【2025年のAIトレンド総まとめ】：AIエージェントとマルチモーダルが現場に浸透した一年

2025年は、AIが単に質問に答えたり文章を生成したりする存在から、業務や現場を実際に動かす基盤技術へと進化した年でした。

生成AIや大規模言語モデルはすでに珍しい存在ではなくなり、「どの業務で使い、どこまで任せ、どのように管理するか」が問われる段階に入っています。

この一年を俯瞰すると、AIエージェントの実装、軽量・効率化の進展、成果の定量化、マルチモーダルとロボティクスの融合、そしてガバナンス整備が同時に進行したことが最大の特徴です。

本記事では、AI Market編集部が毎月発行している「MONTHLY AI BUSINESS REVIEW」で取り上げたニュースから読み取る2025年のAI動向を整理したものです。

本記事で取り上げているレポートは、こちらから無料でダウンロードが可能です。

※本レポートに挿入している画像は、Gensparkにて作成したベーススライドを元に加筆修正しています。

2025年のAI5大トレンド

2025年のAI動向は、単なるモデル性能の向上にとどまらず、実装・運用・統制まで含めた「業務化」が同時に進んだ点に特徴があります。ここでは、この一年を形づくった重要な動きを5つのトレンドとして整理します。

トレンド1：AIエージェントの本格実装

OpenAI「Operator」に象徴される“エージェント型（業務遂行型）AI”への転換

2025年は、「AIが答える」段階から一歩進み、AIが業務の手順（タスク）そのものを遂行する方向へ大きく切り替わった年です。

その象徴が、OpenAIが発表したブラウザ操作型エージェント「Operator」（2025年1月）です。Operatorは、AIがWebやUIを直接操作し、情報収集から判断、操作実行までを一連で行えることを示しました。これにより、AIエージェントは概念や実験段階ではなく、実装可能な業務技術として認識されるようになりました。

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企業向け領域でも動きは加速しました。Salesforceが発表した「Agentforce 2dx」（2025年3月）は、CRMや業務システムに自律型AIエージェントを組み込み、営業やカスタマーサポート業務を自動化する方向性を明確にしています。

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また、Adobeが同月に発表した「Adobe Experience Platform Agent Orchestrator」（2025年3月）は、複数のAIエージェントを統合管理し、マーケティングや顧客体験の最適化を自動で行う構想を具体化しました。

国内では、NTTデータが提供を開始した「LITRON Marketing」（2025年5月）が、マーケティング業務を約6割削減したと発表し、AIエージェントが実業務で成果を出せることを示しました。さらに同社は、企業が自ら業務特化型AIを構築できる「LITRON Builder」（2025年12月）を発表し、エージェント活用を“内製化・基盤化”する段階へと進めています。

2025年は、AIエージェントがチャットUIの延長ではなく、業務プロセスを構成する要素として組み込まれ始めた年でした。

トレンド2：軽量・効率化の劇的進展

Google「Gemma 3」とSakana AIが示した“使えるAI”

AI活用を現場へ広げる上で、近年大きな制約となっていたのが、計算コスト・処理速度・運用負荷です。2025年は、これらの課題を大きく緩和する技術進展が相次ぎました。

Googleは、高性能かつ軽量なAIモデル「Gemma 3」を発表し（2025年3月）、単一GPUでの動作を可能にしました。これは、生成AIが必ずしも大規模クラスタを必要としないことを示し、エッジ環境やオンプレミスでの活用可能性を大きく広げています。

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国内スタートアップのSakana AIも、小規模日本語言語モデル「TinySwallow-1.5B」を公開し（2025年1月）、日本語環境における軽量LLMの現実的な選択肢を提示しました。

さらにパナソニックHDは、視覚情報理解モデルを高速化する「SparseVLM」（2025年7月）や、画像生成の効率を5倍に高める「Reflect-DiT」を発表し（2025年10月）、マルチモーダル領域でも効率化が急速に進んでいます。

これらの動きにより、2025年は「高性能＝巨大モデル」という前提が崩れ、業務で継続運用できる軽量型AIが主役となった年でもありました。

トレンド3：現場実装と生産性の可視化

日立・NEC・NTTデータが示した“数字で語れるAI”

2025年の大きな変化の一つが、AI導入効果が明確な数値で語られるようになったことです。

日立製作所は、品質保証業務にAIエージェントを適用し、作業時間を8割以上短縮したと発表しました（2025年7月）。

NECは中外製薬と共同で、がん治療薬の組み合わせ予測にAIを活用し、作業時間を50％短縮したと報告しました（2025年6月）。また、NTTデータの「LITRON Marketing」（2025年5月）は、マーケティング業務を6割削減したとされています。

このように2025年は、「AIを導入した」ではなく、「どれだけ改善したか」が語られる年となりました。AIはPoCの対象から、継続的な生産性投資の対象へと明確に位置づけが変わっています。

トレンド4：マルチモーダル・ロボティクス融合

画像・動画・ロボットがつながり、AIが現実世界を扱う存在に

2025年は、生成AIがテキスト中心の世界を越え、画像・動画・音声・ロボットを横断的に扱うマルチモーダルAIへと本格進化した年です。この動きは、クリエイティブ領域と物理世界の双方で同時に進みました。

クリエイティブ分野では、AdobeがFireflyにおいて「Image Model 4」などのアップデートを発表し（2025年4月）、画像生成の品質と制御性を大きく向上させました。

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また、OpenAIは動画生成AI「Sora 2」を公開し（2025年10月）、物理法則の再現や音声同期を実装した次世代モデルとして注目を集めています。生成AIは、静止画生成から時間軸と物理性を持つ映像生成へと進化しました。

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国内では、LINEヤフーが高性能日本語マルチモーダルモデル「clip-japanese-base-v2」を公開し（2025年12月）、日本語テキストと画像を高精度に結びつける基盤を整えました。

一方、物理世界での活用も進んでいます。大阪・梅田駅では、AI搭載ロボット「ugo」と生成AI「tsuzumi」が連携し、外国人観光客の案内業務を担いました（2025年1月）。NTTは、4K映像からリアルタイムでAI推論を行う低電力LSIを開発し（2025年4月）、映像理解とエッジAIの融合を加速させています。

海外では、Amazonが日本国内で100万台目のロボット配備を達成し、ロボット群制御AI「DeepFleet」により移動効率を10％改善したと発表しました（2025年7月）。さらに、Metaが世界モデル「V-JEPA 2」（2025年6月）を、Googleが「Gemini Robotics 1.5」（2025年9月）を発表するなど、視覚理解と物理推論、ロボット制御を統合する流れが加速しています。

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2025年は、画像生成・動画生成による表現の拡張、視覚理解による現実認識、ロボットによる物理世界への介入が一本の流れとして結びついた年でした。

トレンド5：ガバナンスとガードレール強化

chakoshiと政府ガイドラインから見る「安心して使う前提」

AIが業務に深く組み込まれるにつれ、2025年はガバナンスと運用設計が重要テーマとして浮上しました。

NTTコミュニケーションズは、生成AI向けガードレール技術「chakoshi」の無料ベータ版を提供開始し（2025年2月）、誤回答や不適切出力を抑制する仕組みを提示しました。NTTドコモビジネスも、クラウドAI環境保護に特化した「AI-SPMソリューション」を提供開始しています（2025年11月）。

制度面では、経済産業省がAI開発・利用時の契約チェックリストを公表し（2025年2月）、デジタル庁も生成AI調達・利活用ガイドラインを策定しました（2025年5月）。これらは、AI活用を制限するためのものではなく、継続的に安全運用するための前提整備です。

国内企業動向

国内企業におけるAI実装の進展を、発表内容と時期を踏まえて整理します。

上半期（1〜6月）：モデル・業務・サービスが同時に立ち上がる

モデル面では、中国発の高性能オープンソースLLM「DeepSeek-R1」が公開され（2025年1月）、クローズドモデル中心だった企業利用に新たな選択肢を提示しました。

同時期にSakana AIは、小規模日本語言語モデル「TinySwallow-1.5B」を公開し（2025年1月）、日本語環境においても軽量LLMが実用段階に入ったことを示しています。

業務領域では、NECが生成AIによって作業改善を自動指導する新技術を発表し（2025年1月）、AIが単なる補助ツールではなく、作業プロセスそのものを改善する存在になり得ることを示しました。

コンサルティング・SI領域では、アクセンチュアが業界特化型AIエージェント基盤「AI Refinery for Industry」を発表し（2025年1月）、AIエージェントを業界単位で横展開する構想を明確にしました。

サービス分野では、明治安田生命がAI搭載のデジタルヒューマンを顧客サービスに導入したと発表し（2025年1月）、対話型AIが実運用フェーズに入ったことを印象づけています。

運用面では、NTTコミュニケーションズが生成AI向けガードレール技術「chakoshi」の無料ベータ版提供を開始し（2025年2月）、生成AIを業務で安全に使うための前提条件を提示しました。

製造・需給領域では、日清製粉ウェルナがグリッドと共同で、冷凍食品の需給管理自動化システムの運用を開始したと発表し（2025年2月）、AIが需要予測から業務実行までを担う事例が具体化しています。

社内業務では、ソニー損保が生成AIを搭載した社内向けチャットプラットフォームを開発したと発表し（2025年2月）、日常業務の効率化にAIを本格活用し始めています。加えて、noteがクリエイター向けにAI学習の対価還元に関する実証実験を開始したことも発表され（2025年2月）、生成AI時代の新しい価値分配の議論が始まりました。

4月以降は、AI活用がインフラや公共領域へと拡張します。NTTは、4K映像からリアルタイムにAI推論を行う低電力LSIを開発したと発表し（2025年4月）、映像理解とエッジAIの融合を加速させました。伊藤忠テクノソリューションズは、マルチAIエージェント支援の拡充を発表し（2025年4月）、企業が複数のAIエージェントを組み合わせて業務を構成する環境を整えています。

物流分野では、日本通運がD2C物流アプリ「DCX」にAI出荷予測機能を追加したと発表し（2025年4月）、在庫管理や出荷計画の最適化を進めました。

金融・行政領域では、三井住友銀行と富士通がAIデータ分析ビジネスの共創に関する基本合意を締結し（2025年4月）、NTT東日本は生成AIサービスの提供開始とあわせて、横浜市の選挙管理事務などでRAG技術を活用した生成AI実証を支援したと発表しています（2025年4月）。

6月には、NTTデータがマーケティング業務を約6割削減するAIエージェント「LITRON Marketing」の提供開始を発表し（2025年5月）、AIが業務単位で明確な成果を出せることを示しました。

下半期（7〜12月）：成果が「数字」で語られ、基盤整備が進む

日立製作所は、品質保証業務にAIエージェントを適用し、作業時間を8割以上短縮したと発表しています（2025年7月）。これは、AIが基幹業務の効率を大きく変え得ることを示す象徴的な事例です。

同時に、電通グループは顧客体験を高度化するAIコンタクトセンターの提供開始を発表し（2025年7月）、顧客対応領域でのAI活用を本格化させました。

パナソニックは、視覚理解モデル「SparseVLM」の高速化を発表し（2025年7月）、マルチモーダルAIの実用性を高めています。パナソニックコネクトが「ConnectAI」により年間44.8万時間の業務削減を達成したという発表もあり（2025年7月）、成果の可視化が進みました。

流通分野では、NTT AI-CIXとRetail AIが新会社「Retail-CIX」を設立したと発表し（2025年7月）、連鎖型AI活用による最適化が進み始めました。

基盤整備の面では、さくらインターネットが生成AI向け推論API基盤「さくらのAI Engine」の一般提供開始を発表し（2025年9月）、国内でのAI実行基盤が整備されています。大阪府とマイクロソフトは、AIエージェントを活用した府民サービス向上に向けた取り組みを開始したと発表し（2025年9月）、PFN、さくらインターネット、NICTは国産生成AI構築に向けた基本合意を発表しました（2025年9月）。

パナソニックは、AI自己改善型画像生成技術「Reflect-DiT」により生成効率を5倍向上させたと発表し（2025年10月）、効率化競争が新たな段階に入ったことを示しました。

Sakana AIと大和証券グループは、資産コンサル高度化に向けたAIプラットフォームの共同開発を発表しています（2025年10月）。

NTTデータは、生成AI人材育成を全社員20万人規模に拡大したと発表し（2025年10月）、AI活用を一部の専門部署にとどめず、全社的な前提スキルとして位置づけました。

安全運用の分野では、NTTドコモビジネスがクラウドAI環境保護に特化した「AI-SPMソリューション」の提供開始を発表し（2025年11月）、東芝は大規模プラント向けの類似データ検索AIを開発したと発表しています（2025年11月）。NECは、インテリジェンス駆動型サイバーセキュリティサービス「CyIOC」の提供開始を発表しました（2025年11月）。

12月には、NECが業務ノウハウを自動抽出するAI「cotomi Act」の活用ソリューション提供開始を発表し（2025年12月）、NTTデータは企業が自ら業務特化型AIを開発可能にする「LITRON Builder」の提供開始を発表しています（2025年12月）。

海外主要企業の動向：AIは「モデル」から「業務OS」へ

海外では、モデルの性能競争に加えて、エージェント機能や開発基盤、作業環境への統合が急速に進みました。

ここでは、OpenAI、Google、Anthropic、Meta、Cohereの動きから、AIが「業務OS」へ近づく過程を整理します。

OpenAI：AIエージェントを中核に据えた統合プラットフォーム戦略

2025年、OpenAIはAIを業務OSへと進化させる動きを加速させました。1月に発表されたブラウザ操作型エージェント「Operator」を皮切りに、2月には「deep research」やGPT-5を軸とした統合計画、GPT-4.5、o3-miniを発表しています。

春以降は、エージェント構築向けAPIや次世代音声モデルのAPI提供、GPT-4oへの画像生成統合、GPT-4.1シリーズ、o3およびo4-mini、ソフトウェアエンジニアリングエージェント「Codex」などを相次いで発表しました。

夏以降は、ChatGPTエージェントの提供開始（7月）、学習モードの追加（7月）、オープンウェイトモデル「gpt-oss-120b」「gpt-oss-20b」（8月）、GPT-5正式発表（8月）と続き、10月にはApps SDK、AgentKit、統合型ブラウザ「Atlas」を発表しています。

12月にはGPT-5.2およびGPT-5.2-Codexをリリースし、ディズニーとのSoraライセンス契約も発表されました。

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Google：Geminiによる猛追、軽量モデルと業務統合で存在感を拡大

Googleは2025年、軽量モデルと最上位モデルの両輪で展開しました。3月に発表された「Gemma 3」は単一GPUでの高性能動作を実現し、8月には「Gemma 3 270M」を公開しています。

Geminiでは、Gemini 2.0（2月）、Gemini 2.5（3月）、Gemini 3（11月）と進化を続けました。

同時に、CanvasやAudio Overview（3月）、動画生成モデル「Veo 2」（4月）、Gemini CLI（6月）、AIモード日本語対応（9月）、Gemini Robotics 1.5（9月）、Computer Useモデル（10月）、AI Studioのvibe coding機能（10月）など、作業環境への深い統合を進めています。

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Anthropic：コーディングとリサーチの深化

Anthropicは、2月に「Claude 3.7 Sonnet」と開発者向け「Claude Code」を発表し、AI経済指標も公開しました。3月から5月にかけては、ClaudeのWeb検索機能、料金プラン「Max」、リサーチ機能とGoogle Workspace連携、外部アプリ連携機能「Integrations」、そして「Claude 4」を発表しています。

後半には、Opus 4.1（8月）、Chrome拡張（8月）、東京オフィス開設（10月）、Opus 4.5（11月）、Microsoft・NVIDIAとの戦略的提携（11月）と続き、エンタープライズ領域への存在感を強めました。

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Meta・Cohere：研究と企業基盤の両立

Metaは、4月に「Llama 4」、5月にFAIRのオープンソースAIモデル、6月に世界モデル「V-JEPA 2」を発表し、11月には「SAM 3」、12月には「SAM Audio」を公開するなど、マルチモーダルと物理世界理解を強化しています。

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Cohereは、1月に企業向け統合AIプラットフォーム「North」を発表し、3月に新モデル「Command A」、8月に68億ドル評価での大型調達、12月に検索性能を強化した「Rerank 4」を発表しました。

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政府・規制動向：実装を前提とした制度整備

2025年の政府動向は、AI活用を止める規制ではなく、実装を前提とした制度整備が中心でした。

2月には経済産業省がAI開発・利用時の契約チェックリストを公表し、5月にはGENIAC-PRIZEの開始や、デジタル庁による生成AI調達・利活用ガイドライン策定が行われています。

2025年総括：AIは「業務を動かす基盤」へ移行した

2025年は、AIが単なる先端技術や試験導入の対象から、業務や現場を実際に動かす基盤技術へと移行した年でした。

生成AIや大規模言語モデルは一般化し、「どの業務に適用し、どこまで任せ、どう管理するか」が現実的な経営課題として問われるようになっています。

この一年を通じて、AIエージェントの実装、軽量・効率化の進展、成果の定量化、マルチモーダルとロボティクスの融合、ガバナンス整備が同時に進行しました。AIは部分的な効率化ツールではなく、業務プロセス全体を再設計する存在へと役割を広げています。

国内では、導入から運用・内製化へとフェーズが進み、成果が数値で示される事例が増えました。海外では、モデル競争を超え、AIを業務OSとして統合する動きが加速しています。

2025年は、「AIを使うかどうか」を議論する年ではありませんでした。
どの業務をAIに任せ、人はどこに集中するのかをどう設計するかが問われ始めた転換点だったと言えます。