投稿者 global-ai-media 
State Street Global Marketsの株式調査責任者は、2026年に向けてもテクノロジーセクターが市場を牽引するという見通しを示しました。金融市場がAIの長期的な成長を織り込みつつある今、日本企業は一過性のブームとしての対応ではなく、事業基盤としてのAI実装へどう舵を切るべきか、実務的な観点から解説します。
金融市場が示唆する「AIのインフラ化」
State Street Global Marketsの株式調査責任者であるMarija Veitmane氏がBloomberg Televisionで語った2026年の株式市場見通しによると、テクノロジーセクターは引き続き成長の主要なドライバーであり続けると予測されています。これは、現在の生成AIを中心とした熱狂が、単なる短期的なバブルで終わるのではなく、インターネットやモバイル通信のように、産業構造を支える「インフラ」として定着していくという市場の期待を反映していると捉えることができます。
株価の動向はあくまで期待値の先取りですが、実務を担う私たちにとって重要なのは、この「期待」が「実需」へと転換するフェーズが数年単位で続くという事実です。日本企業にとっても、PoC（概念実証）で足踏みをする段階は終わり、中長期的な競争力を左右する経営課題としてAIを捉え直す時期に来ています。
日本企業における「幻滅期」の回避と実利の追求
ガートナーのハイプ・サイクルなどで知られるように、新技術は過度な期待の後に「幻滅期」を迎えることが常です。日本国内でも、「ChatGPTを導入したが業務があまり変わらなかった」「RAG（検索拡張生成：社内データを参照して回答させる技術）の精度が期待ほど出ない」といった声が現場から聞こえ始めています。
しかし、金融市場が2026年までの成長を見込む背景には、技術が成熟し、初期の課題が解決されていくという前提があります。日本企業が今直面している課題は、AIの能力不足というよりは、**「AIに食わせるデータの整備不足」**や**「既存業務プロセスとの不整合」**に起因することが大半です。
特に、日本の商習慣である「曖昧な仕様」や「属人化された暗黙知」は、論理的かつ明示的な指示を必要とするLLM（大規模言語モデル）と相性が悪い側面があります。ここを突破するには、単にツールを導入するだけでなく、業務フロー自体の標準化やデジタル化を並行して進める泥臭い改革が必要です。
「省力化」から「価値創出」へのシフト
日本のAI活用は、少子高齢化による労働力不足を背景に「業務効率化・工数削減」に重きが置かれがちです。もちろんこれは重要ですが、2026年を見据えた場合、それだけではグローバルな競争から取り残されるリスクがあります。
現在、世界のトレンドはチャットボットのような対話型AIから、自律的にタスクを計画・実行する**「エージェント型AI」**へと移行しつつあります。日本企業においても、以下の2つの方向性で投資を検討すべきです。
- 守りのAI（Efficiency）：議事録作成や翻訳、定型業務の自動化。ここはSaaS（Software as a Service）などの外部ツールを積極的に活用し、自社開発のリスクとコストを抑える。
- 攻めのAI（Value）：自社独自のデータ（顧客の声、製造ノウハウ、過去のトラブル事例など）を学習・参照させた、模倣困難なプロダクト開発。ここは内製化やパートナーシップを含め、リソースを集中投下する。
ガバナンスとリスク対応：日本的組織文化との調和
AIの長期利用を前提とするならば、避けて通れないのが「AIガバナンス」です。EUのAI法（EU AI Act）をはじめ、世界的に規制強化の流れがあります。日本国内でも総務省・経産省による「AI事業者ガイドライン」が策定されています。
日本企業はコンプライアンス意識が高く、リスクを恐れて導入が遅れる傾向がありますが、これを逆手に取ることも可能です。すなわち、**「信頼できるAI（Trustworthy AI）」**をブランド価値として打ち出すことです。著作権侵害リスク、ハルシネーション（もっともらしい嘘）、バイアスへの対策を技術的・組織的に講じていることを対外的に示すことが、BtoBビジネスにおける選定基準になりつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
金融市場の予測を単なる株価の話として聞き流すのではなく、技術の成熟タイムラインとして捉え、以下の3点を意識して実務を進めることを推奨します。
- 単発のPoCから「MLOps」の構築へ：AIモデルは作って終わりではなく、データ傾向の変化に合わせて継続的に再学習・監視する必要があります。システムを安定運用するための基盤（MLOps）への投資を惜しまないこと。
- 「日本品質」の再定義：日本製品の強みである「きめ細やかさ」や「安全性」をAIサービスにも適用する。精度の低い回答を許容するのではなく、Human-in-the-loop（人が介在する仕組み）を前提とした、高信頼なワークフローを設計する。
- 経営層と現場の期待値調整：「AIを入れれば魔法のように解決する」という過度な期待を捨て、2026年以降も続く長い旅路（ジャーニー）であることを組織全体で共有し、短期的な失敗を許容する文化を醸成する。