大規模言語モデル（LLM）やプロンプトエンジニアリングは過度な期待のピーク期に ～ガートナー、「生成AIのハイプ・サイクル：2023年」を発表

ガートナージャパンは2023年10月12日、「生成AIのハイプ・サイクル：2023年」を発表しました。

ガートナーでは、2026年までに、80%以上の企業が生成AIのAPIやモデルを使用して、生成AIに対応したアプリケーションを本稼働環境に展開するようになるとの見解を発表しました (グローバルでは2023年10月11日に発表)。これは、2023年の5%未満からの大幅な増加になるとしています。

ガートナーのアナリストは、

生成AIはCレベル幹部の最優先課題となっています。ファウンデーション・モデルの範囲を超え、新たなツールに大きなイノベーションを巻き起こしています。医療、ライフ・サイエンス、法律、金融サービス、公的機関など、多くの業界において生成AIへのニーズが増大しています

とコメントしています。

ガートナーの「生成AIのハイプ・サイクル：2023年」では、多くのエンタプライズ・アプリケーションへの組み込みが増大している主要なテクノロジが特定されました。具体的には、10年以内に組織に大きなインパクトを及ぼすと予測される3つのイノベーションとして、「生成AI対応アプリケーション」「ファウンデーション・モデル」「AI TRiSM (AIのトラスト／リスク／セキュリティ・マネジメント)」を挙げています

「過度な期待のピーク期（Peak of Inflated Expectations）」には、

AI TRiSM、プロンプト・エンジニアリング、ファウンデーションモデル、シンセティック・データ、大規模言語モデル（LLM）、生成AIワークロード向け（アクセラレーター）、生成AI対応仮想アシスタント

が入っています。

「幻滅期（Trough of Disillusionment）」に向かっているのは、

本ハイプ・サイクルでは含まれていません。

一方、「黎明期（Innovation Trigger）」にあるのが、

人間のフィードバックによる強化学習、AIシュミレーション、汎用AI、モデル・ハブ、オープンソースのLLM、自己教師あり学習、マルチモーダル生成AI、LangOps、検索拡張世代、転移学習　

などが入っています。

出典：ガートナージャパン 生成AIのハイプ・サイクル：2023年 2023.10