2026年のAIのトレンドについて

はじめに

こんにちは、しゅんです。今回は、IBM公式YouTubeチャンネルで公開された待望の動画について紹介します。かなりワクワクして、１週間前からずっとチャンネルをチェックして待ってました。

動画では、IBMのMaster InventorであるMartin Kenさんと、同僚でFellowのAaron Baughmanさんが2026年のAIトレンドについて貴重なお話をしていました。この動画は、毎年この時期に公開される来年の予測に関する内容です。

動画はこちらからご覧いただけます：

2026年のAIトレンド

以下は、MartinさんとAaronさんが予測する2026年のAIトレンドです：

1. マルチエージェントオーケストレーション：複数のAIエージェントが協力してタスクを効率的に実行するシステム。各エージェントは異なる役割を持ち、協力して問題を解決します。
2. デジタル労働力：自律的にタスクを実行するエージェント。ヒューマンインザループAIによる監視と修正が加わり、人的能力を拡張します。
3. フィジカルAI：物理世界で作用するAI。ロボットが物理法則を理解し、現実世界で行動する能力を持つAIです。これはシミュレーション学習を通じて実現されます。
4. ソーシャルコンピューティング：エージェントと人間が共同で操作するAIネットワーク。情報と意図が相互に交換され、協力し合う環境を構築します。
5. 検証可能なAI：AIシステムの監査と追跡可能性が求められ、特に高リスクのAIに対しては透明性が確保されます。EUのAI法案に基づき、ドキュメント化とデータの追跡が重要となります。
6. 量子コンピュータの実用化：量子コンピュータが現実の問題をより効率的に解決する時代が到来。量子とクラシックなコンピュータの融合により、業務の最適化やシミュレーション、意思決定が加速します。
7. エッジでの推論：小型のAIモデルがローカルでリアルタイムに思考・判断を行い、データがクラウドに送信されることなく、オフラインで処理が完結します。
8. 変則的なハイブリッドコンピューティング：AIモデルとクラウドインフラが統合され、最適な計算基盤を用いた柔軟な計算環境が提供されます。これにより、パフォーマンスと効率が最大化されます。

以下はIBMの動画内での二人のセリフです。

What will be the most important trends in AI in 2026?
Well, we take a stab at this every year with some success, I would say. And this time out, I have the knowledgeable assistance of my colleague Aaron Baldwin to help us out.

Aaron Baldwin:
Well, yeah, you know, after your prediction of infinite memory last year, I thought maybe you could use just a little bit of help.

Martin Ken:
Yeah, that's fair. Well, how about we each take four trends each?

Aaron Baldwin:
That sounds good. How about you first?

Martin Ken:
Alright. Okay, so my number one trend of 2026 is multi-agent orchestration. Last year, we said 2025 was the year of the agent—AI agents that can reason, plan, and take action on a task. And agents have really delivered. There are numerous agentic platforms for tasks like coding and basic computer use. But no single agent really excels at everything. So what if you had a whole team of agents working together? We could have a planner agent that decomposes goals into steps, worker agents that do different steps (one specializes in writing code, others call APIs), and a critic agent that evaluates outputs and flags issues. These agents collaborate under a coordinating layer, the orchestrator. Multi-agent setups help introduce cross-checking, where one agent checks the other agent’s work, and can break problems into more discrete, verifiable steps.

Aaron Baldwin:
Well, great. So how can I really follow that trend?

Martin Ken:
Well, I think I might just have one. So the second trend is the digital labor workforce. These are digital workers that are autonomous agents that can parse tasks by interpreting multimodal input. After preparation, the worker executes a workflow. This is where, at the end of an action plan, the system has to integrate the steps into some sort of action plan. These systems are further enhanced by human-in-the-loop AI, which provides oversight, correction, and strategic guidance to ensure agents are doing what they’re supposed to. This will create a force-multiplying effect to extend human capability.

Aaron Baldwin:
Trend number three is physical AI. Large language models generate text, diffusion models generate images, but physical AI is about models that understand and interact with the real world. This includes AI that perceives the environment, reasons about physics, and takes physical actions like robotics. Previously, getting a robot to do something useful meant programming explicit rules. Now, physical AI flips that around, using simulation models to train robots on how objects behave in the physical world. These are sometimes called world foundation models, generative models that create and understand 3D environments. By 2026, many of these world models are taking humanoid robots from research to commercial production.

Aaron Baldwin:
Martin, you just took my trend! But let's go ahead and say number four is about social computing. This is a world where agents and humans operate within a shared AI fabric. If I have an agent here and a human there, they’re connected through this fabric. Information flows between them, and they begin to understand each other’s intent. Once they have the intent and information, they act. This shared space enables collaboration, context exchange, and event-effective understanding. The outcome is an empathetic emergent network of interactions, which we call collective intelligence or real-world swarm computing.

Martin Ken:
Trend number five is verifiable AI. The EU AI Act will come into full effect by mid-2026, and it will require AI systems, especially high-risk ones, to be auditable and traceable. This is like GDPR for AI. It means documentation, transparency, and data lineage, ensuring that training data can be traced and that copyright opt-outs are respected. Just like GDPR shaped global privacy, the EU AI Act will likely set the template for AI governance worldwide.

Aaron Baldwin:
And trend number six really changes everything—but also changes nothing. We’re talking about quantum utility everywhere. By 2026, quantum computing will start solving real-world problems faster and more efficiently than classical methods. Quantum systems will work alongside classical infrastructure, optimizing tasks and helping with simulation and decision-making. This hybrid quantum-classical approach will transform quantum computing into a mainstream paradigm integrated into everyday business operations.

Martin Ken:
Trend number seven is reasoning at the edge. Last year, we discussed small models with a few billion parameters that don’t need huge data centers to run—they work on laptops or phones. In 2026, these small models will learn to think. They’ll take extra time thinking through problems step-by-step before providing an answer. By distilling reasoning into smaller models, these models can work offline without sending data to a cloud, making them ideal for real-time, mission-critical applications.

Aaron Baldwin:
Finally, trend number eight is amorphous hybrid computing. This is the future where both AI model topologies and cloud infrastructure blend into what we call a fluid computing backbone. AI models are evolving beyond pure transformer designs into state-space models. In 2026, we’ll see algorithms that combine these models and other elements, creating a powerful new computing paradigm. Cloud computing will also differentiate by combining various chip types (CPUs, GPUs, TPUs, and quantum processors), all optimized for maximum performance and efficiency. Neuromorphic chips, which emulate the brain, may also play a role in the future, possibly paving the way for DNA computing.

Aaron Baldwin:
Well, those are some lofty goals. And these are what we think will be the biggest AI trends in 2026. But what about you? What trends do you think will be a big deal? Let us know in the comments below.

翻訳

2026年のAIにおける最も重要なトレンドは何でしょうか？毎年この時期に予測を行っており、ある程度の成功を収めてきたと思います。今年も、私の同僚であるAaron Baldwinの助けを借りて予測を行います。
そうですね、昨年あなたが「無限メモリ」の予測をした後で、少し助けが必要かもしれませんね。
それは公平ですね。じゃあ、それぞれ4つずつトレンドを取り上げてみましょうか？
いいですね。じゃあ、あなたからどうぞ。

1. マルチエージェントオーケストレーション
昨年、2025年は「エージェントの年」だと予測しました。タスクに対して推論・計画を行い、行動を起こすAIエージェントの登場です。これらのエージェントは本当に多くの分野で活躍していますが、どのエージェントもすべての分野で完璧にこなせるわけではありません。では、複数のエージェントが協力して働くというアイデアはどうでしょう？例えば、あるエージェントは計画担当として目標をステップに分け、別のエージェントはコードを書く専門家、さらに別のエージェントはAPIを呼び出すといった具合です。そして、結果を評価し問題を指摘するクリティックエージェントも加わります。これらのエージェントはオーケストレーターという調整役のもとで協力し、相互チェックを通じて問題をより明確で検証可能なステップに分解します。

2. デジタル労働力
自律的にタスクを実行するデジタルワーカー（エージェント）です。これらのエージェントは、タスクを解析し、マルチモーダル入力を解釈します。その後、ワークフローを実行し、最終的なアクションがシステム内で適切に処理されます。さらに、人間が関与する「ヒューマン・イン・ザ・ループAI」によって監視・修正が行われ、エージェントたちが正しく動作するように導かれます。これにより、人的能力を拡張する大きな効果が生まれます。

3. フィジカルAI
フィジカルAIは、現実世界、つまり3Dの物理的な世界を理解し、相互作用するAIです。これまでロボットに物理的な行動をさせるためには、障害物を避けるための明確なルールをプログラムする必要がありました。しかし、フィジカルAIでは、シミュレーションでモデルを訓練し、物理世界でのオブジェクトの振る舞いや重力、物を握る方法などを理解します。このような「ワールドファウンデーションモデル」は、現実世界の環境を予測し、ロボットが商業生産に向けてスケールするための基盤となります。

4. ソーシャルコンピューティング
エージェントと人間がAIの「ファブリック」を共有する世界です。情報がエージェントと人間の間を流れ、意図を理解し、それに基づいて行動が決まります。このシステム内では、協力、コンテキストの交換、イベント効果の理解がシームレスに行われます。結果的に、エージェントと人間が協力して働く「共感的な新しいネットワーク」、つまり「集団知能」や「現実世界のスウォームコンピューティング」が生まれるのです。

5. 検証可能なAI
EUのAI法案が2026年中に完全に適用される予定で、これによりAIシステム（特に高リスクのもの）は監査可能である必要があります。つまり、技術文書でテスト方法やリスクが記録され、透明性が求められます。ユーザーは、AIとやり取りしている際に、そのシステムがどのように動作するかを理解し、データの出所を確認できるようにする必要があります。

6. 量子コンピュータの実用化
2026年、量子コンピュータが現実の問題をより速く、効率的に解決する時代が到来します。量子コンピュータと従来のコンピュータが協力して業務を支援し、最適化やシミュレーション、意思決定に革新をもたらします。これにより、量子技術が日常のビジネス操作に組み込まれていきます。

7. エッジでの推論
昨年、非常に小型のAIモデル（数十億パラメータ程度）がデータセンターを必要とせずに動作するという話をしましたが、2026年にはこれらのモデルが「思考」することができるようになります。リアルタイムで問題を解決し、ローカルで推論を行えることで、データがデータセンターに送られることなく即時に対応が可能となります。

8. 変則的なハイブリッドコンピューティング
AIモデルとクラウドインフラが統合され、「流動的なコンピュータ基盤」を形成します。これにより、CPU、GPU、TPUなど多種多様なチップが組み合わされ、最適な計算基盤が自動的に選ばれることで、最大の性能と効率が実現されます。

まとめ

個人的には、これらのトレンドはすべて非常に現実的であり、すぐに実現されるものとしては、7番目の「エッジでの推論」、1番目の「マルチエージェントオーケストレーション」、そして3番目の「フィジカルAI」だと感じています。特に「フィジカルAI」はまだ少し時間がかかると思います。演算力や学習コスト、導入コストなど、解決すべき課題は多いですが、この1年でロボット業界は確かに盛り上がっており、AI技術の進展が期待されます。Nvidiaの関係者も「日本はもうロボット大国ではない」と言っていますが、個人的には今こそ企業同士の連携と、日本の強みを活かす重要な時期だと考えています。

今年も残りわずかとなりましたが、AIとロボット技術は激変の年となり、後半はロボットが盛り上がりました。日本ではまだ活気が足りないと感じていますが、来年こそAIやロボット技術をさらに盛り上げていけるよう、みなさんと共に取り組んでいきたいと思います。

最後までご覧いただき、ありがとうございました！