ガートナージャパンは2024年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。インフラ技術のうち、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注目すべきキーワードを取り上げている。2024年版では新たに5項目を追加し、一部を除外した。追加したテクノロジーの中では、RAG（検索拡張生成）が「『過度な期待』のピーク期」に位置している。
米ガートナー（Gartner）のハイプサイクル（Hype Cycle）は、テクノロジーやサービス、関連する概念、手法などの項目の認知度や成熟度を視覚的に示したグラフである。テクノロジーが普及するまでに必ず通過する5つの時期をハイプカーブと呼ぶ曲線で表し、各項目が現在どの時期にあるのかを示している。
今回、ガートナージャパンが発表した「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」は、インフラ技術のうち、特に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注目すべき重要なキーワードを日本に特化したかたちで取り上げている。
2024年版では、新たに5項目のテクノロジーやトレンドを追加し、40のキーワードを取り上げている。一方で、2023年版に載せた項目の一部を除外している（関連記事：未来志向型インフラ技術のハイプサイクル、生成AIが過度な期待のピーク期に─ガートナー）。
今回加わったのは、「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」「マシンカスタマー」「ヒューマノイド」「エンボディドAI（Embodied AI、注1）」「LBM（Large Behavior Model：大規模ふるまいモデル）」である。
注1：エンボディドAI（Embodied AI）は、実世界や仮想世界など何らかの環境とのやりとりを通して学習することで、自らの機能を継続的に改善・進化させるAI技術のこと。
図1：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：ガートナー ジャパン）拡大画像表示
2024年に追加したテクノロジーの中では、RAGが「『過度な期待』のピーク期」に位置している。「RAGは大規模言語モデル（LLM）と検索のハイブリッドアプローチであり、このアプローチによって企業は自社データを生成AIの出力に組み込めるため、より業務に特化した生成AIの利用が期待されている」（ガートナー、図1）。
RAGについて、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次のように述べている。
「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ころが多い。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。期待値をうまくコントロールし、要約などのように“ないよりまし”な領域で割り切って使うといった工夫が成功のカギとなる」
また、ヒューマノイドについては、2024年以降に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なインパクトをもたらそうとしている点を挙げる。亦賀氏は、ヒューマノイドを含めて現在、世界の自動車業界はデジタルを前提とした新たなモビリティ産業への転換が加速しているとして、次のようにコメントしている。
「自動車業界を先行事例とし、すべての日本企業は、産業革命のトレンドへの対応が急務となる。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極めて重要なテーマとなる」。
