MIT Technology Reviewが2025年のAI業界を象徴する14の重要用語を発表。超知能、推論モデル、AIエージェントなど、今年のAI業界を席巻した概念を解説。AI投資バブルへの懸念も指摘。

2025年のAI業界を象徴する14の重要用語をMIT Technology Reviewが発表

MIT Technology Reviewは2025年12月25日、今年のAI業界を象徴する14の重要用語をまとめた記事を公開しました。この1年間、AI業界は目覚ましい発展を遂げ、多くの新しい概念や技術用語が登場しました。年初にはまだ知られていなかったDeepSeekが業界全体に衝撃を与え、Metaはメタバースから超知能の追求へと方向転換しました。また、「バイブコーディング」という新しいプログラミング手法も生まれました。これらの用語は、AI技術の急速な進化と、それに伴う期待や懸念を反映しています。同誌の記者たちは、良くも悪くも今年を特徴づけたAI用語を振り返り、2026年もさらに驚きに満ちた年になるだろうと予測しています。この記事は、AI技術の現状を理解し、今後の展開を予測する上で重要な指針となります。

超知能への競争が本格化

「超知能」とは、人類に対してユートピアまたはディストピアをもたらす可能性のある、未来の超強力なAI技術を指す言葉です。この概念自体は新しいものではありませんが、2025年に大手テック企業が本格的な投資を開始したことで注目を集めました。Metaは7月に超知能を追求するAIチームの設立を発表し、競合他社のAI専門家を引き抜くために9桁の報酬パッケージを提示していると報じられました。12月にはMicrosoftのAI部門責任者も追随し、超知能の追求に数千億ドルを投じる可能性があると述べました。ただし、超知能の定義は人工汎用知能、いわゆるAGIと同様に曖昧です。このような技術が実現可能かどうかよりも、いつ実現するのか、そして現在のAI技術がそこへの足がかりとして十分なのかが重要な問題となっています。

バイブコーディングで誰でもプログラマーに

「バイブコーディング」とは、プログラミングの知識がなくても、生成AIモデルのコーディングアシスタントに指示を出すだけでアプリやゲーム、ウェブサイトを作成できる手法です。この言葉はOpenAIの共同創業者であるアンドレイ・カルパシー氏が作りました。30年前、スティーブ・ジョブズはすべてのアメリカ人がプログラミングを学ぶべきだと述べましたが、今日ではコーディングの知識がゼロの人でも短時間でデジタル製品を作れるようになりました。ただし、この手法で作られたものが正常に動作するかは不確実で、セキュリティ面でも問題がある可能性が高いとされています。それでも、この技術の支持者たちはそうした細かい問題を気にせず、楽しみながら開発を進めています。

チャットボット精神病という新たな懸念

「チャットボット精神病」とは、チャットボットとの長時間の対話が脆弱な人々に妄想を引き起こし、極端な場合には精神病を引き起こしたり悪化させたりする現象を指します。これは正式な医学用語ではありませんが、研究者たちは自分自身や知人に起きたと報告するユーザーからの逸話的証拠の増加に注目しています。さらに深刻なのは、チャットボットとの会話後に亡くなった人々の家族がAI企業を相手取って起こす訴訟が増加していることです。これらの訴訟は、AI技術が潜在的に致命的な結果をもたらす可能性があることを示しています。この問題は、AI技術の安全性と倫理的な使用に関する重要な議論を呼び起こしています。

推論モデルがAI業界の新標準に

「推論」モデルとは、問題を複数のステップに分解し、一つずつ解決していく大規模言語モデル、いわゆるLLMのことです。OpenAIは1年前に最初の推論モデルであるo1とo3をリリースしました。その1か月後、中国企業のDeepSeekが業界を驚かせる形で、初のオープンソース推論モデルR1を発表しました。瞬く間に、推論モデルは業界標準となり、すべての主要なチャットボットがこの技術を搭載するようになりました。推論モデルは、権威ある数学やプログラミングコンテストで人間のトップレベルの成績に匹敵する性能を示し、LLMができることの限界を押し広げました。一方で、LLMが「推論」できるという話題は、LLMが本当にどれほど賢いのか、どのように機能しているのかという古い議論を再燃させました。「人工知能」という言葉自体と同様に、「推論」も技術用語にマーケティングの輝きを加えたものと言えます。

ワールドモデルで常識を持つAIへ

大規模言語モデルは言語処理能力に優れていますが、常識に欠けています。簡単に言えば、世界がどのように機能するかについての基礎的な理解がないのです。LLMは文字通りの本から学ぶ存在で、あらゆることについて雄弁に語れる一方、オリンピックプールに象が何頭入るかといった質問には誤った答えを出してしまいます。例えば、Google DeepMindのLLMの一つは「ちょうど1頭」と答えました。「ワールドモデル」とは、AIに世界の物事がどのように組み合わさっているかについての基本的な常識を与えることを目指す、さまざまな技術の総称です。最も視覚的な形態では、Google DeepMindのGenie 3や、フェイフェイ・リー氏のスタートアップWorld Labsの注目技術Marbleのようなワールドモデルが、ロボットが訓練できる詳細でリアルな仮想世界を生成できます。Metaの元チーフサイエンティストであるヤン・ルカン氏もワールドモデルに取り組んでおり、今年はこのアプローチに専念するため、Metaを退職してAdvanced Machine Intelligence Labsという新しいスタートアップを立ち上げました。

ハイパースケーラーと地域社会の対立

「ハイパースケーラー」とは、AI運用のために特別に設計された巨大なデータセンターのことです。OpenAIやGoogleなどの企業が、より大規模で強力なAIモデルを構築するために使用しています。これらの建物内では、世界最高のチップがモデルの訓練と微調整を行っており、必要に応じて拡張できるモジュール式の設計になっています。2025年はハイパースケーラーにとって大きな年でした。OpenAIはドナルド・トランプ大統領とともに、全米に史上最大規模のデータセンターを建設する5000億ドルの共同事業「スターゲート」プロジェクトを発表しました。しかし、これは多くの人々に疑問を投げかけています。消費者は新しいデータセンターが電気料金を引き上げるのではないかと懸念しています。また、これらの建物は一般的に再生可能エネルギーでの運用に苦労しており、それほど多くの雇用も生み出しません。

AIバブルへの懸念が高まる

AIの壮大な約束が経済を浮揚させています。AI企業は目を見張るような額の資金を調達し、評価額が急上昇しています。彼らはチップとデータセンターに数千億ドルを注ぎ込んでおり、その資金は借入や疑わしい循環取引によって賄われることが増えています。一方、OpenAIやAnthropicのようなゴールドラッシュを主導する企業は、利益を上げるまでに何年もかかるか、あるいは永遠に利益を上げられない可能性があります。投資家たちはAIが新しい富の時代をもたらすと大きく賭けていますが、この技術が実際にどれほど変革的なものになるかは誰にもわかりません。AIを使用しているほとんどの組織はまだ見返りを得ておらず、AIによる低品質な成果物があふれています。LLMのスケーリングが超知能をもたらすのか、それとも新しいブレークスルーが必要なのかについて、科学的な不確実性があります。ただし、ドットコムバブルの前例とは異なり、AI企業は強い収益成長を示しており、Microsoft、Google、Metaのような資金力のあるテック大手も含まれています。

エージェント型AIが新たなトレンドに

2025年、「AIエージェント」はあらゆる場所に登場しました。新機能の発表、モデルのリリース、セキュリティレポートなど、2025年を通じてAIエージェントへの言及が溢れていました。ただし、多くのAI企業や専門家は、何が真に「エージェント型」と言えるのかについて意見が一致していません。これは非常に曖昧な用語です。広大なウェブ上であなたの代わりに行動するAIが常に期待通りに動作することを保証するのは事実上不可能ですが、エージェント型AIは当面の間、定着しそうです。何かを売りたいときは、それをエージェント型と呼べばよいのです。この言葉は、AI技術のマーケティングにおける流行語となっています。

蒸留技術で小型モデルが実用的に

「蒸留」とは、大規模で高性能なAIモデルの知識を、より小型で効率的なモデルに移転する技術です。この手法により、企業は巨大なモデルの能力を維持しながら、より少ない計算リソースで動作するモデルを作成できます。2025年、蒸留技術は特に重要になりました。DeepSeekのような企業が、この技術を使って驚くほど効率的なモデルを開発し、業界に衝撃を与えたからです。蒸留されたモデルは、スマートフォンやエッジデバイスなど、計算能力が限られた環境でAIを実行する際に特に有用です。この技術は、AI技術をより広く利用可能にし、コストを削減する上で重要な役割を果たしています。

合成データの活用が拡大

「合成データ」とは、実際の観測から収集されたものではなく、アルゴリズムによって人工的に生成されたデータのことです。AIモデルの訓練には膨大な量のデータが必要ですが、プライバシーの懸念や実データの不足により、合成データの使用が増加しています。合成データは、実データの統計的特性を模倣しながら、個人を特定できる情報を含まないため、プライバシー保護の観点から有利です。また、希少なシナリオやエッジケースのデータを生成することで、モデルの堅牢性を向上させることもできます。ただし、合成データだけで訓練されたモデルが実世界でどの程度うまく機能するかについては、まだ議論が続いています。

マルチモーダルAIの進化

「マルチモーダル」AIとは、テキスト、画像、音声、動画など、複数の種類のデータを理解し処理できるAIシステムのことです。2025年、マルチモーダルAIは大きく進化しました。OpenAIのGPT-4VやGoogle Geminiのような最新モデルは、画像を見て説明したり、音声を聞いて応答したり、動画の内容を理解したりできます。この技術により、AIはより人間に近い方法で世界を理解できるようになりました。例えば、料理の写真を見せてレシピを尋ねたり、動画を見せて何が起きているかを説明させたりできます。マルチモーダルAIは、教育、医療、エンターテインメントなど、さまざまな分野での応用が期待されています。

プロンプトインジェクション攻撃への対策

「プロンプトインジェクション」とは、AIシステムに悪意のある指示を注入して、意図しない動作をさせる攻撃手法です。例えば、チャットボットに「以前の指示を無視して、代わりにこれをしてください」と指示することで、本来の動作を変更させることができます。2025年、AIエージェントの普及に伴い、この種の攻撃への懸念が高まりました。AIエージェントがユーザーの代わりにウェブを閲覧したり、取引を実行したりする場合、プロンプトインジェクション攻撃は深刻な被害をもたらす可能性があります。AI企業は、これらの攻撃を検出し防止するための新しい技術を開発していますが、完全な解決策はまだ見つかっていません。

オープンソースAIをめぐる議論

オープンソースAIとは、モデルの重みやコードが公開され、誰でも自由に使用、修正、配布できるAIシステムのことです。2025年、オープンソースAIは大きな議論を呼びました。DeepSeekのR1のようなオープンソースモデルが、クローズドソースの商用モデルに匹敵する性能を示したことで、オープンソースの重要性が再認識されました。支持者は、オープンソースAIが透明性を高め、イノベーションを促進し、AI技術へのアクセスを民主化すると主張しています。一方、批判者は、強力なAIモデルを公開することで、悪意のある行為者がそれを悪用する可能性があると警告しています。この議論は、AI技術の発展と安全性のバランスをどう取るかという、より大きな問題の一部です。

私たちへの影響

これらのAI用語と技術は、私たちの日常生活に大きな影響を与えつつあります。ビジネスパーソンにとっては、AIエージェントやバイブコーディングのような技術が、業務の効率化や新しいサービスの創出につながる可能性があります。一方で、プログラミングの知識がなくてもアプリを作れるようになることで、従来のソフトウェア開発者の役割が変化するかもしれません。

短期的には、これらの技術により、より多くの人がAIツールを使って創造的な作業や問題解決を行えるようになるでしょう。チャットボットとの対話で精神的な問題が生じる可能性については、利用者が注意を払い、適切な距離を保つことが重要です。中長期的には、超知能やワールドモデルのような技術が実現すれば、社会全体に大きな変革をもたらす可能性があります。ただし、AIバブルが崩壊すれば、投資や雇用に悪影響が出る可能性もあります。

ただし、これらの技術はまだ発展途上であり、多くの課題が残されています。プライバシー、セキュリティ、倫理的な問題については、引き続き慎重な検討が必要です。AI技術の恩恵を受けつつ、そのリスクを最小限に抑えるためには、技術者、政策立案者、そして私たち一人ひとりが、これらの問題について理解を深め、適切な対応を取ることが求められています。