2025年AI開発最前線レポート

🎯 注目のAIプロダクト：The 2025 State of AIをご紹介！

ProductHuntでの評価

サービス概要と特徴

世界中の企業がAIを活用したサービスを次々とリリースし、2024年から2025年にかけては、より高度な機能を備えたAIの開発が加速すると予想されています。本レポート「The 2025 State of AI」は、1,250名以上のAI開発者やビルダーへの調査をもとに、AI導入の現状や活用事例、開発段階、そして2025年に向けた計画を詳しく分析しています。

主な調査結果

AI開発の進捗状況

企業がAIをどの段階まで導入しているかについては、結果が大きく分かれました。

• **25.1%**の企業がすでにAIアプリケーションを本番運用しており、これは小規模企業でも約23%、大規模企業では約29%が該当します。
• 一方で、Proof of Concept (PoC) 段階やベータテスト中の企業も同程度存在し、アイデア段階からは脱しているものの本番導入には至っていないケースも多く見られます。

よく使われるAIの用途

2024年に特に開発が進んだAIのユースケースは以下のとおりです。

• ドキュメント解析
• カスタマーサポート（チャットボット）
• 自然言語による分析
• コンテンツ生成
• レコメンドシステム
• コード生成・自動化
• リサーチ自動化
• コンプライアンス自動化

なかでもドキュメント解析は対応モデルが早くから実用水準に達しており、企業が導入しやすい分野でした。また、最大128kトークンのコンテキストウィンドウが一般的になりつつあることから、大規模データを参照しながら自然言語での分析を行うケースが増え、2024年後半の注目領域となりました。

マルチモーダル対応

テキストやドキュメントだけでなく、画像・音声・動画といったマルチモーダル対応のAIも徐々に広がりつつあります。調査では、ファイル形式を扱うAIアプリケーションが最多ですが、画像の活用率も約50%に上り、音声・動画が約27.6%、16.3%と続きます。

モデルやホスティング先

APIプロバイダの利用状況としては、依然としてOpenAIやAzureがトップを走り、AnthropicやAWS Bedrock、GCPなども取り入れられています。また、大企業ほどクラウドベースのソリューションを選ぶ傾向が強いようです。オープンソースモデルではLlama 3.2やFireworks AIなどへの言及もありました。

開発を支えるAIツール

AI導入企業の多くは、独自の内部ツールか市販のサードパーティプラットフォームを使用して開発プロセスを効率化しています。以下のようなフレームワーク・プラットフォームが多く挙がりました。

• Vellum
• Langchain
• Llama Index
• Langfuse
• Flowise
• CrewAI
• Voiceflow

多くの企業が、プロンプトの管理やモデルのバージョン管理、オーケストレーションなどに対応したツールを活用する方向へシフトしています。

課題と評価手法

2024年に多くの開発者を悩ませた主な課題は、AI特有の"ハルシネーション"（事実とは異なる回答を生成してしまう現象）でした。また、どのユースケースを優先すべきかの判断や、社内の専門人材不足も大きな壁となっています。これらを解決するためには、AIの正確性を高める評価（Evaluation）が重要視されており、調査によると約半数の企業がすでに何らかの評価指標を実践中です。ただし、本格的な自動評価ツールやサードパーティ製プラットフォームの導入はまだ進んでおらず、マニュアルチェックに頼るケースが多いようです。

モニタリングと運用

AIを本番導入している企業のうち、完全に動作を監視する仕組み（Observability）を整えているのは過半数で、自社開発のモニタリングシステムが最も多いという結果になりました。外部のモニタリングツールやオープンソースの利用は徐々に増えているものの、カスタマイズが容易な社内ツールを好む企業も依然として多いようです。

さまざまなロールの関与

AI開発は従来のエンジニアリング部門だけでなく、プロダクト部門やデザイン部門、経営陣、さらに特定の業種に精通したエキスパートなどが協力して進める必要があると指摘されています。こうした横断的なコミュニケーションや検証プロセスが、品質向上に大きく寄与すると考えられます。

アーキテクチャ面での注目ポイント

• RAG (Retrieval-Augmented Generation)：基盤モデルに社内の知識ベースを取り込む際に活用され、社内文書やFAQを参照しながら正確な回答を生成する仕組みが普及。
• ファインチューニング：モデルの改良に用いられるものの、2024年では想定よりも少ない利用率でした。ベースモデルの性能向上やプロンプト設計技術の成熟が影響していると推測されます。
• ベクターデータベース：企業規模を問わず導入事例が増加し、Pinecone、PG vector、Weaviate、MongoDBなどがよく使用されています。

価格設定

本レポート自体の価格設定などは公式情報に記載されていませんが、企業がAIに投資する費用はモデルの利用料金、ベクターデータベース管理費用、サードパーティツールのサブスクリプションなどが主な項目として挙げられます。結果的に、どのモデルを採用し、どの部分を内製化するかでコスト構成が大きく変わるようです。

ユーザーのコメントや評価

本レポートの調査全体では、開発者やビルダーをはじめとする多種多様な職種・立場の方からフィードバックが寄せられています。特定の個人名は伏せられていますが、共通して挙がる意見としては、

"AIの実装ハードルが下がった一方で、細かな部分のチューニングや評価の手間が増えた。"

"社内の理解や取り組みが進んだ今こそ、より高度なエージェント機能やマルチモーダル対応に挑戦していきたい。"

などがありました。

想定される利用シーン

2024年の成果を踏まえ、多くの企業が以下のようなケースでAI活用に取り組んでいます。

• 膨大なドキュメントの解析や分類の効率化
• 顧客向けチャットボットの導入による問い合わせ対応の最適化
• 大規模データセットに対する自然言語クエリや分析
• 画像や音声データを活用した多様な新サービスの構築

2025年に向けた展望

2025年には、さらにスケールした開発や複雑なワークフローが主流になる見込みです。たとえば、

• より多くの顧客向けユースケースへの適用
• エージェント的（agentic）なワークフローの構築
• **チームのスキル強化（Upskilling）**とAI専門人材の採用
• 社内向けAIサービスの拡充

特にRAGを応用した事例が増え、外部データや社内リソースを活用しながら、より高度なAI機能を実装しようという動きが広がるでしょう。

まとめ

2024年はAIの本格導入元年ともいえる年でしたが、企業の規模や業種ごとに開発段階や導入ペースのばらつきも鮮明になりました。それでも、2025年を視野に入れて多くの企業がより高度なユースケースに取り組もうとしており、ツールやフレームワークの整備がAI活用のカギを握ると考えられます。RAGやエージェント的なワークフローのような次世代技術の導入も進むことで、コスト削減や差別化につながる新たな価値が生み出されるでしょう。

企業のAI開発は今後もさらに加速し、組織横断での協力や継続的な評価・モニタリング体制の確立が重要になっていきます。本レポートを参考に、2025年以降のAI戦略をぜひ検討してみてください。

調査方法

• 対象：2024年12月に実施された公開調査で、1,285名の開発者・ビルダーが回答
• 主な業種：テクノロジー（46%）、ヘルスケア（10%）、金融（10%）、小売（4%）、法務（2%）
• 役割分布：エンジニアリング（32%）、経営陣・マネージメント（21%）、データサイエンス（16%）、プロダクト管理（10%）、専門アドバイザー（10%）
• 地域分布：北米（55%）、欧州（29%）、アジア（8%）、南米（5%）、オーストラリア（3%）
• 企業規模：1–50人（48%）、51–500人（20%）、500人以上（32%）

これらの調査結果から見えてくるポイントを踏まえ、AI開発における新たな機会を捉えつつ、課題を解決する有用なヒントを得られるレポートとなっています。