今後5年間のAI開発動向

人工知能（AI）は近年急速に進歩しており、ChatGPTのような生成AIツールが一般に知られる存在となり、自動運転車も研究室を出て公道を走るようになりました。

2025年現在、AIはほぼすべての経済分野に浸透しており、専門家は21世紀の変革技術として広く認識しています。

今後5年間でAIの影響力はさらに深まり、革新的な技術と新たな課題の両方をもたらすでしょう。

本記事では、主要な研究機関や業界の観察者の洞察をもとに、今後5年間に世界を形作ると予測されるAI開発の主要トレンドを検証します。

AIの急速な導入と投資の拡大

AIの導入は過去最高水準に達しています。世界中の企業が生産性向上と競争優位獲得のためにAIを積極的に活用しています。世界のほぼ5社中4社が何らかの形でAIを利用または検討しており、これは歴史的な高水準です。

この資金急増はAIの実質的なビジネス価値への信頼に支えられており、2024年には78％の組織がAIを活用していると報告（2023年の55％から増加）され、製品やサービス、戦略にAIを統合しています。

アナリストはこの勢いが続くと予測しており、世界のAI市場は2025年の約3900億ドルから2030年には1.8兆ドル超へ成長すると見込まれています。これは過去の技術ブームをも凌ぐ驚異的な年率約35％の成長率であり、AIが現代企業にとって不可欠な存在となっていることを示しています。

私たちは、あらゆる企業が最高のAIを利用できる全く新しい技術基盤の瀬戸際に立っています。

— テクノロジー業界リーダー

生産性向上と投資回収率が主要な推進力です。初期導入企業はすでにAIによる大幅な成果を実感しています。調査によると、AIを活用するトップ企業は生産性や顧客満足度などの指標で15～30％の改善を報告しています。

例えば、生成AIを導入した中小企業では二桁台の収益増加を達成したケースもあります。AIの価値は多数の小さなタスクの自動化やプロセス最適化による累積的な効果にあり、組織全体でスケールすると企業の効率性を大きく変革します。

そのため、明確なAI戦略を持つことが今やミッション・クリティカルです。AIを業務や意思決定に組み込むことに成功した企業は競合に大きく差をつける一方、導入が遅れる企業は取り返しのつかない遅れをとる可能性があります。実際、業界アナリストは今後数年でAIリーダーと遅れを取る企業の格差が拡大し、市場全体の構造を変える可能性を指摘しています。

企業におけるAI統合は加速しています。2025年以降、あらゆる規模の企業がパイロットプロジェクトから本格的なAI展開へと移行するでしょう。クラウドコンピューティングの大手（「ハイパースケーラー」）は、AI搭載クラウドサービスの企業需要が急増していると報告しており、この機会を捉えるためにAIインフラへの巨額投資を行っています。

これらのプロバイダーはチップメーカー、データプラットフォーム、ソフトウェア企業と提携し、性能、収益性、安全性を満たす統合AIソリューションを提供しています。特に、60％以上のSaaS製品にAI機能が組み込まれ、マーケティングから人事までの機能にAI「コパイロット」が展開されています。

経営層へのメッセージは明確です：AIを単なる技術実験ではなく、ビジネスの中核として扱うこと。具体的には、ワークフローに体系的にAIを浸透させ、従業員をAIと共に働けるようスキルアップさせ、インテリジェントオートメーションを最大限活用するためにプロセスを再設計することです。これらの取り組みを行う組織は今後数年で大きな成果を得ると期待されています。

AIの急速な導入と投資の拡大

AIモデルと生成AIの進化

基盤モデルと生成AIは急速に進化しています。生成AIほど爆発的に成長した技術はほとんどありません。2022年にGPT-3のような大規模言語モデル（LLM）やDALL·E 2のような画像生成モデルが登場して以来、生成AIの利用は急増しています。

2023年初頭にChatGPTは1億人のユーザーを突破し、現在では主要LLMプラットフォームに1日あたり40億以上のプロンプトが入力されています。今後5年間でさらに高性能なAIモデルが登場するでしょう。

テック企業は自然言語処理、コード生成、視覚的創造性などの限界を押し広げる最先端AIモデルの開発競争を繰り広げています。特に、AIの推論能力の向上に注力しており、モデルが論理的に問題を解決し、計画を立て、人間のように複雑なタスクを「考える」ことを可能にしようとしています。

このAI推論への注力は現在の研究開発の最大の推進力の一つです。企業領域では、単なるコンテンツ生成ではなく、ビジネスデータと文脈を深く理解して意思決定を支援できるAIが究極の目標です。高度なLLMを開発する企業は、AIの推論力を企業独自データに適用することが最も有望な機会と考えています。

例えば、新しいマルチモーダルモデルは画像を解析して自然言語で質問に答えたり、複雑なテキストプロンプトから短い動画を生成したりできます。これらの能力は2030年までに成熟し、AI生成動画コンテンツや高度なロボティクス知覚など、新たな創造的かつ実用的な応用を開くでしょう。

将来のAIモデルはより汎用的になり、複数の入力タイプやタスクをシームレスに処理できるようになると予想されます。モダリティの融合とモデルアーキテクチャの拡大が進み、10年末にはより強力な基盤モデルが登場する一方で、計算負荷も増加するでしょう。

より安価な計算資源と専用AIハードウェアの組み合わせにより、スマート家電から産業用センサーまで、処理を小型エッジデバイスで行うか、高度に最適化されたクラウドサーバーからストリーミングする形で、AIがあらゆる場所に組み込まれるようになります。

AIモデルと生成AIの進化

自律型AIエージェントの台頭

最も興味深い新興トレンドの一つは、自律型AIエージェントの登場です。これは知能だけでなく、目標達成のために自ら行動できるAIシステムを指します。しばしば「エージェンティックAI」と呼ばれ、高度なAIモデル（LLMなど）に意思決定ロジックやツール利用を組み合わせ、最小限の人間介入で多段階タスクを実行可能にします。

今後5年間で、AIエージェントは実験的デモから実用的な職場ツールへと進化するでしょう。実際、企業リーダーはAIエージェントが労働力を実質的に倍増させると予測しており、多くのルーチンタスクや知識作業を担うことが期待されています。

例えば、AIエージェントはすでにルーチンの顧客対応を自律的に行い、マーケティングコピーやソフトウェアコードの初稿を生成し、設計仕様から試作品を作成できます。この技術が成熟するにつれ、企業は営業担当者やプロジェクトマネージャーなど、部門横断的に「デジタルワーカー」としてAIエージェントを展開するでしょう。

AIエージェントは人間の創造性と機械の効率性を融合し、かつてない生産性を解き放つでしょう。

— 労働力専門家、業界調査

重要なのは、これらのエージェントは人間を置き換えるのではなく、補完することを目的としている点です。実際には、人間の従業員がAIエージェントを監督し、高度な指示を与え、複雑または創造的なタスクに集中しながら、反復作業をデジタルパートナーに委任します。

初期導入者は、このような人間とAIの協働により、プロセス（顧客対応や新機能のコーディングなど）が劇的に高速化し、人間は戦略的業務に専念できると報告しています。

このトレンドを活用するには、組織はワークフローや役割を再考する必要があります。AIエージェントを効果的に統合するための新たな管理手法が求められ、スタッフ教育、監督役割の設置、ガバナンス体制の確立が不可欠です。

これは大きな変革管理の課題です。最近の業界調査では、多くの企業が人間とAIの融合労働力の調整を検討し始めた段階に過ぎません。しかし、成功した企業はかつてない生産性とイノベーションを実現する可能性があります。

2030年までには、企業が大規模な「AIエージェントチーム」やAIエージェントセンターを設置し、業務の大部分を担うようになり、働き方が根本的に変わることも十分に考えられます。

自律型AIエージェントの台頭

専用AIハードウェアとエッジコンピューティング

AI能力の急速な進展は計算需要の爆発的増加と連動しており、ハードウェアの大きな革新を促しています。今後数年で、AI専用チップや分散コンピューティング戦略の新世代が登場し、AIの成長を支えるでしょう。

AIの処理能力への要求はすでに極めて高く、最先端モデルのトレーニングや複雑なタスクの推論には膨大な計算サイクルが必要です。この需要に応えるため、半導体企業や大手テック企業はAIワークロードに最適化された専用シリコンを設計しています。

汎用CPUやGPUとは異なり、これらのAIアクセラレータ（多くはASIC＝特定用途向け集積回路）はニューラルネットワーク計算を効率的に実行するよう設計されています。多くの顧客がデータセンター向けに専用AIチップを検討しており、ワットあたりの性能向上を求めています。

この種のチップの利点は明確で、特定のAIアルゴリズムに特化したASICは汎用GPUよりも大幅に高性能を発揮します。特にエッジAI（スマートフォンやセンサーなど電力制約のあるデバイスでのAI実行）に有用です。業界関係者は、今後数年でエッジでのAI展開が増えるにつれ、AIアクセラレータの需要が加速すると予測しています。

同時に、クラウドプロバイダーはAI計算インフラを拡大しています。主要クラウドプラットフォーム（Amazon、Microsoft、Googleなど）は、AIモデルのトレーニングと推論需要に応えるため、独自のAIチップやシステムを開発し、データセンター容量に数十億ドルを投資しています。

彼らはAIワークロードを巨大な収益機会と捉え、企業がデータや機械学習タスクをクラウドに移行する動きを支えています。この集中化により、企業は専用ハードウェアを購入せずとも強力なAIを利用可能になります。

ただし、供給制約も顕在化しています。例えば、高性能GPUの需要が世界的に高まり、一部で不足や納期遅延が発生しています。先端チップの輸出規制など地政学的要因も不確実性を増しています。これらの課題は、新たなチップ製造工場の建設やニューロモルフィック、量子コンピューティングなどの新しいハードウェアアーキテクチャの開発を促進するでしょう。

良いニュースとして、AIハードウェアの効率は着実に向上しています。毎年、チップは高速化しエネルギー効率も改善されており、最近の分析ではAIハードウェアコストは年率約30％低下し、エネルギー効率（ワットあたりの計算量）は年率約40％向上しています。

これはAIモデルがより複雑になる一方で、1回の演算あたりのコストが低下していることを意味します。2030年までには、高度なAIアルゴリズムの実行コストは現在のごく一部になる可能性があります。

より安価な計算資源と専用AIハードウェアの組み合わせにより、スマート家電から産業用センサーまで、処理を小型エッジデバイスで行うか、高度に最適化されたクラウドサーバーからストリーミングする形で、AIがあらゆる場所に組み込まれるようになります。

まとめると、今後5年間はAI専用ハードウェアの両極端なトレンドが確立されます。クラウドの大規模AIスーパーコンピューティングクラスターと、エッジに知能をもたらす効率的なAIチップです。これらがAI拡大のデジタル基盤を形成します。

専用AIハードウェアとエッジコンピューティング

AIが変革する産業と日常生活

AIは技術研究所にとどまらず、ますます日常生活やあらゆる産業に組み込まれています。今後数年で、医療、金融、製造、小売、交通などの分野でAIの統合が深まり、サービス提供のあり方が根本的に変わるでしょう。

これらの例は氷山の一角に過ぎません。伝統的に低技術分野とされてきた農業、鉱業、建設でも、自律型農機具、AI駆動の鉱物探査、スマートエネルギー管理などAI活用が進んでいます。

実際、あらゆる産業でAI利用が増加しており、これまでAIが多用されてこなかった分野でも、資源利用の最適化、廃棄物削減、安全性向上（例えば、労働者の疲労や機械の状態をリアルタイム監視するAIシステム）に役立っています。

消費者の視点では、日常生活もAIと密接に結びついています。多くの人がすでにAIを活用したスマートフォンアプリでニュースをキュレーションしたり通勤計画を立てたりしています。

スマートフォン、車、家庭のバーチャルアシスタントは年々賢くなり会話も自然になっています。自動運転車や配送ドローンはまだ普及途上ですが、今後5年で特定の都市やサービス（ロボタクシー、無人食料品配送など）で一般的になる可能性があります。

教育分野もAIの影響を受けており、個別学習ソフトウェアが生徒のニーズに適応し、AIチューターが様々な科目でオンデマンド支援を提供しています。全体として、AIは日常活動の背景でますます機能し、サービスをより便利でパーソナライズされたものにしていくでしょう。2030年にはこれらのAI駆動の利便性を当たり前のものとして受け入れているかもしれません。

AIが変革する産業と日常生活

責任あるAIと規制

AI開発の急速な進展は、倫理、安全性、規制に関する重要な課題を提起しており、これらは今後の中心的テーマとなります。責任あるAI— AIシステムが公平で透明かつ安全であることを保証することは、もはや単なる流行語ではなく、ビジネスの必須課題です。

2024年には偏った結果や安全性の失敗などAI関連の問題が急増しましたが、主要なAI開発者の多くは倫理や安全性の評価プロトコルを標準化していません。このリスク認識と実際のリスク軽減のギャップを、多くの組織が今まさに埋めようとしています。

業界調査によると、2025年には企業リーダーは局所的なAIガバナンスを容認せず、企業全体で体系的かつ透明なAI監督を進める見込みです。理由は明快で、AIが業務や顧客体験に不可欠になるにつれ、誤った推奨、プライバシー侵害、信頼性の低いモデル出力などの失敗が企業に実害（評判の損失や規制罰則）をもたらすからです。

成功するAIガバナンスはリスク回避だけでなく、戦略的目標とROIの達成—信頼性のある形でAIパフォーマンスをビジネス価値に結びつけること—で評価されます。

— AI保証リーダー、業界専門家

したがって、厳格なAIリスク管理が標準となるでしょう。企業はAIが意図通りに機能し、法的・倫理的枠組み内にあることを保証するため、内部チームや外部専門家による定期的なAI監査や検証を開始しています。

世界各国の規制当局も動きを強めています。AI規制は国内外で厳格化しており、2024年には米国連邦機関が59件のAI関連規制措置を導入し、前年の2倍以上となりました。

欧州連合は包括的なAI法案を最終調整中で、高リスクAIシステムに対し透明性、説明責任、人間の監督を義務付けます。他地域も追随しており、OECD、国連、アフリカ連合は2024年に透明性、公平性、安全性を指針とするAIガバナンス枠組みを発表しました。

このようなAI倫理と基準に関する国際協調の動きは強まる見込みですが、各国の規制哲学の違いがAIの進展に影響を与える可能性があります。例えば、比較的柔軟な体制（米国など）は迅速なイノベーションと展開を促進し、一方で厳格な規制（EUなど）は特定用途の展開を遅らせるものの、公共の信頼を高める可能性があります。

責任あるAIのもう一つの側面は、バイアス、誤情報、AI出力の信頼性の問題です。HELM（Holistic Evaluation of Language Models）安全性評価など、新たなツールやベンチマークが開発され、AIシステムの事実性や安全性を評価しています。

これらの標準化されたチェックはAIシステム開発の必須要素となるでしょう。一方で、AIのリスクと利益に対する世論の違いが、規制当局や企業の監督強化の度合いに影響を与えます。

興味深いことに、AIに対する楽観的な見方は地域によって大きく異なります。中国、インドネシア、発展途上国ではAIの純利益に非常に楽観的ですが、西側諸国ではより慎重または懐疑的です。

楽観的な見方が広がれば（欧米でも徐々に増加傾向）、公平で安全なシステムが保証される限り、AIソリューションの社会的受容が高まる可能性があります。

まとめると、今後5年間はAIガバナンスの重要な転換期となります。EUなどで初の包括的AI法が施行され、各国政府がAI監督機関に投資し、企業は責任あるAI原則を製品開発に組み込むでしょう。

イノベーションを阻害しない「柔軟な」規制アプローチで急速な進展を促しつつ、消費者や社会を潜在的なリスクから守るバランスを取ることが課題です。AIが新興技術から成熟技術へと移行する中で、これが最大の挑戦の一つとなります。

責任あるAIと規制

グローバル競争と協力

今後5年間のAI開発は、激しいグローバル競争と国際協力の努力によっても形作られます。現在、米国と中国がAI分野の二大強豪です。

米国は多くの指標でリードしており、2024年には世界のトップAIモデルの40モデルを輩出しました。中国は15モデル、欧州はわずか数モデルです。しかし、中国は主要分野で急速に差を縮めています。

中国製AIモデルは2024年の主要ベンチマークで米国モデルとほぼ同等の品質を達成し、AI研究論文や特許の量では世界トップであり、長期的なAI研究開発へのコミットメントを示しています。

この競争はイノベーションの加速を促すでしょう。現代の宇宙開発競争のように、各国が互いの進展を凌駕するために資源を投入しています。政府によるAI投資コミットメントの拡大も見られ、中国は475億ドルの国家基金を発表し、米国やEUも数十億ドルを研究と人材育成に投じています。

とはいえ、AIは二国間の話にとどまりません。グローバルな協力と貢献が増加しており、欧州、インド、中東などの地域も独自のAIイノベーションやモデルを生み出しています。

例えば、欧州は信頼性の高いAIに注力し、多くのオープンソースAIプロジェクトの拠点です。インドは教育や医療で大規模なAI応用を進め、世界のAI人材の半数以上を供給しています。

また、小規模国もシンガポールのAIガバナンスやスマートネーション構想、UAEのAI研究・展開など、専門分野を切り開いています。OECDや国連の枠組み、グローバルAIパートナーシップ（GPAI）のような多国間協議もあり、AI基準の一定の整合性を目指しています。

地政学的競争は続き（軍事利用や経済的優位性の分野で激化も予想され）、一方でAI倫理、安全性、地球規模の課題解決には協力が必要と認識されています。気候変動、パンデミック対応、人道支援などの分野で国境を越えた研究協力が増えるかもしれません。

グローバルなAI環境の興味深い側面は、地域ごとの態度やユーザーベースの違いがAIの進化に影響を与えることです。先述の通り、発展途上国ではAIの利益に対する楽観的な見方が強く、フィンテックや教育技術などの分野で実験的な市場となる可能性があります。

対照的に、懐疑的な地域では規制が厳しくなり、信頼の低さから導入が遅れるかもしれません。2030年までに、AIがほぼ普及した国と慎重に進める国の二極化が進む可能性があります。

しかし、慎重な地域でもAIの潜在力を無視できず、英国や欧州諸国はAI安全性とインフラに投資しています（英国は国家AI研究クラウド、フランスは公共スーパーコンピューティングなど）。

つまり、競争は単に最速のAIを作ることではなく、各社会のニーズに合った適切なAIを構築することにあります。

要するに、今後5年間は競争と協力が複雑に絡み合う時代となり、シリコンバレーや北京だけでなく、世界の意外な場所からも画期的なAI成果が生まれるでしょう。

そして、AIが国家の重要資源（かつての石油や電力のような）となる中で、各国が協力と競争をどう管理するかが、世界のAI開発の軌跡に大きな影響を与えます。

グローバル競争と協力

AIがもたらす雇用とスキルへの影響

最後に、AIの近未来を語る上で欠かせないのが、仕事と雇用への影響です。AIは仕事を奪うのか、それとも新たな仕事を生み出すのか？これまでの証拠は両方の側面を示していますが、純粋な自動化よりも補完的な役割が強い傾向にあります。

世界経済フォーラムは、2025年までにAIが世界で約9700万の新規雇用を創出し、一方で約8500万の仕事を置き換えると予測しており、純増は1200万となります。

これらの新しい職種はデータサイエンティストやAIエンジニアから、AI倫理専門家、プロンプトエンジニア、ロボットメンテナンス専門家など全く新しいカテゴリーまで多岐にわたります。実際、現在の求人の10％以上が10年前にはほとんど存在しなかった職種（例：AI責任者や機械学習開発者）です。

重要なのは、大規模な失業ではなく、AIの初期影響は労働者の生産性向上とスキル需要の変化であることです。AIを最も早く導入した産業では、2022年以降、従業員1人あたりの収益成長率が最大で3倍速となっています。

これらの産業では、労働者は不要になるのではなく、より生産的で価値の高い存在となっています。実際、AI集約型産業では賃金が非AI産業の約2倍の速さで上昇しています。

高度に自動化可能な職種でも、AI関連スキルを持つ労働者は賃金が上昇しており、企業はAIツールを効果的に活用できる従業員を高く評価しています。全体として、AIスキルの価値は高まっており、基本的なAI駆動の分析やコンテンツ生成ツールの利用でも賃金が上がっています。

ある分析では、AIスキルを持つ従業員は同様の職種でスキルを持たない者より平均で56％高い賃金を得ており、このプレミアムは1年で倍増しています。これは「AIリテラシー」が必須能力になりつつあることを示しています。

とはいえ、AIは確実に仕事の性質を変えています。多くのルーチンや低レベルのタスクは自動化され、データ入力、レポート作成、単純な顧客対応などをAIが担います。これにより、一部の仕事は消失または再定義されます。

特に事務的で反復的な処理業務は置き換えリスクが高いですが、そうしたタスクが消える一方で、人間の創造性や判断力、AI監督を必要とする新たな業務が生まれています。

結果として、多くの職種で必要なスキルセットが変化しています。LinkedInの分析によると、2030年までに平均的な仕事で使われるスキルの約70％が数年前とは異なると予測されています。

言い換えれば、ほぼすべての仕事が進化しているのです。適応には継続的な学習と再スキル習得が不可欠です。

幸いにも、AI教育とスキルアップへの取り組みが活発です。2/3の国がK-12教育にコンピュータサイエンス（AI含む）を導入し、企業は従業員研修に積極投資しています。世界的に37％の経営者が短期的にAIツール研修への投資増加を計画しています。

また、テック企業や大学による無料のAI基礎教育プログラムなど、オンライン学習や認定資格の普及も進んでいます。

AIのおかげで、仕事の性質は特定のタスクの習得から、新しいタスクを常に習得し続けることへと変わりつつあります。

— 業界レポート、労働力分析

職場におけるAIのもう一つの側面は、「人間とAIのチーム」が生産性の基本単位となることです。前述の通り、AIエージェントや自動化が一部の作業を担い、人間は監督や専門知識を提供します。

先進的な企業は、AIが担当する初級業務を減らし、より戦略的な役割に直接人材を配置し、AIに雑務を任せる形で役割を再定義しています。

これにより従来のキャリア階層が平坦化し、単純作業をAIが担うため新人が実務で学ぶ機会が減るため、新たな人材育成方法が求められます。また、AIによる変化の速さに対する従業員の不安や負担も増加しています。

したがって、リーダーはこの移行を積極的に管理し、AIの利点を伝え、従業員をAI導入に参加させ、人間の仕事を置き換えるのではなく補完することが目的であると保証する必要があります。AI活用が自然な文化を育む企業は最大の成果を得るでしょう。

まとめると、今後5年間の労働市場は破滅ではなく変革の時代となります。AIは特定のタスクや職務を自動化しますが、新たな専門性の需要を生み、多くの労働者をより生産的かつ価値ある存在にします。

課題（かつ機会）は労働力をこの変化に導くことです。生涯学習を受け入れ、AIを活用できるよう役割を適応させる個人や組織が新たなAI経済で成功し、そうでない者は取り残されるでしょう。

あるレポートは端的にこう述べています。AIのおかげで、仕事の性質は特定のタスクの習得から、新しいタスクを常に習得し続けることへと変わりつつある。今後数年はこの変化に追いつく能力が試されますが、成功すればより革新的で効率的、そして人間中心の働き方が実現するでしょう。

AIがもたらす雇用とスキルへの影響

結論：AIの未来を形作る

今後5年間のAI開発の軌跡は、技術、ビジネス、社会にわたる深遠な変化をもたらす見込みです。AIシステムはより多様なモダリティを習得し、推論能力を向上させ、より高い自律性を持つようになるでしょう。

同時に、AIは日常生活の織物に深く織り込まれ、取締役会や政府の意思決定を支え、工場や病院の運営を最適化し、カスタマーサービスや教育の体験を向上させます。

機会は計り知れません。経済生産性や科学的発見の促進から、気候変動（AIは再生可能エネルギーの導入加速や資源の賢明な利用を促進すると期待されています）などの地球規模課題への対応まで。しかし、AIの潜在力を最大限に引き出すには、伴うリスクや課題を乗り越える必要があります。倫理、ガバナンス、包摂性の問題に継続的に取り組み、AIの恩恵が広く共有され、落とし穴に覆われないようにしなければなりません。

AIの未来は人間の選択とリーダーシップによって形作られます。AI自体は強力で複雑なツールですが、最終的には私たちが設定する目標を反映するものです。

— テクノロジーリーダーシップの視点

一つの大きなテーマは、AIの未来は人間の選択とリーダーシップによって形作られるということです。AIは強力で複雑なツールですが、最終的には私たちが設定する目標を反映します。

今後5年間は、ステークホルダーがAI開発を責任を持って導くための重要な期間です。企業はAIを思慮深く倫理的に実装し、政策立案者はイノベーションを促進しつつ公共を保護するバランスの取れた枠組みを策定し、教育者やコミュニティはAIがもたらす変化に備えた人材育成を行う必要があります。

AIを巡る国際的かつ学際的な協力を深め、この技術をポジティブな成果に導くことが求められます。成功すれば、2030年はAIが人間の潜在能力を大幅に拡張し、より賢く働き、健康に暮らし、これまで手の届かなかった問題に取り組む新時代の幕開けとなるでしょう。

その未来では、AIは恐怖や誇大宣伝の対象ではなく、人類のために機能する受け入れられた、適切に統治された現代生活の一部として認識されるでしょう。このビジョンの実現が、今後5年間のAI開発における最大の挑戦であり約束です。