AIブームとは？第1次から第4次の流れと、過去に終わった理由を解説

AIブームとは、AI(人工知能)への期待と投資が社会全体で高まる時期のことです。AIの研究は1950年代から続いており、総務省や文部科学省の白書では、1950年代後半から1960年代の第1次、1980年代の第2次、2000年代から2010年頃にかけての第3次と、期待が高まっては冷める波を繰り返してきたと整理されています。2022年11月にChatGPTが公開されてからは、現在は第4次ブームに差し掛かっているとも言われます。本記事では、公的資料にもとづいて各ブームの中身と終わった理由、今は第何次と呼ばれているか、ブームは終わるのかという疑問への見方、企業が自社で確かめたい点を整理します。内容は2026年10月22日時点で確認した資料にもとづきます。

目次

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1. AIブームとは？第1次から第4次までの流れ
2. 第1次から第3次ブームの中身｜何が注目され、なぜ冷めたのか
3. 今は第何次AIブーム？第3次か第4次か、資料ごとの数え方
4. AIブームは終わる？生成AIブームの行方と、見るべき3つの手がかり
5. ブームに左右されずAIを使い続けるために｜期待と実力のずれを自社で確かめる
6. AI活用の土台を作るeラーニング3つの違い｜ブームの波と関係なく続けられる社内教育
7. よくある質問(FAQ)
8. まとめ｜AIブームの流れを踏まえて押さえたい6つのこと
9. 参考文献

AIブームとは？第1次から第4次までの流れ

AIブームとは、AIへの期待が高まり研究や投資が活発になる時期のことで、公的資料では第1次から第3次、近年は第4次が語られています。

総務省の平成28年版情報通信白書は、AIの研究にはブームと冬の時代が交互に訪れてきたと整理しています。冬の時代とは、期待に成果が追いつかず、関心や支援が冷え込んだ時期のことです。ブームごとの時期と中心になった技術、冷めた理由を、公的資料をもとに並べると次のとおりです(総務省 平成28年版 情報通信白書、文部科学省 令和6年版 科学技術・イノベーション白書)。

ブーム	時期	中心になった技術	冷めた理由と、現在のようす
第1次	1950年代後半から1960年代	推論・探索(迷路や定理の証明のように、特定の問題の解を示す)	単純な問題は扱えても、さまざまな要因が絡み合う現実の課題は解けず、冬の時代に入った
第2次	1980年代(文部科学省は1980年代から1990年代)	知識を与えて専門家のように振る舞わせるエキスパートシステム	必要な知識を人がすべて書き込む必要があり、使える範囲が特定の領域に限られた。総務省は1995年頃から再び冬の時代としている
第3次	2000年代以降(総務省)、2010年頃から(文部科学省)	機械学習・ディープラーニング(大量のデータから学ぶ)	現在もこの流れの上にある。第4次を分けて数えるかどうかは、資料によって異なる
第4次	2022年頃から	生成AI(文章や画像などを作るAI)。ChatGPTは2022年11月に公開	文部科学省は、現在は第4次ブームに差し掛かっているとも言われる、と説明している

時期の区切りは、資料によって少しずつ異なります。第3次の始まりを2000年代とする資料も2010年頃とする資料もあり、第4次を独立した波と数えるか、第3次の延長と見るかも分かれます。数え方の違いは、後の「今は第何次AIブームか」の章で整理します。

どのブームにも共通する、期待と実力のずれ

総務省の同じ白書は、過去2回のブームについて、社会がAIに期待する水準が技術で実現できる範囲を上回り、そのずれが明らかになって終わったと評価されていると説明しています。そのうえで、現在のブームについても、AIの技術開発が最も成功した場合の可能性と、確実に実現できると見込まれる範囲との間には隔たりがあることを認識する必要がある、という指摘を紹介しています。

企業の現場に置き換えると、このずれは、AIの性能よりも、使い方の基準や教育が追いついていない形で表れやすくなります。総務省の令和8年版情報通信白書(2025年度の企業向け調査。組織的な取組状況)では、利用を禁止している企業を除いた集計で、日本企業の65.6%が生成AIの組織的な取組を進めている一方、「組織的な取組はない」との回答が27.0%でした。リスク対策の取組(懸念されるリスク及びリスク対策)では、「全社的な指針やガイドラインを整備している」が41.1%で最も多い回答でした。ブームの熱が上下しても、AIに入力してよい情報や権利の扱いを全員が同じ基準で理解している状態は、使い続けるための前提になります。

AIに入力してよい情報や、著作権・個人情報の扱いを、全社員が同じ基準で学べるようにしたい場合の一例が、OneCompliance(ワンコンプライアンス)です。商品ページには、コンプライアンス研修に特化したeラーニングで、個人情報保護法・情報セキュリティ・著作権(AIに関する著作権や、肖像権・パブリシティ権・プライバシー権など)といった学習コースがあり、ダッシュボードや自動リマインダーなどで研修の実施と管理の工数を抑えられると紹介されています。注意したい点として、費用は受講人数に応じた課金体系のため、問い合わせでの確認が必要です。AI専用のコースがあるかどうかは商品ページに記載がないため、資料で確認してください。運営は株式会社Oysterで、料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

第1次から第3次ブームの中身｜何が注目され、なぜ冷めたのか

第1次から第3次のブームは、推論・探索、知識の入力、データからの学習と中心の技術を変え、第1次と第2次は期待に実力が届かず冷めました。

ここでは、総務省と文部科学省の白書、国立の工業高等専門学校である長岡工業高等専門学校の授業資料(AIR Tech イントロダクション)で、ブームごとの内容を確かめます。

第1次ブーム(1950年代後半から1960年代)｜推論と探索

第1次ブームでは、コンピューターによる推論と探索が可能になり、特定の問題に対して解を示せるようになったことが注目されました。総務省は、冷戦下の米国では、自然言語処理による機械翻訳に特に力が注がれたと説明しています。1966年には、米国マサチューセッツ工科大学のジョセフ・ワイゼンバウム博士が対話プログラムのELIZAを開発しました。ELIZAは、入力された文に対して簡単なパターンマッチで応答するもので、文部科学省は現在のチャットボットの先駆けとしています。

第一次AIブームが終わった理由

第一次ブームが終わった理由は、当時のAIが、迷路の解き方や定理の証明のような単純な設定の問題は扱えても、さまざまな要因が絡み合う現実社会の課題は解けないことが明らかになったためです。総務省は、一転して冬の時代を迎えたと説明しています。長岡工業高等専門学校の授業資料も、扱えるのが単純な問題に限られ、現実の問題解決には使えないとわかったことを、ブームが終わった理由に挙げています。

第2次ブーム(1980年代)｜エキスパートシステムと第五世代コンピュータ

第2次ブームでは、コンピューターに「知識」を与えることで、実用的な水準に達しました。専門分野の知識を取り込んで推論し、その分野の専門家のように振る舞うエキスパートシステムが数多く作られ、日本では政府が「第五世代コンピュータ」と名付けた大型プロジェクトを進めました。長岡工業高等専門学校の授業資料は、1972年に発表された細菌感染の診断を行うエキスパートシステムが、ブームの火付け役だったと説明しています。

しかし、当時のコンピューターは必要な情報を自分で集めて蓄えることができず、必要な情報のすべてを、人がコンピューターに理解できる形で書き込まなければなりませんでした。世の中にある膨大な情報をすべて書き込むことは難しく、実際に使える知識の量は特定の領域に限られました。総務省は、この限界から1995年頃に再び冬の時代を迎えたとしています。文部科学省も、人手による限界などから、一度ブームは終息したと説明しています。

第3次ブーム(2000年代から2010年代)｜機械学習とディープラーニング

第3次ブームの中心は機械学習です。総務省は、大量のデータを使ってAI自身が知識を獲得する機械学習が実用化され、次いで、知識を定義する要素(特徴量)をAIが自ら習得するディープラーニングが登場したことが、ブームの背景にあると説明しています。長岡工業高等専門学校の授業資料によると、機械学習の考え方は第1次ブームの頃からありましたが、大量のデータと計算の力が足りず、成果が出ませんでした。1990年代から2000年代にインターネットが発展して大量のデータにアクセスできるようになり、半導体技術の発展でコンピューターの計算速度が上がったことが、実用の水準に達するきっかけになったとされています。文部科学省は、機械学習の進展により、翻訳や自動運転、医用画像診断といった人間の活動で、AIが大きな役割を果たしつつあるとしています。

冬の時代を越えて残ったもの

過去のブームで生まれた技術は、冷めたあとも消えたわけではありません。ELIZAのパターンマッチによる応答は、現在のチャットボットの先駆けとされています。エキスパートシステムは、与えられた知識の範囲で答えるため、知識にないことをもっともらしく答えることがない点が長所で、交通機関の乗り換え案内アプリがその代表例だと、長岡工業高等専門学校の授業資料は説明しています。ブームが冷めた理由は、技術に価値がなかったからではなく、期待した範囲までは使えなかったからだと読み取れます。

各ブームを支えた研究者の人物像や、「人工知能」という言葉の由来は、AIを作った人は誰？人工知能の父と歴史を築いた研究者・創業者を解説で詳しく扱っています。本記事では、ブームそのものの流れと、企業の見方に絞ります。

今は第何次AIブーム？第3次か第4次か、資料ごとの数え方

今が第何次かに公式の定義は確認できず、総務省の2016年の整理は第3次、文部科学省は第4次に差し掛かっているとも言われると説明しています。

「今は第何次のブームか」は、資料によって答えが異なります。生成AIが広く使われる前に書かれた資料は現在を第3次とし、生成AIの登場を受けた資料は第4次を語る、という違いがあります。本記事で確認した3つの資料を並べます。

資料(公表時期)	第3次の始まり	現在の位置づけ
総務省 平成28年版 情報通信白書(2016年)	2000年代から	現在は第三次ブーム。生成AIの登場前の整理
文部科学省 令和6年版 科学技術・イノベーション白書(2024年)	2010年頃から	最近の生成AI技術の進展を受け、現在は第4次ブームに差し掛かっているとも言われる
長岡工業高等専門学校 授業資料(AIR Tech)	2000年代後半から2020年頃	第4次は2022年頃から。火付け役はChatGPTで、第3次が落ち着く間もなく始まったと説明

このため、第4次AIブームはいつからかという問いには、生成AIの対話サービスが一般に広がった2022年頃からとする見方が目安になります。文部科学省の白書は、対話型AIサービスのChatGPTが2022年11月に公開されたのち、日本でも急速に利用が広がったと説明しています。ただし、第3次と第4次の境目に公的な定義は、本記事で確認した資料には示されていません。第5次という数え方も、確認した公的資料には載っていませんでした。

第4次ブームの特徴｜自然な言葉で誰でも使えるAI

文部科学省の白書は、生成AIが急速に普及した要因として、自然な言葉で指示できる形でインターネット上のサービスとして提供されたことと、超大規模な学習で予測の精度が大きく向上したことを挙げています。研究開発の中心も、特定の機能に特化したAIから、複数の種類のデータを扱える汎用性の高いAIへ向かいつつあるとしています。長岡工業高等専門学校の授業資料は、ChatGPTが公開から5日でユーザー数100万人を超えたと紹介しています。

総務省の令和8年版情報通信白書(2026年7月公表)の調査では、利用の広がりが数字に表れています。日本の個人で何らかの生成AIサービスを使ったことがある人の割合は58.8%で、前年度の26.7%から大きく上昇しました(個人における生成AIサービスの利用経験。2025年度の調査は対象に15歳から19歳が加わっており、20歳以上では52.2%です)。企業向けの調査(生成AIの活用方針等)では、生成AIを「積極的に活用する」または「活用する領域を限定して利用する」方針だとの回答が68.9%で、前年度の49.7%から上がりました。大企業は74.0%、中小企業は58.1%です。活用方針に「わからない」と答えた回答者を除くと、何らかの業務で生成AIを使っているとの回答は86.4%で、業務の種類では議事録・メール作成の補助が約7割と最も高くなっています(生成AIの業務利用状況)。

過去のブームと比べて、今回は、個人と企業の日常の利用の広がりが調査の数字で確かめられる点が特徴です。生成AIそのものの基本は、生成AIとは？5分野マップと業務での使い方で整理しています。

AIブームは終わる？生成AIブームの行方と、見るべき3つの手がかり

AIブームの終わる時期を示した公的資料は確認できず、過去2回は期待と実力のずれが明らかになって終わったため、そのずれが手がかりになります。

「生成AIブームはいつ終了しましたか」「AIブームは終わりましたか」という疑問について、2026年10月22日時点で、終了したと判断できる公的資料は、本記事で確認した範囲では見つかりませんでした。前の章の数字のとおり、利用は広がっています。ただし、これは将来も続くことを保証するものではありません。過去2回の終わり方から、見るべき手がかりを3つに整理します。

手がかり1｜期待した効果が出ているか

総務省は、過去のブームの終わりを、期待が実力を上回ったずれとして説明しています。企業が生成AIの活用で生じうる影響として挙げたもの(生成AIの活用により生じうる影響)を見ると、日本では「作業時間の短縮などによる業務の効率化」が61.6%で最も高く、「製品・サービスの質の向上」が32.2%、「人員不足の解消」が26.8%でした。期待が業務の効率化に集まっているなら、自社で実際に時間が減っているか、どの業務では減っていないかを確かめることが、ずれを早く見つける方法になります。

手がかり2｜使われ続けているか

導入しても、一部の人や一部の業務でしか使われなければ、期待と現実のずれが広がりやすくなります。白書の調査では、日本企業のうち「組織的な取組はない」との回答が27.0%あり、中小企業で特に高い傾向があると指摘されています。第2次ブームが、使える範囲が特定の領域に限られて冷めたことと、通じる面があります。自社でAIを使う業務の幅と、使っている人の数を、定期的に確かめておくと判断の材料になります。

手がかり3｜投資に見合っているか

AIへの投資が過大ではないかという議論、いわゆるAIバブル論は、株価や設備投資の見方が中心で、強気論と弱気論があります。この論点は、AIバブル崩壊は起きるのか？強気論と弱気論を公的資料で整理、企業が今からできる5つの備えで公的資料をもとに整理しているため、本記事では扱いません。本記事は、投資や株式の判断を示すものではありません。

ブームの終わりを言い当てる根拠は、公的資料にはありません。企業にできるのは、ブームが冷めたあとにも残る、使い方の基準・教育・理解度の確認を、先に社内で整えておくことです。

ブームに左右されずAIを使い続けるために｜期待と実力のずれを自社で確かめる

ブームの熱が冷めても使い続けられるかは、入力してよい情報の基準、使い方の手順、理解度の確認が社内にそろっているかを左右します。

過去2回のブームから得られる教訓は、期待を見直すだけでなく、使える範囲を実際の業務で確かめることです。令和8年版白書の調査では、日本企業が生成AIの活用で懸念するリスクとして、社内情報の漏洩などのセキュリティリスクが最も高く、次いで出力結果の精度の問題、著作権などの権利を侵害する可能性の順でした。環境整備では、業務プロセスの見直しや生成AIの活用の検討に必要なスキルやノウハウを学ぶ環境がある、との回答が最も高くなっています。懸念の上位には、教育や社内の基準づくりで備えられる内容が多く含まれています。

自社の「ずれ」を5つの項目で確かめる

次の5項目のうち、当てはまるものを選んでください。当てはまる項目が少なければ、今のやり方で足りている可能性があります。選んだ数に応じて、次の手を示します。

AI活用の土台を作るeラーニング3つの違い｜ブームの波と関係なく続けられる社内教育

AIの使い方の手順、情報や権利の扱いの研修、理解度の確認は、eラーニングで仕組み化でき、3つのサービスは役割の違いで選べます。

ここで紹介する3つのサービスは、AIの操作そのものを教える教材ではありません。商品ページにAI専用のコースの記載はなく、AIを使うときの基準や手順の教育を、社内で続けるための仕組みとして使います。過去のブームのように、期待が先行して現場の基準が後回しになることを防ぐ、運営面の備えという位置づけです。1つ目のOneComplianceは、本記事の最初の章で紹介したとおり、情報や権利の扱いを全員にそろえる役割です。

社内で決めたAIの使い方の手順や入力のルールを、学習プログラムにして、全員が同じ内容を繰り返し学べるようにしたい場合の一例が、Smart Boardingです。商品ページには、内定者・新人教育からリーダー・管理職の育成まであらゆるシーンで活用できること、属人化を防いでいつでも何回でも学習できる環境を実現できること、自社オリジナルのコースの作成や学習進捗の管理も行えることが紹介されています。注意したい点として、電話やメールでの相談、教育プログラムの設計といった手厚いサポートを受けられるのは、「充実サポートプラン」のみです。運営は株式会社FCEで、料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

どこにいても同じ内容を全社員に届けられるようになり、安全衛生、コンプライアンス、専門知識など、共通の土台づくりが進んでいます。

Smart Boarding 導入事例(株式会社ワールドインテック パークマネジメント事業本部。公園施設の管理運営) 出典：導入事例ページ

周知した内容を社員が理解できているかを、テストで確かめたい場合の一例が、SAKU-SAKU Testingです。商品ページには、CBTの技術を活かしたテスト機能があり、選択式・穴埋め・並び替え・記述の問題を配信できること、あらかじめ用意された設問と自社の設問を1つのテストにまとめられること、受講状況や結果をリアルタイムで確認できることが紹介されています。注意したい点として、事務局の運営やカスタマーデスクを利用する場合はオプション扱いです。運営は株式会社イー・コミュニケーションズで、料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

3つのサービスの役割の違い

3つのサービスは、優劣ではなく役割で選びます。AIに入力してよい情報や著作権の基準を全員にそろえるならOneCompliance、社内のAIの使い方の手順を教材にするならSmart Boarding、周知した内容の理解度をテストで確かめるならSAKU-SAKU Testingが候補になります。資料はまとめて請求できます。

よくある質問(FAQ)

Q1. AIブームとは何ですか？

A. AIへの期待が高まり、研究や投資が活発になる時期を指します。総務省や文部科学省の白書では、1950年代後半から1960年代の第1次、1980年代の第2次、2000年代から2010年頃にかけての第3次と整理されており、2022年頃からの生成AIの広がりを第4次とする見方もあります。

Q2. 今は第何次AIブームですか？

A. 公式の定義は確認できず、資料によって異なります。総務省の2016年の整理は第三次、文部科学省の令和6年版の白書は、現在は第4次ブームに差し掛かっているとも言われると説明しています。長岡工業高等専門学校の授業資料は、2022年頃からを第4次としています。

Q3. 第一次AIブームが終わった理由は何ですか？

A. 当時のAIが、迷路の解き方や定理の証明のような単純な問題は扱えても、さまざまな要因が絡み合う現実社会の課題は解けないことが明らかになったためです。総務省は、一転して冬の時代を迎えたと説明しています。

Q4. 第4次AIブームはいつからですか？

A. 目安は2022年頃です。対話型AIサービスのChatGPTが2022年11月に公開され、日本でも急速に利用が広がったと、文部科学省の白書は説明しています。ただし、第3次と第4次の境目に公的な定義は、本記事で確認した資料には示されていません。

Q5. 生成AIブームはいつ終了しましたか？

A. 2026年10月22日時点で、終了したと判断できる公的資料は確認できませんでした。総務省の令和8年版情報通信白書では、活用方針に「わからない」と答えた回答者を除いた集計で、日本企業の86.4%が何らかの業務で生成AIを使っています。将来を断定するのではなく、期待した効果が出ているか、使われ続けているかを自社で確かめることが手がかりになります。

Q6. AIブームが終わっても、企業はAIの活用を続けるべきですか？

A. 続けるかどうかは、自社の業務で期待した効果が出ているかで判断するのが現実的です。ブームの熱に関係なく、入力してよい情報の基準、使い方の手順、理解度の確認を社内にそろえておくと、続ける場合も見直す場合も判断しやすくなります。個別の判断は、自社の状況に合わせて専門家に相談してください。

まとめ｜AIブームの流れを踏まえて押さえたい6つのこと

AIブームは、期待が高まっては冷める波として、公的資料で整理されています。過去の終わり方から見えるのは、AIの性能そのものより、期待と実力のずれをどう確かめるかでした。

1. AIブームは、第1次(1950年代後半から)、第2次(1980年代)、第3次(2000年代から2010年頃)と整理され、2022年頃からを第4次とする見方がある
2. 第1次と第2次は、実力が期待に届かず冷めた。総務省は、期待が技術の限界を上回り、そのずれが明らかになって終わったと評価している
3. 冬の時代を越えて、チャットボットや乗り換え案内など、過去の技術は形を変えて残っている
4. 今は第何次かに公式の定義は確認できず、資料によって第3次とも第4次とも説明される
5. 終わる時期を示す公的資料は確認できないため、期待した効果が出ているか、使われ続けているかを自社で確かめる
6. 入力してよい情報の基準、使い方の手順、理解度の確認を社内にそろえるため、eラーニングの資料を取り寄せて比較する

ブームの呼び名より、自社の業務でAIがどこまで使えているかが大切です。1つの業務から小さく始めて、結果を確かめながら広げてください。

参考文献

• 総務省「平成28年版 情報通信白書 人工知能(AI)研究の歴史」(2026年10月22日確認)https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h28/html/nc142120.html
• 文部科学省「令和6年版 科学技術・イノベーション白書 第1章 新時代を迎えたAI」(2026年10月22日確認)https://www.mext.go.jp/b_menu/hakusho/html/hpaa202401/1421221_00003.html
• 長岡工業高等専門学校「AIR Tech イントロダクション」(2026年10月22日確認)https://www.nagaoka-ct.ac.jp/airtech/intro
• 総務省「令和8年版 情報通信白書 個人における生成AIサービスの利用経験」(2026年10月22日確認)https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd111110.html
• 総務省「令和8年版 情報通信白書 生成AIの活用方針等」(2026年10月22日確認)https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121110.html
• 総務省「令和8年版 情報通信白書 組織的な取組状況」(2026年10月22日確認)https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121120.html
• 総務省「令和8年版 情報通信白書 生成AIの業務利用状況」(2026年10月22日確認)https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121130.html
• 総務省「令和8年版 情報通信白書 懸念されるリスク及びリスク対策のための取組状況」(2026年10月22日確認)https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121140.html
• 総務省「令和8年版 情報通信白書 生成AIの活用により生じうる影響」(2026年10月22日確認)https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121150.html
• Smart Boarding 導入事例(株式会社ワールドインテック パークマネジメント事業本部)(2026年10月22日確認)https://smartboarding.net/example/11817