AIブームはいつまで続くのか？Web3・メタバース・IoTなど過去の技術ブームの「その後」から考える

はじめに:このブームは、いつまで続くのか

生成AIの話題を見ない日はない。企業の決算発表でも「AI」という言葉が繰り返され、投資も人材も一気にこの分野へ流れ込んでいる。こうした光景を見ていると、ふと既視感を覚える人も多いのではないか。「このパターン、前にも見た」——そう、Web3、メタバース、IoT、ビッグデータ。過去にも同じような盛り上がり方をした技術は何度もあった。

この記事では、過去の技術ブームが「その後」どうなったかを振り返りながら、AIブームを冷静に位置づけるための視点を提供する。結論を先に言えば、「ブームが去った=技術が無意味だった」わけではない、ということだ。

振り返り1:ビッグデータブーム — 言葉は消え、実務は残った

2010年代前半、「ビッグデータ」という言葉は、あらゆる業界のキーワードになっていた。専門部署が新設され、関連書籍が書店に並び、「ビッグデータ人材」が争奪戦になった。しかし数年後、「ビッグデータ」という言葉自体を見かける機会は急速に減っていった。

では、ビッグデータという概念は失敗だったのか。そうではない。「ビッグデータ」という派手な看板は消えたが、そこで培われたデータ基盤・分析手法は、その後のAI・機械学習ブームの土台としてそのまま生き続けている。言葉としての熱狂は去っても、実務としての技術は静かに定着した、というのが実態に近い。

振り返り2:IoTブーム — 期待と実装のギャップ

「あらゆるモノがインターネットにつながる」というIoTの構想も、一時期は家電から工場設備まで、あらゆる分野で語られた。しかし実際に普及したのは、当初描かれていた壮大なビジョンよりもずっと地味で限定的な用途(製造業の設備監視、物流の位置管理など)だった。

ここから学べるのは、技術の「究極的な可能性」と「実際に普及する用途」は一致しないことが多い、という点だ。派手な未来予想図よりも、地味でも具体的な課題を解決する用途のほうが、結果的に定着しやすい。

振り返り3:メタバース — 期待値が急速に修正された例

比較的記憶に新しいのがメタバースブームだ。大手企業が相次いで参入を表明し、「次のインターネット」とまで言われた。しかし数年のうちに、多くの企業が投資を縮小・撤退し、当初の熱量と比べると明らかに落ち着いた状態になっている。

メタバースの事例が示すのは、ブームの立ち上がりの速さと、実際のユーザー体験の成熟度には大きな時間差が生まれうるということだ。技術的なデモは華やかでも、日常的に使われる体験として磨き上げるには、想定以上の時間がかかることがある。

共通するパターンを整理する

これらの事例を並べると、技術ブームにはある程度共通するパターンが見えてくる。

このパターンは、著名な技術動向分析でも「ハイプサイクル」として広く知られている考え方に近い。重要なのは、フェーズ2の「幻滅期」が来ることは、その技術が失敗だったことを意味しないという点だ。むしろ、過熱した期待値が現実的な水準に修正される、健全なプロセスと捉えるほうが実態に近い。

では、AIブームはどのフェーズにいるのか

生成AIについては、企業向けの業務活用や、個人の日常的な利用という点では、既にビッグデータやIoTよりもずっと早いペースで実務への定着が進んでいる面がある。一方で、「AIがあらゆる仕事を代替する」といった過熱した言説については、過去のブームと同様に、今後何らかの形で期待値の修正が起きる可能性は十分に考えられる。

大切なのは、報道の熱量が下がったからといって技術そのものを見限るのではなく、逆に報道の熱量が高いからといって鵜呑みにするのでもなく、「今、実際にどれだけの人が、どんな用途で、日常的に使っているか」という実務レベルの定着度を見て判断することだ。

まとめ:ブームの温度と、技術の実力を分けて見る

過去の技術ブームの歴史は、「ブームの盛り上がり」と「技術の実力」が必ずしも比例しないことを教えてくれる。AIブームについても、報道の熱量に振り回されるのではなく、実務にどれだけ定着しているかという視点で長い目で見ていくことが、振り回されないための一番の近道だ。

AIニュースを読む基礎的な視点については、以前の記事「AIニュースを正しく読むための基礎知識」でも整理しているので、あわせて参考にしてほしい。

(この記事は特定の企業や製品を評価するものではなく、技術ブームの歴史的パターンを扱うエバーグリーンコンテンツです。)