45年というのは、大きな視点で見れば長い時間ではない。1980年当時、プログラミング言語COBOLを使用し、パンチカードで動作するコンピュータプログラムを実行するのに3週間かかっていた。各カードは1行のコードを表し、エラーを修正するために何度も再パンチが必要だった。最終的に、有用なプログラムが完成するのである。
テクノロジーは急速に変化した。現在では、私のスマートフォンは、あのCOBOLプログラムを処理した機械と比べて膨大な処理能力を持っている。人工知能（AI）ツールの助けを借りて、同じスマートフォンは通話中のリアルタイム翻訳を含む多くの機能を瞬時に実行できる。
注目を集める発表が次々となされる中、2025年のテクノロジーの世界から何が期待できるだろうか？以下に注目すべき7つの進展を挙げる。
1．AIエージェントの本格的な台頭
当然ながら、AIにおいてさらなる重要な進展が見られる可能性が高い。特に飛躍的な発展が期待される分野の一つがAIエージェントの活用である。これは人間が目的を設定し、その目的を達成するための最適な方法を見出す知的プログラムである。エージェントはコンピュータコードを書くことができ、これはテクノロジー企業の働き方に大きな影響を与え、高度なコーディングスキルを持たない人々でもプログラム、アプリ、ゲームを開発することを可能にする可能性がある。
また、AIエージェントが操作するロボットによって運営される、人間のいない自動車工場も見られるようになるかもしれない。理論的には、住宅ローン申請の評価と承認もエージェントテクノロジーで行うことができる。スマートフォンの個別のアプリは、ユーザーのために複数のタスクを実行するエージェントインターフェースに置き換えられる可能性がある。
エージェントテクノロジーとロボット工学の組み合わせは革新的となり得る。ロボットが単に人間のタスクを模倣するだけでなく、推論し、直接人間に応答する段階に到達しつつある。
AIエージェントテクノロジーのホスト候補の一つが、Teslaが開発した人型ロボットのOptimusである。Elon Muskは、この電気自動車メーカーが2025年からOptimusを社内業務に使用し始めると述べている。さらに、2026年までには他の企業への販売も可能になるだろうと付け加えている。
エージェントはプロジェクト管理などの産業タスクに最適である。コンサルティング企業のGartnerは、2030年までにプロジェクト管理タスクの80%がAIによって実行されるようになると示唆している。
2．AIの支援による個別カスタマイズ
教育分野では従来、数年間にわたる予め定められた入学時期と卒業時期を持つ直線的な学習プログラムに重点が置かれてきた。学生個人の経験、スキル、能力に基づいて独自にカスタマイズされた学習コースを想像してみてほしい。学生を中心に据えたオーダーメイドの学位プログラムは、すでに米国でAIを活用して検討が進められている。
これらは内容とカリキュラムに関してだけでなく、学生の特別なニーズや、その時々の学習者の心理状態を認識する点でもカスタマイズされている。これには、スマートウォッチのデータと連携して、前夜の睡眠時間に基づいて学習活動と学習を調整するAIも含まれる。
AIによるカスタマイズの可能性があるのは教育分野だけではない。経営コンサルティング企業のAccentureは、民間企業がChatGPTなどのAIチャットボットの基盤となる独自のカスタム大規模言語モデルを訓練できるようになると示唆している。これらは特定のビジネス分野に特化したデータで訓練され、それらの企業にとってより効果的なものとなる可能性がある。ただし、これらの企業は何十億ものデータを使用する必要がある。2025年には、この目標に向けた進展が見られるだろう。
より正確なタスクを効率的に実行するために、小規模言語モデル（SLM）の開発も進められている。これらは大量のデータでの訓練を必要とせず、計算能力も少なくて済む。つまり、クラウド上のコンピューティングリソースに依存することなく、スマートフォン、タブレット、ラップトップなどの「エッジデバイス」でより簡単に使用できる。
3．実用的な量子コンピュータに向けて
量子コンピューティングの発展により、ほとんどの古典的なコンピュータでは処理できない複雑なタスクを解決できる機械の実現につながる可能性がある。研究者たちは、基本的な処理単位である量子ビット（キュービット）の数で記録を更新することから、現在の量子コンピュータが抱えるエラーの修正に焦点を移している。これは、古典的な機械に対して何らかの有用な優位性を持つ実用的な量子コンピュータへの一歩である。
4．物理的世界と仮想世界の融合
拡張現実（AR）、仮想現実（VR）、複合現実（MR）がより広く使用される可能性がある。VRはユーザーをコンピュータが生成した世界に没入させる。ARは実世界の上にコンピュータが生成した要素を重ね合わせ、実世界は見えたままである。MRは、ARを含む没入型テクノロジーの集合を指し、物理的世界と仮想世界の異なる「ブレンド」を提供する。
これらのテクノロジーをサポートするヘッドマウントディスプレイ（HMD）はすでに複数存在する。これにはAppleのVision ProやMetaのQuestヘッドセットが含まれる。2025年には、MetaやAppleなどから新製品や改良版が登場する可能性が高い。
5．ブロックチェーンの利点
複数のコンピュータネットワーク上で記録を保存できるブロックチェーン技術は、サプライチェーンや、ヘルスケアから金融に至るまでの様々な分野に影響を与える見込みである。ブロックチェーンは透明性とトレーサビリティを向上させ、製品の原産地から消費者までの追跡を可能にし、さらにセキュリティの強化と自動化されたプロセスによる効率性の向上も提供する。
ヘルスケアにおける患者データはブロックチェーン技術でより安全になる可能性がある。データ交換がシームレスになり、医療用品の追跡が可能になる。金融取引はより堅牢で、より速く、より安価になり、金融包摂性も高まる。これにより、これまで銀行サービスや貸付サービスを受けられなかったより広い層にアクセスが提供される。
6．6G通信の夜明け
6G無線通信ネットワークの導入により、より高速な接続性を享受できるようになる。2025年には6G技術の標準化プロセスが開始される。明確な6Gのグローバル標準とネットワーク間の互換性は、この技術の成功にとって不可欠である。
7．より高度な自動運転技術
自動運転車も今後、多くの進歩が見込まれる。自動運転車は自律性によって0（完全手動）から5（完全自動）までの6段階に分類される。サンフランシスコなどの米国の都市で展開されている現在の自動運転タクシーはレベル4（高度運転自動化）である。
これらは人間の入力なしでほとんどの運転タスクを処理できるが、いくつかの制限がある。2025年には、レベル5に向けた進展が見られる可能性が高い。これは完全自律を意味し、人間の介入なしで操作される車両を指す。Mercedesは2025年にDrive Pilot自動運転システムの速度を向上させ、Teslaも独自のRobotaxiを開発中で、Elon Muskによれば「2027年より前に」利用可能になるとのことである。
テクノロジーは、これまで人間の専門分野だったタスクを達成できるようになると予想される。仕事のタスクを完了し、報告することが可能になる。これは効率化と仕事の大きな変化につながるだろう。また、レジャー時間と生活の質を向上させるテクノロジーも見られるようになる。
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