AIは2026年までに誇大宣伝から実用段階へ移行する

2025年がAIの現実検証の年だったとすれば、2026年は技術が真に有用となる年となる。焦点は、巨大化する言語モデルの開発から、より困難な課題であるAIの実用化へと移行している。これは、最適な規模のモデルを適切な場所に配置し、物理デバイスに知能を組み込み、人間のワークフローにシームレスに統合されるシステムを設計することを意味する。

TechCrunchが取材した専門家らは、2026年を過渡期と位置づけている——力任せのスケール拡大から新たなアーキテクチャの模索へ、印象的なデモから目的指向の実装へ、自律性を主張するエージェントから真に人間の生産性を高めるエージェントへの移行期である。

祝賀ムードは終わっていないが、業界は真剣な段階に入りつつある。

スケーリングの法則では不十分

2012年、アレックス・クリジェフスキー、イリヤ・スツケヴェル、ジェフリー・ヒントンによるAlexNet論文は、AIシステムが数百万の例を分析することで画像内の物体を認識することを学習できることを実証した。このアプローチは計算負荷が非常に大きかったが、GPUによって実現可能となり、科学者が様々なタスク向けの新たなアーキテクチャを開発する中で、10年にわたるAI研究の特化期が幕を開けた。

この流れは2020年頃、OpenAIのGPT-3の登場で頂点に達した。モデルを100倍にスケールアップするだけで、明示的な訓練なしにコーディングや推論といった能力が解き放たれることを示したのである。 これは、AIエージェントプラットフォームWorkeraのCEO兼創設者であるキアン・カタンフォルーシュが「スケーリングの時代」と呼ぶものの始まりを告げるものでした。この時代は、より多くの計算能力、より多くのデータ、より大規模なトランスフォーマーモデルが必然的に次の主要なAIブレークスルーにつながるという信念によって定義されていました。

今日、多くの研究者はAI産業がスケーリング法則の限界に近づきつつあり、研究と革新に焦点を当てた新たな時代へ移行しようとしていると信じている。

Metaの元最高AI科学者であるヤン・ルカンは、スケーリングへの過度の依存を長年批判し、より優れたアーキテクチャの必要性を強調してきた。同様に、サツケバーも最近のインタビューで、現在のモデルは頭打ち状態に達しており、事前学習の結果が横ばいになっていると指摘し、新たなアイデアの必要性を示唆した。

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「今後5年以内に、トランスフォーマーを大幅に上回る優れたアーキテクチャが発見される可能性が高い」とカタンフォロッシュ氏は述べた。「もし発見されなければ、モデル能力における大幅な進歩は期待できないだろう」

時には少ない方が良い

大規模言語モデルは一般知識に優れる一方、多くの専門家は次なる企業AI導入の波は、特定の領域アプリケーション向けに微調整可能な、より小型で機敏な言語モデルによって牽引されると予測している。

AT&Tの最高データ責任者アンディ・マーカス氏はTechCrunchに対し、「微調整済みSLM（スモール言語モデル）は2026年までに主要トレンドとなり、成熟したAI企業にとって定番となるでしょう。そのコストと性能の優位性が、既製のLLM（大規模言語モデル）よりも魅力的だからです」と語った。 「適切に微調整されたSLMは、企業アプリケーションにおいて大規模汎用モデルの精度に匹敵しつつ、優れたコスト効率と速度を提供するため、既に多くの企業がSLMへの依存度を高めている」

この主張は以前、フランスのオープンウェイトAIスタートアップMistralによってもなされており、同社は自社の小型モデルが微調整後、いくつかのベンチマークで大型モデルを上回ると主張している。

オースティン拠点の企業向けAI企業ABBYYのAIストラテジスト、ジョン・ニズリー氏は「SLMの効率性、費用対効果、適応性は、精度が極めて重要な特化型アプリケーションに理想的だ」と述べた。

マルクス氏がSLMがエージェント時代において重要な役割を果たすと考える一方で、クニスリー氏はそのコンパクトな性質がローカルデバイスへの展開に適していると指摘する。これはエッジコンピューティングの進歩によって加速している傾向だ。

経験を通じた学習

人間は言語だけでなく、世界との相互作用を通じて学ぶ。しかしLLMは世界を真に理解せず、単に次の単語や概念を予測するだけだ。このため多くの研究者は、物体が3D空間でどのように動き相互作用するかを学習し、予測と行動を可能にするAIシステム「ワールドモデル」が次の大きな進歩をもたらすと確信している。

2026年がワールドモデルにとって転換点となる兆候が増えている。ルカンはMetaを離れて独自のワールドモデル研究所を立ち上げ、50億ドルの評価額を目指していると報じられている。GoogleのDeepMindはGenieを開発しており、8月にはリアルタイムで対話可能な汎用ワールドモデルを構築できる最新モデルを発表した。 DecartやOdysseyといったスタートアップのデモと並行し、Fei-Fei Li氏のWorld Labsは初の商用ワールドモデル「Marble」をリリース。General Intuitionのような新規参入企業は10月にエージェントに空間推論を教えるため1億3400万ドルのシードラウンドを確保し、動画生成スタートアップのRunwayは12月に初のワールドモデル「GWM-1」を発表した。

研究者らはロボティクスと自律性における長期的な可能性を認識しているが、短期的な影響はビデオゲーム分野で最も顕著になると予想される。PitchBookは、インタラクティブな環境やより現実的な非プレイヤーキャラクターを生成する技術力に牽引され、ゲーム向けワールドモデル市場が2022年から2025年の12億ドルから2030年までに2760億ドルへ成長すると予測している。

General Intuitionの創業者Pim de Witte氏はTechCrunchに対し、仮想環境はゲームを変革するだけでなく、次世代基盤モデルの重要なテスト環境として機能し得ると述べた。

エージェント国家

2025年、AIエージェントは期待に届かなかった。主な理由は、実際の業務システムへの統合が困難だったためである。ツールや文脈へのアクセスが制限されたため、ほとんどのエージェントはパイロットワークフローに限定された。

「AI版USB-C」と称されるAnthropicのModel Context Protocol（MCP）は、AIエージェントがデータベースや検索エンジン、APIなどの外部ツールと連携することを可能にする。この欠けていたリンクは急速に標準となりつつあり、OpenAIとMicrosoftがMCPを公に支持している。 AnthropicはこのプロトコルをLinux Foundationの新組織「Agentic AI Foundation」に寄贈した。同財団はオープンソースのエージェントツール標準化を目指す。Googleも自社製品・サービスとAIエージェントを接続するため、管理型MCPサーバーの構築を開始している。

MCPがエージェントと実システム接続の障壁を低減する中、2026年はエージェントワークフローが実証段階から日常業務へ移行する年となる見込みだ。

サファイア・ベンチャーズのパートナー、ラジーブ・ダム氏は、こうした進展によりエージェントファーストのソリューションが様々な業界で「記録システムとしての役割」を担うようになると予測する。

「音声エージェントが受付業務や顧客コミュニケーションといったエンドツーエンドのタスクを処理するようになるにつれ、それらは基盤となる中核システムを形成し始めるでしょう」とダム氏は述べています。「この傾向は、ホームサービス、不動産テクノロジー、医療といった分野だけでなく、営業、IT、サポートといった横断的機能でも見られると予想しています」

自動化ではなく拡張

エージェント型ワークフローの台頭は雇用喪失への懸念を招くかもしれないが、Workeraのカタノフォロシュ氏は2026年のメッセージがそれだとは考えていない。

「2026年は人間の年となるでしょう」と彼は語った。

2024年、多くのAI企業は人間の労働者を不要にする自動化を予測した。しかし現技術では実現不可能であり、不安定な経済下ではこうした主張は支持されない。カタフォロッシュは来年「AIは予想ほど自律的に機能していない」と認識され、AIが人間のワークフローを代替するのではなく拡張する方法へ議論が移行すると示唆する。

「多くの企業が再び採用を始めるだろう」と彼は付け加え、AIガバナンス、透明性、安全性、データ管理における新たな役割の創出を予測している。「来年の失業率は平均4％を下回るとかなり楽観視している」

「人々はAPIの下ではなく上に位置したいと考えており、2026年はこの転換にとって重要な年になると確信している」とデ・ウィッテは付け加えた。

物理的な体験へ

専門家によれば、小型モデル、ワールドモデル、エッジコンピューティングの進歩により、機械学習の物理的応用がさらに拡大する見込みだ。

AT&Tベンチャーズの責任者ヴィクラム・タネジャ氏はテッククランチに対し、「ロボット工学、自律走行車、ドローン、ウェアラブル機器など、新たなカテゴリーのAI搭載デバイスが市場に参入し始める2026年、物理AIは主流となるだろう」と語った。

自律走行車やロボティクスは物理AIの明らかな活用例であり、2026年も成長を続けるが、必要なトレーニングと導入コストは依然として高額だ。一方、ウェアラブルデバイスは消費者にとって魅力的で、より手頃な参入ポイントを提供する。 MetaのRay-Banのようなスマートグラスには、視界内の物に関する質問に答えるアシスタント機能が搭載され始めており、AI搭載の健康管理リングやスマートウォッチといった新たなフォームファクターにより、常時稼働型の身体装着型推論が普及しつつある。

「接続プロバイダーは、この新たなデバイス波を支えるためネットワークインフラの最適化に取り組むだろう。柔軟な接続オプションを提供する企業が最も有利な立場に立つ」とタネジャ氏は述べた。