スタンフォード大が予測するAIの転換点：2026年に向けて「熱狂」から「評価と堅実」の時代へ

生成AIの登場による「熱狂（Evangelism）」の時代は終わりを告げ、実用的な「評価（Evaluation）」のフェーズへと移行しつつあります。スタンフォード大学の専門家たちが示唆する2026年に向けたAIの潮流は、技術的な派手さではなく、厳密さ（Rigor）と透明性（Transparency）に焦点が当てられています。この世界的な潮流の変化において、日本の実務者はどのように戦略を転換すべきか、その要点を解説します。

「とりあえずやってみる」から「価値を証明する」へ

過去1〜2年、日本企業の多くは「生成AIで何ができるか」を模索し、数多くの実証実験（PoC）を行ってきました。しかし、スタンフォード大学の専門家たちが指摘するように、AIの「伝道（Evangelism）」の時代は過ぎ去ろうとしています。これからは、導入したAIが実際にどれだけのビジネス価値を生んでいるのかを問う「評価（Evaluation）」の時代です。

日本国内でも「PoC疲れ」という言葉が聞かれるようになりました。経営層や現場からは、「面白い回答が返ってくるのは分かったが、業務工数は具体的に何時間削減されたのか？」「誤回答（ハルシネーション）のリスクに対するROI（投資対効果）は見合うのか？」というシビアな問いが投げかけられています。2026年に向けて重要になるのは、魔法のようなデモではなく、堅実なKPI設計と、それを継続的にモニタリングするMLOps（機械学習基盤の運用）の確立です。

「Rigor（厳密さ）」と「Transparency（透明性）」の追求

記事の中で強調されている「Rigor（厳密さ）」と「Transparency（透明性）」は、品質と説明責任を重視する日本企業の商習慣と非常に親和性が高い概念です。

「厳密さ」とは、AIモデルの出力精度だけでなく、レイテンシー（応答速度）、コスト、そして安全性を含めた総合的な品質管理を指します。特に業務プロセスにAIを深く組み込む場合、確率的に動作するLLM（大規模言語モデル）を、いかに決定論的な業務フローの中で制御するかがエンジニアリングの鍵となります。

また、「透明性」はAIガバナンスの中核です。EUのAI法（EU AI Act）や日本の総務省・経産省による「AI事業者ガイドライン」でも求められている通り、「なぜAIがその判断をしたのか」「どのデータに基づいているのか」を追跡可能にすることは、コンプライアンスの観点だけでなく、ユーザー（従業員や顧客）の信頼獲得に不可欠です。ブラックボックスのままでは、稟議や承認プロセスが厳格な日本企業において、本番環境への適用は困難でしょう。

日本企業のAI活用への示唆

グローバルの潮流が「熱狂」から「実利」へシフトする中で、日本企業が意識すべきアクションは以下の通りです。

• 評価指標（Eval）の確立：
  プロンプトエンジニアリングやRAG（検索拡張生成）の構築において、感覚的な「良さそう」ではなく、自動評価や人間による評価（RLHF）を組み合わせた定量的な評価パイプラインを整備してください。これがなければ、モデルのアップデートや改善の判断ができません。
• 「守りのガバナンス」から「攻めのガードレール」へ：
  リスクを恐れて禁止するのではなく、入出力フィルタリングや事実確認のロジック（ガードレール）をシステム的に実装することで、安全にアクセルを踏める環境を作ることが重要です。
• 説明可能性への投資：
  「透明性」を確保するために、RAGにおける引用元の明示や、思考プロセス（Chain of Thought）の可視化をプロダクト要件に含めることは、現場の納得感を醸成し、定着率を高めるために有効です。