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2025 年のテクノロジートレンドの実際的な考察: 知っておくべきこと@elekssoftware
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2025 年のテクノロジートレンドの実際的な考察: 知っておくべきこと

ELEKS7m2025/04/04
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ELEKS の技術専門家は、Gartner、IDC、Deloitte、KPMG の予測を分析し、各トレンドの実際の導入リスクとビジネス価値を評価しました。
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毎年、経営幹部は、実際に変化をもたらすテクノロジーを見つけるために、数え切れないほどの予測に目を通す必要があります。ELEKS の技術専門家は、Gartner、IDC、Deloitte、KPMG の予測を分析し、シグナルとノイズを区別しています。しかし、私たちは単にリストを作成したわけではありません。30 年以上にわたるエンジニアリングの専門知識を適用して、各トレンドの実際の導入リスクとビジネス価値を評価しました。

人工知能:もはや単なる誇大宣伝ではない

AIは電気やインターネットと同じくらい基本的なものになりつつあります。ガートナーとデロイトの両社は、2025年には特に生成型AIによってAIがさらに大きくなるだろうと同意しています。AIは単なる自動化ツールからビジネス戦略の要へと進化しています。

ジェネレーティブ AI: チャットボットを超えて

ELEKS の専門家による評価: 導入リスク:、ビジネス価値:


最も重要な変化は、GenAI がどのように成熟し、企業の業務に組み込まれているかです。これは、単に新しいシステムを導入するだけではなく、高価なレガシー システムに活力を与えることにもなります。ガートナーによると、2028 年までに、ジェネレーティブ AI によって、レガシー アプリケーションの最新化コストが 2023 年のレベルと比較して 30% 削減される予定です。


最も興味深いのは、GenAI が職場の知識の流れをどのように変えているかです。ドキュメントを調べたり、同僚に迷惑をかけたりすることなく、従業員は即座に回答を得ることができます。Gartner は、開発者の 75% が新しいスキルの習得に生成 AI を使用すると報告しています。


実際に期待できるビジネス上のメリット:

⚡ 効率性の向上: 退屈な作業はAIに任せ、人間は創造的な思考を行える

💰 コスト最適化: プロセスを自動化し、レガシーシステムを近代化し、リソースをより適切に管理します

😎 顧客体験: AI によるパーソナライゼーションと 24 時間年中無休のサポート

🚀 イノベーションの迅速化: コンセプトのテストとプロトタイプの構築を迅速化し、市場投入までの時間を短縮します

AIエージェント:次の進化

ELEKS の専門家による評価: 導入リスク:、ビジネス価値:


2025年、エージェントAIは私たちの焦点となるはずです。特に、非常に複雑でガバナンスを必要とするマルチエージェントワークフローは、大きなチャンスをもたらすはずです。—アレックス・シェグダ、ELEKSの技術担当副社長


基本的なチャットボットは忘れてください。エンタープライズ AI エージェントは洗練されたビジネス ツールになりつつあります。今後の動向は次のとおりです。

  • 自律性の向上: AI システムがチームとして機能し、常に人間が監視することなく、サプライ チェーンなどの複雑なタスクを管理します。
  • スーパーエージェント: 業界を超えて他の AI システムを調整する高度なマルチエージェント
  • マルチモーダル機能: テキスト、画像、ビデオ、3Dを同時に理解できるシステム
  • 空間コンピューティングの統合: 特別なコマンドを必要とせずに人間の自然な行動を理解するAI


デロイトによると、投資家は過去 2 年間で 20 億ドル以上をエージェント AI の新興企業に注ぎ込み、エンタープライズ市場をターゲットとする企業に投資を集中させています。IDC によると、組織の 50% は、AI からより迅速にビジネス価値を引き出すために、個々のコパイロット テクノロジーに重点を置くのではなく、特定のビジネス機能向けに構成されたエンタープライズ エージェントを使用します。


エージェントAIのビジネス上のメリット:

🤖 次世代の自動化: これらのエージェントは単に応答するだけでなく、目標に基づいて独立して行動します

🧠 よりスマートな意思決定: 人間による監視を可能にしながら、協力して独立した意思決定を行う

🔄 強化された調整: スーパーエージェントは AI システムの連携を最適化します

🌐 環境適応性: 空間コンピューティングと組み合わせることで、状況を自然に理解します

📱 LLMの最適化: 大規模な言語モデルを小型デバイスやオフラインで実行できるようにする

小さな言語モデル: 大きいほど良いとは限らない

ELEKS の専門家による評価: 導入リスク:、ビジネス価値:


特定のビジネス ニーズに合わせて設計された、より小規模で特殊な AI モデルへの移行が進んでいます。もはや大規模な AI プロジェクトではなく、既存の業務への実用的な統合が重要になっています。


SLM が重要な理由:

🚄 効率性: LLM はリソースを大量に消費し、単純なタスクには過剰です

🎯 専門化: SLM は特定の問題に対して特定のデータでトレーニングできます

🔒 データプライバシー: デバイス上で実行し、クラウドへの依存を軽減

🌱 持続可能性: コンピューティングの必要性が低い = 二酸化炭素排出量が少ない


現代の GenAI テクノロジーに関連するケースの約 80% で、1 つの課題が際立っています。それは、LLM ベースのエージェントの I/O 検証です。これにより、ユーザーがシステム命令をバイパスしたり、間接的なプロンプト インジェクションを通じて非表示のデータを取得したりするなどの問題が発生します。残念ながら、まだ単一の効果的な解決策はありません。— Volodymyr Getmanskyi、ELEKS のデータ サイエンス責任者

クラウド コンピューティング: 革命ではなく進化

クラウド環境は急速に変化しており、新たな機会と課題の両方をもたらしています。

FinOps: CFO の新しい親友

ELEKS の専門家による評価: 導入リスク:中程度、ビジネス価値:中程度


ガートナーによると、世界のクラウド支出は 2025 年に 8,250 億ドルを超えると予想されています。しかし、クラウド コストの追跡と把握は依然として困難です。そこで登場するのが FinOps です。これは、クラウド支出を制御できるツールと戦略です。デロイトによると、企業は FinOps のツールとプラクティスを採用することで 2025 年に最大 210 億ドルを節約でき、場合によっては最大 40% の削減が見込まれます。


2025 年に注目すべき点は、受動的なコスト管理から能動的な価値最適化への移行です。適切に実装された FinOps は、C レベルのリーダーにクラウドの ROI をリアルタイムで可視化します。これは、従来のアプローチでは明らかに欠けているものです。— ELEKS の DevOps 責任者、Mykola Orlov 氏


FinOps の利点:

📊 リソースの最適化: クラウドのあらゆる投資から最大限の価値を引き出す

💵 コストの透明性: サービス、地域、アカウント全体の支出を確認する

📜 規制遵守: ルールと要件の管理が容易

🏃 ビジネスの俊敏性: インフラストラクチャをビジネス目標に合わせる

ハイブリッドクラウド

ELEKS の専門家による評価: 導入リスク:中程度、ビジネス価値:中程度


Gartner によると、2025 年までに 90% の組織がハイブリッド クラウド戦略を実装すると予想されています。これは、オンプレミスとクラウドの両方のシステムを持つということではなく、シームレスな環境を作成し、パフォーマンス、コスト、セキュリティを最適化することです。


ハイブリッドクラウドの利点:

🔐 セキュリティの向上: 機密データを非公開にし、その他すべてにパブリッククラウドを活用する

🎮 より詳細な制御: アプリケーションの実行場所と実行方法を選択

🗺️ データ主権: 機密データを特定の地理的境界内に保持する

🔄 ITの柔軟性: 必要に応じてプライベートとパブリックのインフラストラクチャ間でリソースを割り当てる

エッジコンピューティング: スピードの必要性

ELEKS の専門家による評価: 導入リスク: 低、ビジネス価値: 高


エッジ コンピューティングは、企業がより高速なデータ処理とリアルタイム分析を必要とするにつれて、引き続き注目を集めています。デロイトによると、2025 年までに、エッジ コンピューティングは企業が生成するデータの 55% を処理すると予想されています。


エッジコンピューティングのメリット:

⚡ 即時処理: データが遠くのサーバーに送られて戻ってくるのを待つ必要がなくなります

🔌 よりスマートなデバイス管理: 工場のセンサーと小売店のカメラがこれまで以上に優れた機能を発揮

🔏 データプライバシーコンプライアンス: データがローカルに保存されていれば、データがどこに移動するかについて心配する必要が減ります

🌱 持続可能性: エネルギー消費と廃棄物の削減


最も優れている点は、エッジ デバイスに AI 機能 (NPU) が組み込まれ、常にクラウドにチェックインしなくても意思決定を行えることです。あらゆる場所にミニ コンピューターがあり、必要に応じて接続を維持しながら独自のタスクを処理すると考えてください。

サイバーセキュリティ

サイバーセキュリティは、データを保護するだけではありません。競争力を維持することも重要です。— ELEKS のサイバーセキュリティ責任者、オレクサンドル・プルジニコフ氏

進化する脅威の状況

サイバーセキュリティにおける AI の統合は諸刃の剣です。企業が防御に AI を活用する一方で、攻撃者は GenAI をますます巧妙化する攻撃に利用し、説得力のあるフィッシング キャンペーンや適応型マルウェアを生み出しています。ディープフェイクにより、本物の通信と詐欺的な通信を区別することが難しくなります。


ランサムウェアは依然として最も重大な脅威の 1 つであり、単純な暗号化攻撃から、データ盗難と暗号化を組み合わせた高度な操作に進化しています。認証情報の漏洩は、特に堅牢な多要素認証のない環境では、相互接続されたネットワーク全体に波及効果をもたらします。


実際に機能する防衛メカニズム

IDC によると、企業の 40% が AI 対応の自動化を通じて DIY セキュリティ ソリューションを導入する見込みです。企業はゼロ トラスト ネットワーク アクセス (ZTNA) を実装する一方で、セキュリティ運用は AI がアラートと脅威の優先順位付けを支援する半自律モデルへと進化しています。クラウド ネイティブのセキュリティ情報およびイベント管理 (SIEM) ソリューションはクラウド固有の課題に対処し、組織は量子コンピューティングの脅威にポスト量子暗号で備えています。成功には次の要件が必要です。


  • 堅牢なAI影響評価の開発
  • 暗号アジャイルインフラストラクチャの構築
  • セキュリティ、テクノロジー、法務チーム間の連携を促進

持続可能性:グリーンは新しいトレンド

2025 年には、気候変動の緊急性、規制圧力、AI やその他のテクノロジーのエネルギー需要により、持続可能性があらゆる分野で中心的な位置を占めるようになります。


2026 年までに、60% の組織が生成 AI を使用して、持続可能な変革に向けたより詳細で運用に重点を置いた戦略を作成すると予想されています。2027 年までに、25% の組織が AI プラットフォームを使用してサプライ チェーンのデジタル ツインを作成し、潜在的な気候および天候関連のリスクを分析できるようになります。– IDC

カーボンフリーエネルギーと持続可能な運営

2025 年のエネルギー変革とビジネスの持続可能性の交差点は注目に値します。再生可能エネルギーが普及し、原子力エネルギーが AI の高まる需要に対応するにつれて、エネルギー戦略に根本的な変化が見られます。GreenOps はこれを実証しています。企業はコストを追跡するだけでなく、エネルギー効率と炭素指標をコアビジネス上の意思決定に統合しています。— ELEKS の持続可能性プラクティス リーダー、Lyubomir Matsekh


エネルギー部門は変革を遂げています。顧客の需要、政府の規制、戦略的投資により、米国の年間発電量では風力と太陽光が石炭を上回っています。


原子力エネルギーは、特に AI データ センターへの電力供給において、復興期を迎えています。小型モジュール炉 (SMR) と先進モジュール炉は、クリーンかつ信頼性の高い電力供給のための有望なソリューションを提供します。


「GreenOps」は FinOps の進化形として登場し、クラウド管理に持続可能性の指標を導入しています。企業はコストだけでなく二酸化炭素排出量も測定し、環境への影響をテクノロジーの決定における重要な要素としています。

実効性のある規制

2025 年の規制環境は、EU を先頭に厳格化されています。デジタル製品パスポートでは、製品の環境影響に関する透明な記録が求められています。企業持続可能性報告指令 (CSRD) は、持続可能性を財務報告に統合し、持続可能な財務情報開示規則 (SFDR) は、環境リスクが財務実務で適切に考慮されることを保証します。


企業は、AI を活用した炭素会計ソフトウェアを実装し、調達プロセスに持続可能性要件を統合することで、世界的に対応しています。


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