世界最大規模のテックイベント「CES2025」最新レポート！ AIエージェントが描く2025年の世界

CES2025の開幕を前に行われたセッション「CES2025 Tech Trend to Watch（注目すべきテクノロジー・トレンド）」でも、AIは、サステナビリティやモビリティとともにトレンドの中核を占めた。

パンデミック後、デジタルトランスフォーメーションの進展に伴い、リアルとデジタルの境界は曖昧になり、人とテクノロジーの相互作用はこれまでにないレベルへと深化した。CES2025では、これを「デジタル共存（Digital Coexistence）」という概念で主要テーマとして提示し、AIをその中心に位置づけた。このテーマのもと、様々なAI関連企業が出展し、AI用半導体、センサー、クラウド、サイバーセキュリティ、ヒューマノイドロボット等などを含む実に多岐にわたるプロダクトやサービス、ソリューション、個々のテクノロジーが展示された。消費者に身近な分野では、AIが組み込まれたスマホやPC、テレビ、自動車、さらにはスマートグラスなどが進化を遂げた。また、これらの端末上でAIを高速かつ効率的に処理するエッジコンピューティングも、次世代ソリューションを支えるテクノロジーとして脚光を浴びた。

中でも、筆者が特に注目したのがAIエージェントだ。これは、人間の介入を必要とせず、みずから目標や環境を理解し、タスクを計画・実行できる高度な自律型AIである。予測AIが需要予測を、生成AIがオリジナルなテキストや画像の生成を担ってきた中、AIエージェントはその先を行く存在だ。

旅行手配を例にとろう。従来の生成AIは、目的地や交通手段といった旅行プランを提案するなど旅程を計画するのが精一杯。しかし、AIエージェントはその先へと踏み込み、ホテルやフライトの予約、支払いまでを「代理人」として自動でやってくれる。ユーザーは結果を待つだけでよく、従来の手間が完全に排除される。

実際、この分野には、すでに多くの主要企業が参入している。マイクロソフトの「Copilot Studio」は、顧客が自律型エージェントを自由に作成できる環境を提供。カナダのスタートアップ企業Chatbaseも、AIエージェントの構築プラットフォームを提供する。

CES2025開幕直前の１月６日の夜、NVIDIAの創業者兼CEOのジェンスン・フアン氏が基調講演を行い、大きな話題を呼んだ。その場で発表されたのは、AIプロセッサ「Blackwell」の量産開始、デスクトップ用AIスーパーコンピューター「Project DIGITS」や自律走行車やロボティクス開発を支援する物理AIプラットフォーム「NVIDIA Cosmos」などの新商品だ。これらは、NVIDIAが多岐にわたる分野で最先端テクノロジーを牽引していることを改めて示すものだった。

もちろんNVIDIAも、AIエージェントをAI進化の中核に位置付ける。同氏は、AIエージェントは「数兆ドルの機会」であり、「AIエージェントの時代が到来した」と述べた。フアン氏の基調講演で発表された「Agentic AI Blueprints」は、企業がカスタマイズされたAIエージェントを迅速に構築・展開し、業務の自動化と効率化を実現するための包括的な開発フレームワークだ。これは、推論や計画、行動を自律的に行う「知識ロボット」としてのAIエージェントを支え、複雑なデータ処理や意思決定を可能にする。

ここで特に興味深かったのは、フアン氏が語った「3つのスケーリング法則」である。これはAIの性能を進化させる基盤であり、フアン氏はこれを3つの段階に分けて解説した。

第一に、「事前トレーニング・スケーリング（Pre-Training Scaling）」だ。AIの性能向上は、トレーニングデータの量、モデルの規模、そして計算能力の増加によって実現される。この法則に基づき、データが増えるほどAIはより高度な能力を発揮する。現在、インターネット上で生成されるデータ量は年々倍増しており、近い将来、人類史上これまでに生成されたデータ総量を凌駕する見通しだ。

第二に、「事後トレーニング・スケーリング（Post-Training Scaling）」だ。ここでは、強化学習や人からのフィードバックによってAIのスキルが洗練され、特定の分野での性能が向上する。AIは生成した回答に対してフィードバックを受け取り、反復的に課題を解決することで、自らの能力を高めていく。このプロセスは、人が教育や訓練を通じて成長する過程に似ている。

第三に、「テスト・タイム・スケーリング（Test-Time Scaling）」が紹介された。これはAIが実運用で発揮する能力に関するもので、複雑な課題に取り組む際に計算リソースを動的に配分する。単なる一回限りの推論ではなく、問題をステップ毎に分解して考える「推論」や、複数の解決策を生成・評価する能力が含まれる。これにより、AIは柔軟で適応力の高いシステムとして機能する。

AIエージェントの性能は、複雑な状況での意思決定や創造的な問題解決を可能にする方向へ加速する。AIエージェントは、人の代わりにより高度で多岐にわたる意思決定を下し、あらゆる側面で中心的な役割を担う可能性を秘めている。それを支えるのがフアン氏の語る「スケーリング法則」というわけだ。

フアン氏は「未来では、企業のＩＴ部門はAIエージェントのHR部門になる」と言い切り、AIエージェントが職場生産性を支える中心的な存在になることを予測した。先進的な企業では、それぞれのプロがそれぞれのAIエージェントをもち、それぞれのプロがそれぞれのプロとコミュニケーションするとともに、それぞれのプロのAIエージェントがそれぞれのプロのAIエージェントとコミュニケーションして仕事を進める未来がすぐに到来する。これが彼の発言の真意だ。以下の写真は、AIリサーチアシスタントのプロのAIエージェントが多彩なプロのAIエージェントとコラボレーションする様子を示している。一方、自律走行車やロボットなどの物理AIに関連して「数兆ドル規模の事業機会」という巨大なポテンシャルにも言及。これらのテクノロジーが単なる個別のイノベーションにとどまらず、次世代経済を支える基盤となることを強調した。この展望は、NVIDIAの戦略がハードウェア供給を超え、AIとロボティクスを駆使して新たな産業と価値を創造するビジョンに根ざしており、フアン氏の言葉には強いインパクトと説得力が宿っていた。

AIエージェントの進化がくらしや働き方を一変させる一方で、私たちが直面する新たな課題も浮上してきた。もしあなたがAIにフライト予約を任せた結果、本来ならもっと安くて便利な便があったのに、AIの判断ミスや偏りでそれを見逃してしまったとしたら、どう感じるだろうか。あるいは、膨大な個人データが知らぬ間に商用目的で悪用されていたら。セキュリティやプライバシー保護、意思決定の透明性など、これらは単なる技術的問題にとどまらず、社会全体の信頼基盤を揺るがしかねない重要なテーマだ。膨大な個人データを扱う際、ユーザーの同意をどう確保するのか。また、AIが下した結論が果たして公正で信頼に足るものであるかをどう検証するのか。AIエージェントの可能性を議論する一方で、こうしたジレンマを克服するにはルールや枠組みの構築も欠かせないだろう。

AIエージェントが意思決定プロセスに深く統合される中で、その運用をいかに倫理的に行うかも重要な課題だ。AIエージェントが企業の偏見に基づいて重要な情報を見落としたり、誤った選択肢を提示したりした場合、その影響はどれほど大きいだろうか。その点、「Explainable AI」（XAI、説明可能なAI）の役割に注目が集まっている。XAIとは、AIの意思決定プロセスを明確化し、その根拠を人が理解しやすい形で提示するテクノロジーを指す。従来のAIはブラックボックスとしての側面が強く、その判断プロセスは不透明だった。XAIはその不透明性を解消し、AIがどのように結論を導いたのかを説明可能にすることを目指している。

より根本的に、人のアイデンティティや社会的な役割が再定義される可能性もでてくる。AIとの関係性が私たちの価値観や行動にどのように影響を与えるのかは、真剣に考えなければならない大きなテーマだ。

CES2025では、新たな時代の幕開けを告げる数多くのAI関連テクノロジーが披露された。それらは、単なる利便性や効率性の向上を超え、社会構造そのものを変革する可能性を秘めている。同時に、倫理的課題や透明性の確保への対応が求められており、企業が積極的に取り組むべき重要なテーマとなっている。私たちがAIエージェントをどう受け入れ、育てていくか。それは、これからの社会がどれだけ持続可能で、信頼に満ちたものになるかを左右するカギとなるだろう。