2025年はAIエージェントとマルチモーダルAIが本格普及し、企業はRAG技術を活用した高精度な回答と業務効率化で競争優性を確立。
2025年はAIエージェントとマルチモーダルAIが本格普及し、企業はRAG技術を活用した高精度な回答と業務効率化で競争優位性を確立。
概要と背景
2025年は、人工知能（AI）技術が新たな段階へと進化し、特に「AIエージェント」と「マルチモーダルAI」が本格的に普及する年として注目されています。これに伴い、企業が生成AIの活用において直面する課題、特に情報の正確性や最新性といった点を克服するため、「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術」の重要性が一層高まっています。これらの技術を戦略的に導入し、業務プロセスに深く組み込むことで、企業は高精度な情報活用と抜本的な業務効率化を実現し、激化する市場競争において明確な優位性を確立しようとしています。
詳細な技術・ビジネス内容
AIエージェントの台頭と業務変革
2025年は「AIエージェント元年」とも称され、その市場は急速な拡大を見せています。世界のAIエージェント市場は、2024年の約51億米ドルから2030年には約471億米ドルへと、年平均成長率（CAGR）44.8%で成長すると予測されています。国内市場においても、2024年度の1億6000万円から2029年度には135億円に達し、CAGRは142.8%という驚異的な伸びが期待されています。
AIエージェントは、単にコンテンツを生成する従来の生成AIとは異なり、ユーザーから与えられた目標に対し、タスクを自律的に分解・生成し、必要に応じて他のアーキテクチャと連携しながら実行する能力を持っています。環境認識、意思決定、実行といった一連のプロセスを自ら担うことで、より広範な業務の自動化と効率化を促進します。
具体的な導入事例としては、製造業での生産ライン監視の自動化による故障の早期発見やダウンタイム削減、カスタマーサービスにおける24時間体制の顧客対応で約3割の問い合わせをAIが自己完結で解決するケースなどが挙げられます。AOKIホールディングスではGoogleのマルチモーダルAI「Gemini」を活用し、メール対応の要約や返信文生成で業務効率を大幅に向上させました。KDDIの「議事録パックン」やソフトバンクの「satto」も、AIエージェントによる業務効率化の好例です。今後は、複数のAIエージェントが協調してワークフロー全体を分担する「マルチAIエージェント」の実用化が進み、営業支援やマーケティングといったフロントオフィス業務に加え、ビジネスプロセスやバックオフィス業務への適用も拡大すると見られています。
マルチモーダルAIの進化と新たな表現力
マルチモーダルAI市場もまた、目覚ましい成長を遂げています。2025年には29.9億米ドルに達し、2030年には108.1億米ドルへと、CAGR 29.29%で成長すると予測されています。別の予測では、2024年から2029年の間に42億3,480万米ドルの成長が見込まれ、CAGRは34.8%とされています。
マルチモーダルAIは、テキスト、画像、音声、動画など、複数の異なる種類のデータを同時に理解し、生成し、判断できるAI技術です。OpenAIの「GPT-4V（GPT-4 with Vision）」やGoogleの「Gemini」といった先進的なモデルの登場により、AIはより直感的でダイナミックな情報処理能力を獲得しました。
この技術の進化は、より高度なデータ融合技術の開発を促し、異なるモダリティ間の相互理解を深めることで、より自然で効果的なAIインターフェースの実現に貢献します。トランスフォーマーモデルや生成モデルといった新しいAIアーキテクチャの適用により、学習能力と適応性がさらに向上したアーキテクチャが開発されると期待されています。リコーは経済産業省とNEDOが推進する「GENIAC」プロジェクトに採択され、マルチモーダルLLM（LMM）の本格開発に乗り出しており、note株式会社もGeminiを活用してクリエイターのコンテンツ作成を支援するなど、その応用範囲は広がりを見せています。
RAG技術による高精度な情報活用
RAG（検索拡張生成）技術は、生成AIの回答精度を飛躍的に高めるための鍵として、2025年も引き続きその進化が期待されています。RAG市場は、2025年から2033年の予測期間中に約32.1%の成長率を示すと見られています。
RAGは、大規模言語モデル（LLM）が回答を生成する際に、外部の知識データベースから関連情報を検索し、その情報を根拠として利用することで、AIが事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション」を抑制し、回答の信頼性と精度を向上させます。これにより、従来の生成AIでは対応が難しかった最新情報や企業固有のナレッジにも対応できるようになり、業務活用における生成AIの価値を最大化します。
2025年のRAGのトレンドとしては、テキストだけでなく画像や音声など複数の形式のデータを統合して処理する「マルチモーダルRAG」の進化が挙げられます。効率的な検索アルゴリズムの開発、動的な知識更新メカニズム、そしてAIの判断根拠を明確にする「説明可能なRAG」の研究も進められています。将来的には、RAGとAIエージェントの境界が曖昧になり、両者が統合された形で企業アーキテクチャに組み込まれていくと予測されています。
企業事例では、LINEヤフーがRAG技術を活用した独自ツール「SeekAI」を全従業員に導入し、70万時間もの業務削減を実現したことは特筆すべき成果です。アサヒビール、朝日生命、JR東日本、AGC、東京メトロ、出光興産、東京ガス、東洋建設、助太刀といった多様な企業が、社内情報検索アーキテクチャ、照会回答アーキテクチャ、チャットボット、社内WikiなどにRAGを導入し、業務効率化や顧客対応の改善を進めています。トヨタ自動車は、グローバル1.5億台のデータを活用する業務ドメイン特化型RAG SaaSを展開し、調査工数を約34%削減しました。株式会社ACESはRAG精度改善ソリューションを提供し、9割以上の精度改善や数万時間の工数削減を実現した事例を報告しています。
市場・競合への影響
AIエージェント、マルチモーダルAI、RAG技術の本格普及は、市場全体に大きな影響を与え、企業間の競争環境を大きく変えるでしょう。これらの技術を早期に導入し、自社のビジネスモデルや業務プロセスに最適化できた企業は、生産性の向上、コスト削減、顧客体験の向上といった面で先行者利益を享受できます。
特に、RAG技術による高精度な情報活用は、企業の意思決定の質を高め、顧客への提供価値を向上させる上で不可欠となります。ハルシネーションのリスクを低減し、信頼性の高い情報に基づいた業務遂行が可能になることで、金融、医療、法務といった高度な専門知識を要する分野でのAI活用が加速します。
競合企業は、これらの技術導入の遅れが、情報格差や業務効率の差として現れ、競争力の低下に直結するリスクに直面します。AIエージェントによる自動化が進むことで、人間にしかできない創造的な業務や高度な判断が求められる業務への人材シフトが加速し、企業は従業員のスキルアップやリスキリングにも注力する必要が出てくるでしょう。
今後の展望
2025年以降も、AIエージェント、マルチモーダルAI、RAG技術の進化は止まることなく、さらに高度化・複合化していくと予想されます。
AIエージェントは、より複雑なタスクを自律的に実行し、人間との協調作業において不可欠な存在となるでしょう。特に、複数のエージェントが連携し、企業全体のワークフローを最適化する「マルチAIエージェントアーキテクチャ」は、新たなビジネスモデルやサービス創出の原動力となります。
マルチモーダルAIは、現実世界からの多様な情報をより深く理解し、人間が自然にAIと対話できるインターフェースの実現に貢献します。これにより、AIは単なるツールではなく、より直感的でパーソナルなアシスタントとしての役割を強化していくでしょう。
RAG技術は、その適用範囲をさらに広げ、リアルタイムでの知識更新や、より複雑な推論を伴う情報検索が可能になります。また、AIエージェントとの統合が進むことで、エージェントが自律的に最適な情報を探索し、それを基に意思決定やタスク実行を行う、より高度な自律型AIアーキテクチャの実現に貢献します。
企業は、これらの技術トレンドを常に注視し、自社の戦略に合わせた最適な導入と活用を進めることが、持続的な成長と競争優位性の確立に不可欠となります。技術の進化だけでなく、倫理的な側面やガバナンスの確立も同時に進めることで、AIが社会全体にポジティブな影響をもたらす未来を築くことができるでしょう。