調査会社Gartnerの最新レポートによると、2025年の世界の生成AI（genAI）支出は前年比76.4%増の6440億ドルに達する見込みだ。初期導入の課題にも関わらず、ハードウェアを中心とした投資が続く中、企業のAI戦略は自社開発から市販ソリューション重視へとシフトしている。
2025年の生成AI市場、ハードウェアが牽引し6440億ドル規模に
Gartnerの予測によれば、2025年の生成AI市場は6440億ドルに達し、前年比で76.4%の大幅な成長が見込まれている。この成長は、AI機能を搭載したハードウェア、特にサーバー、スマートフォン、PCなどへの投資が主な要因となっており、生成AI支出全体の約80%がハードウェア関連となる見通しだ。
市場セグメント別の内訳は以下の通りとなる：
- デバイス（PC、スマートフォンなど）: 3983億ドル（前年比99.5%増）
- サーバー: 1806億ドル（同33.1%増）
- ソフトウェア: 372億ドル（同93.9%増）
- サービス: 278億ドル（同162.6%増）
特にサービス部門は前年に続き最も高い成長率を示しており、企業が生成AIの導入支援に外部の専門知識を求めていることを示唆している。
AI at Wharton（ペンシルバニア大学ウォートン校の研究センター）の別の調査では生成AI支出は130%増加しており、Deloitteのレポートでは74%の企業がすでに生成AIイニシアチブの目標を達成または超過したと報告されている。これらの数字は、企業が生成AIを戦略的優先事項として位置づけていることを裏付けている。
期待と現実のパラドックス：生成AI導入の課題
生成AI市場の急速な成長にもかかわらず、企業の期待値は低下傾向にある。Gartnerのディスティングイッシュト・VP・アナリストであるJohn-David Lovelock氏は「初期概念実証（PoC）作業での高い失敗率と現在の生成AI結果への不満から、生成AIの能力への期待が低下している」と指摘している。
現状の生成AIは、まだ初期段階にあり、しばしばハルシネーション（幻覚）や不正確、不正確、または誤解を招く結果を生成する傾向がある。この問題は、多くのCIOや技術責任者がAIの高い失敗率に失望する原因となっている。
しかし、その一方で「基盤モデルプロバイダーは毎年数十億ドルを投資し、生成AIモデルのサイズ、性能、信頼性を向上させている。このパラドックスは2025年と2026年を通じて続くだろう」とLoverock氏は述べている。企業の期待値が低下している一方で、投資は継続しているという矛盾した状況が生まれているのだ。
Gartnerの報告によれば、生成AIイニシアチブが失敗する主な障壁は3つある：
- データの不足：企業のデータが量的または質的に不十分で、生成AIシステムを効果的に訓練または実装できない。多くの組織が保有するデータは、AIモデルの学習に必要な量や質に達していない。
- 人材の課題：ユーザーが新しいツールの採用やAI機能を組み込むためのワークフロー適応に苦戦している。技術的な問題よりも、組織の変革管理の問題がAI導入の障壁となっている。
- ROIの不足：プロジェクトが実装コストを正当化する測定可能なビジネス価値を提供できていない。多額の投資に見合うリターンが明確に示されないケースが多い。
これらの課題は、生成AIが直面している技術的限界よりも、組織の準備状況要因に関連していることを示している。Lovelock氏によれば、「AIでより多くの経験を持つ企業は生成AIでより高い成功率を示し、経験の少ない企業はより高い失敗率に苦しんでいる」という。
企業のAI戦略：自社開発から商用ソリューションへのシフト
これらの課題を受けて、Gartnerは2025年に企業のAI戦略が大きく変化すると予測している。Loverock氏によれば「2024年の野心的な社内プロジェクトは2025年には精査され、CIOはより予測可能な実装とビジネス価値を得るために市販のオフザシェルフソリューションを選択するだろう。モデルの改善にもかかわらず、CIOは概念実証と自社開発の取り組みを減らし、代わりに既存のソフトウェアプロバイダーからの生成nAI機能に焦点を当てるだろう」としている。
この傾向は、カスタム生成AIソリューションの構築が予想以上の課題をもたらすという認識の高まりを反映している。技術リーダーにとっては、一からカスタムアプリケーションを構築するのではなく、既存システムに生成AI機能を組み込んだベンダーソリューションを優先することが示唆されている。
Gartnerの「Build, Buy or Blend?」レポートによれば、効果的なAIデプロイメントのフレームワークは3つの主要なAIソースから構成される：
- ソフトウェアに組み込まれたAI：Gartnerは2026年までに80%の独立系ソフトウェアベンダー（ISV）がアプリケーションにAIを組み込むと予測している。これらのAI機能は、ERP、CRM、ケース管理ツールなどの既存アプリケーションのアップグレードやアドオンとして提供される。
- 自前のAI（BYOAI）：個々のビジネス部門が特定のビジネスニーズに特化したAIソリューションを導入する。例えば、マーケティングチームがコンテンツ作成用の生成AIソフトウェアを実装したり、法務部門が契約書作成を支援するAIソフトウェアを求めたりする場合がある。
- 構築・ブレンドしたAI：社内のソフトウェアエンジニアリングおよびデータ・分析チームが所有する中央集権的なAI機能。「構築」されたAIは、データサイエンスチームがゼロから構築・訓練するもの、「ブレンド」されたAIは、組織が基盤モデルからのAPIを独自のフロントエンド、統合、カスタマイズと「ブレンド」するアプローチを指す。
効果的なAI実装のためには、信頼、リスク、セキュリティ管理（TRiSM）レイヤーを組織に構築することも重要だ。10以下のAIイニシアチブをスケールする企業には、責任あるAIと倫理チーム、中央AIコミティ、実践コミュニティが必要とされる。より多くのAIプロジェクトをスケールする組織では、人間によるガバナンスだけでは不十分であり、AIポリシーを機械化する「TRiSM」技術が必要となる。
AI対応デバイスが消費者市場を席巻
2025年の生成AI支出の大部分を占めるハードウェア、特にAI対応デバイスの普及は今後数年でさらに加速する見込みだ。GartnerのLoverock氏によれば「市場の成長軌道は、AI対応デバイスの普及率の増加に大きく影響されており、2028年までには消費者向けデバイス市場のほぼ全体がAI対応デバイスで構成されると予想される」としている。
しかし、興味深いのは、この成長が必ずしも消費者の需要に基づいているわけではないという点だ。「消費者はこれらの機能を追求しているわけではない。メーカーが消費者向けデバイスに標準機能としてAIを組み込むにつれて、消費者はそれらを購入せざるを得なくなる」とLoverock氏は指摘する。
Loverock氏は「デバイス市場は最大の驚きであり、需要側よりも供給側に牽引されている市場である」と述べ、「消費者や企業はAI対応デバイスを求めているわけではないが、メーカーはそれらを生産して販売している。2027年までに、AI非対応のPCを購入することはほぼ不可能になるだろう」と予測している。
ComputerWorldが引用するIDC Researchの調査によれば、AI PCの普及率は2023年のわずか5%から2028年には94%に成長する見込みだ。IDCは米国、英国、フランス、ドイツ、日本の大企業から670人のIT意思決定者を対象に調査を実施し、回答者の97%が将来的にAIをより多くの従業員に展開する計画があることを発見した。
AI PCは、組織がクラウドやデータセンターのAIインスタンスを使用する際に直面するコスト、セキュリティ、プライバシーの懸念などの主要な問題を解決する可能性がある。AI PCは、CPUやGPUに加えてNPU（ニューラル・プロセッシング・ユニット）を搭載し、AIアルゴリズムを高速で実行することが可能だ。
IDCのデバイスおよび消費者研究部門のグループ副社長であるトム・マイネリ氏は「これは、AI機能を民主化し、部門や職位を超えてチームがその変革的な可能性から恩恵を受けることを保証するという、より広範な傾向を反映している。AIツールがより利用しやすくなり、特定の職務機能に合わせてカスタマイズされるにつれて、産業全体で生産性、コラボレーション、イノベーションをさらに強化するだろう」と述べている。
一方、Gartner Researchは2025年のPC出荷台数が7.7%増加すると予測しているが、その最大の要因はAI PCの登場ではなく、多くの企業やユーザーがハードウェアを更新してWindows 11に移行する必要性にあるとしている（Windows 10のサポート終了は2025年10月）。
Gartnerのアナリスト、ミカ・キタガワ氏は「私たちの想定では、[AI PC]は出荷台数の成長を促進するものではなく、つまり、ほとんどのエンドユーザーはAIを持ちたいからといってPCを交換するわけではない。特定の理由—例えば、OSのアップグレード、経年劣化したPC、または新しい学校や仕事など—でPCを交換する場合、そして最も重要なのは、価格が適切であれば、偶然[AI PC]を選択することになるだろう」と述べている。
すでに多くのハードウェアメーカーがAI PC市場に参入している。NvidiaのチップはPCで広く使用されており、特にGeForceシリーズはゲーマーの間で人気が高い。Samsung ElectronicsはAI PC向けの最も強力なSSDである「PM9E1」の量産を開始し、Intelは「Ultra」チップ、Lenovoはデバイス全体に「Smarter AI」ツールを導入、AMDはAI操作向けの処理能力を強化した新型CPUを発表するなど、多くの企業がAI PC市場での存在感を高めている。
具体的な製品例としては、Windows 11には複数の生成AI機能が組み込まれており、Appleも「Apple Intelligence」機能を段階的にハードウェアに展開している。しかし、ZDNetが指摘するように、Apple Intelligenceのような機能は、期待されたほどには機能せず、一部の機能が期待通りに動作しなかったり、さらにリリースが遅れたりするなど、生成AIの約束と現実のギャップを象徴している。
まとめ：AIへの投資は継続も戦略的アプローチが重要に
Gartnerの最新予測は、生成AIへの支出が2025年に6440億ドルに達し、前年比76.4%の大幅な成長を遂げることを示している。この成長は主にハードウェア、特にサーバーやAI対応デバイスへの投資によって牽引される見込みだ。
しかし、初期のPoC作業での高い失敗率や現在の生成AI結果への不満から、企業の生成AIの能力への期待は低下している。この課題にもかかわらず、基盤モデルプロバイダーは引き続き数十億ドルを投資し、生成AIモデルのサイズ、性能、信頼性の向上に取り組んでいる。
企業のAI戦略は、一からカスタムソリューションを構築するよりも、既存システムに生成AI機能を組み込んだ商用ソリューションを優先する方向にシフトしている。効果的なAIデプロイメントには、組み込みAI、自前のAI（BYOAI）、構築・ブレンドしたAIからなる包括的なフレームワークが必要とされる。
消費者デバイス市場では、2028年までにほぼすべてのデバイスがAI対応になると予測されている。この傾向は必ずしも消費者の需要によるものではなく、メーカーが標準機能としてAIを組み込む供給主導の動きによるものだ。
だが、もしGartnerの予測が正しければ、我々は停止の兆しを見せないAIの波に乗っていることになる。当面は、ベンダーは生成AIを製品に組み込み続け、顧客はそれが潜在能力を実現するのを待つことになる。これらの目標を進めるためには、すべての関係者が生成AIが目指すようなゲームチェンジャーになることを期待して財布を開く必要があるだろう。
CIOと技術リーダーは、高い失敗率に備えつつも生成AIの可能性を引き続き探求する必要がある。自社開発よりも商用ソリューションへのシフト、効果的なAIガバナンスの確立、そして既存のワークフローへの生成AI機能の統合に焦点を当てることで、企業は生成AIからより大きな価値を引き出すことができるだろう。
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