが連携して複雑なタスクを遂行するマルチエージェントシステムは、高度な問題解決能力を発揮します。

AIエージェントの台頭は、RAGの限界を克服し、より複雑で高度なタスクを自動化する新たな可能性を示唆しています。OpenAIのサム・アルトマンやAnthropic社員の発言からも、AIエージェントが今後のAI技術のブレークスルーを担う存在であることが伺えます。Project Astraのような先進的な取り組みも進められており、AIエージェントが社会に浸透していく日は近いでしょう。