ハイプ・サイクル（ガートナー）2024年版 | 4つのトレンドに分類、生成AIは過度な期待のピークを過ぎる

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新興技術のハイプ・サイクル（2024年版）

ハイプ・サイクル（2024年版）

出典：Gartner『Gartner 2024 Hype Cycle for Emerging Technologies』

現地時間2024年8月21日、米国の調査会社Gartner（ガートナー）が「新興技術のハイプ・サイクル2024年版」を公開しましたので、概要を整理します。

ハイプ・サイクル（2024年版）の概要

「新興技術のハイプ・サイクル2024年版」も、2019年版で方針を変更して以来、過去の同ハイプ・サイクルでは取り上げていなかった最新テクノロジーを紹介しています。

そのため、「幻滅期（Trough of Disillusionment）」「啓発期（Slope of Enlightenment）」「生産の安定期（Plateau of Productivity）」のテクノロジーがなくなっています。

また、2年から5年で主流に採用される可能性が高いものは少なく、多くは5年から10年以上かかるテクノロジーとなっています。

テクノロジーの初期段階の性質上、展開リスクは高くなりますが、アーリーアダプターにとってのメリットは潜在的に大きくなります。

Generative AI（生成的AI）は、昨年は「過度な期待のピーク（Peak of Inflated Expectations）」のほぼ中央に位置していましたが、今回は「過度な期待のピーク」終わり部分に移動し、2年から5年で主流に採用される可能性が高いとしています。

これは、ビジネスの焦点が基礎モデルへの関心からROIを促進するユースケースへと移行し続けているため、過大な期待のピークを過ぎたとしています。

そして、2,000を超えるテクノロジーや適用済みフレームワークを分析したうえでの知見を抽出し、注目すべき25の先進テクノロジーを4つの包括的なトレンドとして簡潔にまとめています。

そこで、注目すべき25の先進テクノロジーは、「自律型 AI：Autonomous AI」「開発者の生産性の向上：Boost Developer Productivity」「トータルエクスペリエンスによるエンパワーメント：Empower With Total Experience」「人間中心のセキュリティとプライバシーの実現：Deliver Human-Centric Security and Privacy」の4つのテーマに分類しています。

なお、2023年版では、「新興 AI：Emergent AI」「開発者エクスペリエンス（DevX）：Developer experience (DevX)」「普及型クラウド：Pervasive cloud」「人間中心のセキュリティとプライバシー：Human-centric security and privacy」の4つの包括的なトレンドに集約していました。

2024年版、新興テクノロジーを4つのテーマに分類

自律型 AI：Autonomous AI

AIの急速な進化により、人間の監視を最小限に抑えて動作し、自己改善し、複雑な環境での意思決定を効果的に行うことができる自律型AIシステムが生まれている。

人間が実行できるあらゆるタスクを実行できる高度なAIシステムは、ゆっくりと現実へ移行し始めている。

注目すべきテクノロジー

・マルチエージェントシステム、大規模アクションモデル、マシンカスタマー、ヒューマノイド作業ロボット、自律エージェント、強化学習など

・マルチエージェントシステム（MAS：multiagent systems、自己組織化システム）
複数の相互作用するインテリジェントエージェントで構成されたコンピュータシステム

・マシンカスタマー（machine customers）
機械の顧客が幅広い消費者および企業の購入に関与するようになり、組織にとっての主要な課題と機会を予測して解明し、組織がそれらに取り組む必要がある。
参考：Gartner Says Machine Customers Represent

開発者の生産性の向上：Boost Developer Productivity

テクノロジーは、開発者がソフトウェアを設計して提供する方法を変革し、開発者の生産性をこれまで以上に高めている。

開発者の満足度、コラボレーション、フローを改善することで、利益を最大化しながら、より高品質の製品を迅速に提供できるようになる。

注目すべきテクノロジー

・AI拡張ソフトウェアエンジニアリング、クラウドネイティブ、GitOps、社内開発者ポータル、プロンプトエンジニアリング、ウェブアセンブリなど

・GitOps
バージョン管理や継続的インテグレーション/継続的デリバリー(CI/CD)などのDevOps(開発および運用)の手法をインフラ管理に適用した運用モデル

・ウェブアセンブリ（Wasm：WebAssembly）
Webアプリケーションを高速実行するための最新技術で、プログラミング言語と多様な実行環境の間に位置する中間層的な役割

トータルエクスペリエンスによるエンパワーメント：Empower With Total Experience

トータルエクスペリエンスとは、顧客エクスペリエンス、従業員エクスペリエンス、マルチエクスペリエンス、ユーザーエクスペリエンスの実践を融合させることで、優れた共有エクスペリエンスを生み出す戦略である。

顧客と従業員の両方にエンパワーメントを提供して、信頼、満足度、忠誠心、支持を高めることを目指す。

注目すべきテクノロジー

・顧客のデジタルツイン、空間コンピューティング、スーパーアプリ、6Gなど

・スーパーアプリ（superapps）
エンドユーザー (顧客、パートナー、従業員) に一連のコア機能と、独自に作成されたミニアプリへのアクセスを提供するアプリ
参考：Gartner、Superapps

人間中心のセキュリティとプライバシーの実現：Deliver Human-Centric Security and Privacy

チーム間で相互信頼と共有リスクの認識の文化を生み出すセキュリティとプライバシーの技術を使用することで、組織の回復力が高まる。

人間中心のセキュリティとプライバシーは、組織のデジタル設計に強固なセキュリティとプライバシーの基盤を織り込む。

注目すべきテクノロジー

・AI TRiSM、サイバーセキュリティメッシュアーキテクチャ、デジタル免疫システム、偽情報セキュリティ、フェデレーテッドマシンラーニング、準同型暗号化など

・AI TRiSM（AI Trust, Risk and Security Management）
AIモデルのガバナンス、信頼性、公平性、確実性、堅牢性、有効性、プライバシーをサポートする枠組みと定義
参考：Gartner、AIを安全かつ効果的に活用するために必要なことは何か？

・サイバーセキュリティメッシュアーキテクチャ（CSMA：cybersecurity mesh architecture）
多くの企業は、特定のセキュリティリスクに対処することを目的として、さまざまなポイントセキュリティソリューションを導入しているため、セキュリティアーキテクチャが複雑になり、監視と管理が困難に、検出の見逃しや応答の遅延につながる。そこで、サイロ化されたセキュリティから、より協調的で柔軟なセキュリティアプローチに移行するのを支援する概念
参考：Gartner、Cybersecurity Mesh

・フェデレーテッドマシンラーニング（federated machine learning：連合学習）
データサンプルを明示的に共有することなく、ローカルノードに含まれる複数のローカルデータセットでマシンラーニング (ML) アルゴリズムをトレーニングすることが目的
参考：Gartner、Federated Machine Learning

4つのテーマ別テクノロジーと主流の採用までに要する年数

黎明期

テーマ別、主流の採用までに要する年数（黎明期）

「過度な期待」のピーク期

テーマ別、主流の採用までに要する年数（過度な期待）

『Gartner 2024 Hype Cycle for Emerging Technologies』を参考にしてATY-Japanで作成

ハイプ・サイクルの2024年版と2023年版

ハイプ・サイクル（2024年版）

ハイプ・サイクル（2024年版）

出典：Gartner『Gartner 2024 Hype Cycle for Emerging Technologies』

ハイプ・サイクル（2023年版）

ハイプ・サイクル（2023年版）

出典：Gartner『Hype Cycle for Emerging Technologies, 2023』

ハイプ・サイクル（2024年版）では、「自律型 AI：Autonomous AI」「開発者の生産性の向上：Boost Developer Productivity」「トータルエクスペリエンスによるエンパワーメント：Empower With Total Experience」「人間中心のセキュリティとプライバシーの実現：Deliver Human-Centric Security and Privacy」の4つのテーマに分類しています。

・AIが引き続き注目を集めている一方で、CIOやその他のIT幹部は、開発者、セキュリティ、顧客および従業員のエクスペリエンスに変革をもたらす可能性のある他の新興テクノロジーも調査する必要がある。

・組織の未実証テクノロジーの取り扱い能力に応じてこれらのテクノロジーを活用する方法を戦略的に検討する必要がある。

一方、2023年版では、「新興 AI：Emergent AI」「開発者エクスペリエンス（DevX）：Developer experience (DevX)」「普及型クラウド：Pervasive cloud」「人間中心のセキュリティとプライバシー：Human-centric security and privacy」の4つのテーマに分類しています。