ガートナー ジャパン8月7日、「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2024年」を発表した。新たに、検索拡張生成（RAG）やヒューマノイドなど5項目を追加している。
同社は、このハイプ・サイクルについて、「今後全ての企業にとって重要となる、未来志向型と捉えられるテクノロジーやトレンドとなっている40のキーワードを取り上げている。日本における高齢化社会の到来と世代交代、さらに加速すると想定される人材難を背景に、新たなテクノロジーがビジネスに与えるインパクトは今後さらに大きなものになる」と説明している。
同社バイス プレジデント アナリストの鈴木雅喜氏によれば、2024年版では、生成AIが2023年に引き続き「過度な期待」のピーク期に位置付けられ、「AIに関連する技術は今後さまざまな用途と業種に広がり、利用者視点で価値を生み出す人中心（People-Centric）の考え方の下で、複数の技術を複合化させていくトレンドが継続するだろう」と述べる。
日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2024年、出典：Gartner（2024年8月）
2024年版では、新たにRAGとマシンカスタマー、ヒューマノイド、エンボディドAI、Large Behavior Model（LBM：大規模振る舞いモデル）が追加された。
同社は、このハイプ・サイクルでRAGを過度な期待のピーク期に位置付けた。企業は、RAGと大規模言語モデル（LLM）と検索を組み合わせて、自社データを生成AIの出力に組み込むことができ、より業務に特化した生成AIの利用を期待することができるとする。
同社ディスティングイッシュト バイス プレジデント アナリストの亦賀忠明氏は、「多くの企業やエンジニアがRAGにチャレンジしている一方で、RAGの精度向上に苦心しているという声が多くの企業から寄せられており、この状況が続くと、生成AI全体の期待度の低下につながる可能性がある」と指摘する。
さらに、「この状況を緩和するためにも、生成AIを推進するリーダーは、ステークホルダーとの間で期待値コントロールをうまく行うことが重要。すなわち、『要約』など『無いよりまし』の領域で割り切って使うことで生産性向上を図るなどの工夫をすることが、生成AIやRAGの成功の鍵になる。生成AIのテクノロジーやRAGのアプローチは、エンジニアのたゆまぬ創意工夫やベンダーの開発競争により日進月歩で進化している。現在、市場はテキストベースのLLMの競争からマルチモーダルにより複雑なタスクをこなすAIエージェントの競争への変革期にある。全ての人は、現在の生成AIのフェーズがインターネットの初期と同様であると捉え、これからも主要ベンダーや市場の変化、さらに自社ビジネスに与えるインパクトに注目し、適宜戦略と実行をアップデートしていく必要がある」と解説している。
また、ヒューマノイドも注目すべきだとし、亦賀氏は「2024年以降、海外の主要な自動車企業がヒューマノイドを工場に投入することで、製造業に産業革命的インパクトをもたらそうとしている。こうしたヒューマノイドも含め、現在世界の自動車業界では、『デジタルを前提とした新たなモビリティー産業』への転換が加速している」と解説している。
加えて、「自動車業界を先行事例とし、全ての日本企業は、産業革命のトレンドへの対応が急務となっていく。その際、単なる合理化としてではなく、People Centricの原理原則の下、働く人の労働負荷の軽減や、人間力を高めるためのケイパビリティーやマインドセットを獲得すべく、人材投資を行いながら従業員とAIやヒューマノイドとの共生を図っていくことが、企業にとって極めて重要なテーマとなる」と述べている。
