国際学会から見る次世代AIの現在と未来

Andrew Ng教授の描く近未来図と、AAAI-25から知る最新技術動向

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2025年04月11日

経済調査部研究員島本高志

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サマリー

◆2025年2月25日から同年3月2日に、人工知能分野で最も権威ある学会の1つである、Association for the Advancement of Artificial Intelligence（AAAI）の年次会議へと出張する機会を得た。現地では3,029件に及ぶ研究が発表されており、交流や基調講演を通じて、第一線を走る研究者たちの声を直接聞くことができた。

◆AIの長期的な方向性に関して、この分野の第一人者で基調講演者だったAndrew Ngスタンフォード大学教授の予想は必見だ。彼がかねて発展を主張していた、自律的に作業できるAIが一連の流れを作り作業する「エージェント・ワークフロー」は、今や現実となりつつある。そして、10倍の影響力を持つ頭脳労働者「10倍プロフェッショナル」の出現予想などは、今後AI時代に企業や労働者がどう対処すべきかを示唆する。

◆金融経済分析へ直接的に応用できそうな研究としては、LLMに政治家の個人情報やスポンサー情報を入力した法案投票シミュレーションなどが興味深かった。経済関連法案や日本銀行の金融政策などへの拡張が期待される。また、時系列シミュレーション結果を統合する公衆衛生分野向けの手法のDTW＋Sなども興味深い。政策立案者による複数の経済政策シミュレーション間のコンセンサス形成を、より高度にする可能性がある。

◆社会に与える影響の点では、「Mamba」と「連合学習」の2技術が注目される。Mambaは現状のLLM等が依拠する技術を代替する可能性がある。その高速で高性能な様子は、著者としてはDeepSeekショックを想起する。また、連合学習はプライバシーを保護したAI学習を可能とし、多分野での大規模なモデル開発等を加速させそうだ。

◆中長期的には、「時系列基盤モデル」という、全ての時系列データの分析や予測を1つのモデルで行う手法も注目だ。現状では金融経済分野で実用レベルに至らないが、もし花開けば、例えば個人投資家向けの分析アプリ開発競争が始まるかもしれない。

◆AIの性能向上には、半導体の計算能力向上だけでなく、画期的な新手法での計算量削減や画期的な新使用方法の発展も影響する。今回のAAAIで得た知見を踏まえると、しばらく発展は止まらないだろう。その中で、金融資本市場は便利な手法などを積極的に取り入れつつ、急に金融資本市場の潮目が変化する局面などを警戒する必要がある。また、頭脳労働者や企業は、自身や従業員が持つスキルを、AI時代に相応しいものへと変えていかなければならないだろう。

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