急成長期と誇張された期待の後、人工知能は2026年に、より冷静で、より現実的で、人間のニーズと密接に結びついた別の状態に入りつつあります。
AI業界の焦点は明確に変化しています。ますます大きな言語モデルを構築する競争をする代わりに、研究者と企業は、AIを展開しやすく、使いやすく、本当に役立つようにすることよりも、難しい問題に焦点を当てています。
それは、より小さなモデルを適切な場所に使用し、人工知能を物理機器に統合し、AIを人間の作業プロセスにシームレスに組み込むことを意味します。
AI開発の歴史は、大きな転換点が拡張可能性に関連していることを示しています。2012年のImaginetのブレークスルーから2020年のGPT-3の誕生まで、「モデルは大きくなるほど賢くなる」という信念が業界全体を支配しました。
より多くのデータ、より多くのGPUで規模を拡大する時代は、かつて印象的な結果をもたらしました。
しかし、多くの科学者は、このアプローチが徐々に限界に達していると考えています。Metaの元AI科学グループリーダーであるYann LeCunは、規模拡大への過度の依存を長年警告してきました。
イリヤ・スツケバー(イスラエル出身のカナダのコンピューター科学者で、コンピューター学習を専門としています)も、現在のモデルが停滞の兆候を示しており、まったく新しいアーキテクチャが必要であることを認めました。
WorkeraのCEOであるキアン・カタンフォロッシュ氏によると、別のアプローチが見つからない場合、AI業界は既存のモデルを拡大することによってのみ画期的な進歩を期待することは困難です。
少ないですが効果的です。
2026年のもう1つの顕著なトレンドは、小規模言語モデル(SLM)の台頭です。企業は、巨大な一般的なモデルを使用する代わりに、コストを節約し、精度を確保するために、特定の分野ごとに微調整されたモデルをますます優先しています。
AT&Tのデータディレクターであるアンディ・マルカス氏は、SLMは高いパフォーマンスと低コストのおかげで、成長したAI企業にとって不可欠なツールになると述べています。
この見解は、特に国境ゲートウェイコンピューティングが急速に発展し、AIが局所デバイス上で直接実行できる状況において、MistralやABBYなどの多くの企業からも支持されています。
世界のモデルと経験学習
言語にとどまらず、AIは体験を通して世界を理解することを目指しています。世界モデルは、3D空間で物体の動きと相互作用を学ぶシステムであり、新たな転換点を生み出すことが期待されています。
2026年には、DeepMind、Fei-Fei LiのWorld Labsから、RunwayやGeneral Intuitionなどの企業まで、多くの大手企業やスタートアップが参加し、この分野の爆発的な成長が見られます。
当面、最も顕著な影響はゲーム業界に現れる可能性があり、そこでは仮想世界はますます活発になり、リアルタイムで相互作用します。
AIエージェントがMCP接続規格のおかげで変身を待つ
2025年の期待どおりのパフォーマンスの後、AIエージェントは新しい接続基準のおかげで「変革」の機会を得ています。Anthropicのモデルコンテキストプロトコル(MCP)は、「AI用のUSB-C」に例えられ、エージェントがツール、データ、および実際のシステムにアクセスできるようにします。
OpenAI、Microsoft、Googleの支援により、MCPは、顧客サービス、不動産から医療、ITに至るまで、アクターベースの作業プロセスが日常的にアプリケーションに導入されるためのプラットフォームになる可能性があります。
AIは強化されていますが、人間に取って代わるものではありません。
包括的な自動化への懸念とは対照的に、多くの専門家は2026年が「人間の年」になると述べています。AIは、労働力に取って代わるのではなく、能力を強化し、支援する役割を果たすことが期待されています。管理、安全性、透明性、AIデータ管理に関する新しいポジションがより多く登場する可能性があります。
それに伴い、ロボット、自動運転車からスマートウェアラブルデバイスまで、物理的な人工知能が徐々に市場に浸透するでしょう。その中で、ウェアラブルデバイスは、低コストと消費者の高い受け入れ度のおかげで、実現可能な方向性と評価されています。
ブームと約束の後、AIは成熟期に入っています。2026年はもはや目覚ましい衝撃はないかもしれませんが、この技術が真に持続可能な価値を証明する時期です。
