2025年は、2024年に引き続き生成AIの進化がIT業界全体を大きく動かす年となっています。
大手デベロッパーを中心に、生成AIを活用した開発ツールの提供が相次ぎ、ノーコード／ローコード開発支援ツールなどは、再び注目が集まっています。生成AIを活用することで、従来の開発プロセスが劇的に効率化され、開発スピードが向上するだけでなく、開発者の生産性向上にも寄与しています。
さらに、AIの影響は開発分野にとどまらず、運用保守やセキュリティ分野においても大きな変革が期待されています。例えば、運用保守の自動化による負荷軽減やセキュリティ脅威の早期検知など、インフラエンジニアとしての業務が一段と高度化し、多様化することが予想されます。そのため、最新の技術動向を素早くキャッチアップし、実務に応用していくことが、今後のエンジニアには不可欠です。
本記事では、2025年に注目すべきITトレンドについて詳しく解説します。特に、生成AIの進化に伴う開発支援ツールの変革、運用・保守の効率化、そしてセキュリティ分野への影響に焦点を当てます。
最新技術動向を把握することで、業務効率の向上やキャリアアップを図るためのヒントをぜひ掴んでください。
index
1. 生成AIによる開発支援ツール
生成AIは、人工知能が学習した膨大なデータから新しいコンテンツを生成する技術です。この技術を活用した開発支援ツールは、コードの自動生成、エラーチェック、コード補完機能を提供し、エンジニアの生産性を飛躍的に向上させます。
これにより、開発者はより創造的な作業に集中できるようになり、ソフトウェア開発のサイクルタイムが短縮されます。特に、複雑なコードベースの管理が必要なプロジェクトや、迅速なプロトタイピングが求められる環境での導入が進んでいます。
代表的なツール/サービス
GitHub Copilot: AIがリアルタイムでコード補完を提供し、開発速度を向上させるツール。
Tabnine: AI駆動のコード補完ツールで、複数のプログラミング言語に対応。
2. ノーコード／ローコード開発支援ツール
ノーコード／ローコード開発支援ツールは、プログラミングの知識がなくても、アプリケーションを迅速に開発できる環境を提供するため、特にビジネス部門が自らのニーズに応じたアプリケーションを短期間で作成することが可能です。これにより、IT部門への依存度が下がり、業務の効率化や自動化が促進されます。
最近では、生成AIを活用したノーコード／ローコードツールが登場しており、さらに高度な自動化や効率的な開発が可能になっています。生成AIは、ユーザーの指示やデータに基づいてコードを自動生成する機能を提供し、従来以上に迅速にアプリケーションを市場に投入できるようになりました。この技術は特に、素早く変化する市場に対応しなければならない企業にとって、重要な競争力の源となっています。
代表的なツール/サービス:
Google AppSheet: ノーコードプラットフォームで、生成AIの力を活かして、業務プロセスの迅速な自動化を実現。
OutSystems: 企業向けのエンタープライズアプリケーション開発に対応し、生成AIによる開発支援を提供。
3. ドメイン特化型LLM（大規模言語モデル）
LLM（Large Language Model）は、自然言語処理において非常に強力なツールですが、一般的なモデルでは特定のドメインにおける専門知識が不足することがあります。ドメイン特化型LLMは、特定の業界や分野に特化したトレーニングを行い、その分野での高度な知識を持つモデルです。
たとえば、医療分野では、医療データに基づいてトレーニングされたLLMが医療専門家に対して精度の高い診断支援を提供します。金融分野でも、専門的なリスク分析や市場予測に活用されることが期待されています。こうした特化型LLMは、業界特有の言語やプロセスに精通しており、業務効率化と精度向上に大きく貢献します。
代表的なツール/サービス:
BloombergGPT: 金融分野に特化したLLMで、金融データを基に高度な分析を提供。
MedPaLM: 医療分野に特化したLLMで、医療専門家向けのサポートを提供。
[参考記事]LLMとは？生成AIとの違いや仕組みを解説
4. AIモニタリングプラットフォーム
AIモニタリングプラットフォームは、AIシステムのパフォーマンスや行動をリアルタイムで監視し、異常検知やパフォーマンスの最適化を行うためのツールです。AIシステムが期待通りに機能し続けることを保証するために、こうしたプラットフォームは重要な役割を果たします。
例えば、AIモデルのドリフト（モデルが時間とともに精度を失う現象）を検出し、適切な修正を行うことで、システムの信頼性を保つことができます。AIモニタリングプラットフォームは、特に大規模なAIプロジェクトや商用AIサービスにおいて、その価値がますます高まっています。これにより、AIが提供する価値を最大限に引き出し、ビジネスの競争力を維持することが可能になります。
代表的なツール/サービス:
Seldon Deploy: AIモデルのデプロイとモニタリングを簡素化し、リアルタイムでのパフォーマンス監視を可能にするプラットフォーム。
WhyLabs: AIモデルの性能を監視し、異常検知やデータドリフトの管理を行うツール。
5. AIアライメント
AIアライメントは、人工知能が人間の意図や目標に沿った行動を取るように設計するための技術です。AIが自己学習を進める中で、予期しない行動を取るリスクを軽減し、安全で信頼性の高いシステムの構築を目指します。
この技術は、特に自律型システムや意思決定支援システムにおいて重要です。AIアライメントは、倫理的な問題やバイアスの問題を解決するための鍵となり、AIが社会に与える影響をコントロールするために不可欠です。今後、AIがますます多くの分野で利用される中で、この技術はAIの信頼性と安全性を保証するための重要な要素となるでしょう。
代表的なツール/サービス:
DeepMind Alignment Research: AIシステムのアライメントを研究し、AIが人間の価値観と一致するようにするプロジェクト。
Anthropic: AIのアライメントに焦点を当てた研究とツールの開発を行う企業。
6. IOWN（Innovative Optical and Wireless Network）
IOWNは、次世代の通信ネットワーク技術で、光ファイバーと無線技術を融合させた超高速・超低遅延のデータ伝送を実現します。これにより、リアルタイム性が要求されるアプリケーションや、大量のデータを扱うIoTデバイス間での通信が劇的に改善されます。
IOWNは、通信インフラの革新だけでなく、スマートシティや自動運転車、AR/VRといった次世代技術の基盤としても期待されています。特に、従来のインターネットでは難しかった超高帯域幅と超低遅延の両立が可能になり、データ処理のスピードと精度が求められるあらゆる分野で革新をもたらします。
代表的なツール/サービス:
NTT IOWN構想: 次世代の通信ネットワークとして、超高速・低遅延のデータ伝送を目指すプロジェクト。
7. 永続性メモリー（PMEM）
永続性メモリー（PMEM）は、揮発性メモリーと不揮発性メモリーの両方の特性を兼ね備えた新しいメモリー技術です。PMEMは、電源を切ってもデータを保持できるため、従来のRAMよりも信頼性が高く、データベースやストレージシステムのパフォーマンスを大幅に向上させます。
これにより、システムのダウンタイムが削減され、データ復旧のスピードが劇的に向上します。さらに、PMEMは従来のストレージよりも高速なアクセスを提供するため、リアルタイムでのデータ処理が必要なアプリケーションにおいて特に有効です。クラウドサービスやデータセンターにおいて、今後の主流となることが予想されます。量子コンピューティングのポテンシャルを実際のビジネスに応用するための準備が進むでしょう。
代表的なツール/サービス:
Intel Optane: 高速で耐久性のあるPMEM製品、リアルタイムデータ処理に最適。
MemVerge Memory Machine: PMEMの可能性を最大限に引き出すソフトウェアソリューション。
8. Husky（ハスキー）
ハスキーは、分散型ファイルシステムの一種で、高いセキュリティとスケーラビリティを実現する新しい技術です。大量のデータを効率的に分散処理することで、ビッグデータやAIモデルのトレーニングを高速に行うことが可能です。ハスキーは、データの信頼性を確保しつつ、高速なデータアクセスを提供するため、データ集約型のアプリケーションやAI研究においてその能力を発揮します。
特に、複雑なデータセットを扱う大規模なプロジェクトにおいて、その性能が評価されています。また、ハスキーの分散処理能力は、データの冗長性を確保しつつも、リソースの効率的な利用を可能にします。業は変化するビジネスニーズに柔軟に対応できるネットワークインフラを構築できるでしょう。
代表的なツール/サービス:
Ceph: オープンソースの分散ストレージプラットフォームで、クラウド環境でのデータストレージに適している。
Google File System (GFS): 大規模分散システム向けの高いスケーラビリティと信頼性を持つファイルシステム。
9. 次世代データドライブ
次世代データドライブは、従来のハードドライブやSSDの性能を大幅に超える新しいストレージ技術です。これらのデータドライブは、データの読み書き速度を劇的に向上させ、より高速かつ効率的なデータ処理を実現します。特に、大量のデータを迅速に処理する必要があるビッグデータ解析やリアルタイム処理が求められる環境での採用が進んでいます。
次世代データドライブは、エンタープライズレベルのストレージソリューションとしてだけでなく、個人向けの高性能ストレージデバイスとしても注目されています。今後、クラウドサービスやデータセンターの運用において、この技術がスタンダードとなる可能性があります。レンドリーなイノベーションを推進し、社会に対してポジティブなインパクトを与えることが期待されます。
代表的なツール/サービス:
Samsung Z-SSD: 超高速ストレージで、AIやビッグデータ分析に最適。
Western Digital OptiNAND: 高性能なデータストレージで、大容量かつ高速なデータ処理を実現。
10. マルチモーダル
マルチモーダル技術は、異なる種類のデータ（例えば、画像、音声、テキストなど）を統合して処理する技術です。これにより、AIは複数の感覚情報を組み合わせて、より包括的な判断を行うことが可能になります。たとえば、視覚情報と音声情報を組み合わせることで、より自然で人間に近いインタラクションが実現します。
この技術は、ユーザーインターフェースの進化を促進し、AIアシスタントや自動翻訳システム、スマート家電の制御など、さまざまな分野での応用が期待されています。特に、次世代の人間とAIの相互作用を進化させる鍵として、マルチモーダル技術は今後ますます重要性を増すでしょう。
代表的なツール/サービス:
OpenAI GPT-4: テキスト、画像、音声など複数のモダリティを扱えるAIモデル。
DeepMind Perceiver: さまざまな種類のデータを統合して処理するマルチモーダルモデル。
まとめ
2025年は、AIブームが中心となりこれらの新しいITインフラ技術が注目される年となるでしょう。これらの技術とツールをいち早く取り入れることで、次世代のデジタルインフラを構築し、持続可能な成長を実現することができます。
LLMを活用したサービスの構築支援「Mx.インフラソリューション」
