投稿者 global-ai-media 
AI投資家であり元Facebookのプライバシー責任者でもあるクリス・ケリー氏は、2026年にはAI開発の焦点が「効率化（Efficiencies）」へ大きく移行すると予測しています。本記事では、この発言を端緒に、現在の「規模の拡大」競争の先にある、コスト対効果、エネルギー効率、そして実務適用を重視したフェーズへの移行について、日本企業が備えるべき視点を解説します。
「性能」から「効率」へ：市場の要請が変わる
現在、生成AI市場は「より大きなパラメータ数、より多くの学習データ」を追求するスケーリング則（Scaling Law）の競争の只中にあります。しかし、クリス・ケリー氏が指摘する「2026年の効率化へのドライブ」という予測は、この競争が早晩、経済合理性の壁に直面することを示唆しています。
企業にとって、無限にコストをかけて最高性能のモデルを使うことが常に正解ではありません。これからの数年で、AI活用のアプローチは「何ができるか（Capability）」という実験的な問いから、「いかに安く、速く、安全に業務に組み込めるか（Viability）」という実利的な問いへとシフトしていくでしょう。これは特に、コスト意識が高く、費用対効果（ROI）を厳格に求める日本の企業風土において、より切実なテーマとなります。
実務における「効率化」の具体像：SLMと特化型AI
では、具体的にどのような技術トレンドが「効率化」を牽引するのでしょうか。注目すべきは、大規模言語モデル（LLM）から、小規模言語モデル（SLM：Small Language Models）への移行、およびモデルの「蒸留（Distillation）」技術です。
数千億パラメータを持つ汎用モデルは、あらゆる質問に答えられる反面、推論コスト（AIを動かす際にかかる計算資源のコスト）が膨大で、応答速度（レイテンシ）も遅くなる傾向があります。一方、特定の業界知識や社内データのみに特化させた軽量なモデルであれば、オンプレミス環境やエッジデバイス（PCやスマートフォン端末）でも動作可能です。
日本の製造業や金融業において、機密データを社外に出さず、かつ低遅延でAIを動かしたいというニーズは根強くあります。2026年に向けて、巨大なクラウドAIを一つ使うのではなく、用途ごとに最適化された「適材適所」のAIを組み合わせるアーキテクチャが主流になるでしょう。
ガバナンスの効率化：手戻りを防ぐ設計
ケリー氏が元Facebookの最高プライバシー責任者（CPO）であるという背景を考慮すると、「効率化」には法規制対応やガバナンスの側面も含まれていると解釈すべきです。
AIシステムを構築した後で、プライバシー侵害や著作権問題、あるいはハルシネーション（もっともらしい嘘）によるリスクが発覚し、システムを停止・改修することは、企業にとって最大の「非効率」です。欧州のAI法（EU AI Act）や、日本国内での著作権法改正議論、総務省・経産省によるAIガイドラインなど、規制環境は日々変化しています。
開発の初期段階からリスク管理を組み込む「Privacy by Design」や「Security by Design」の考え方は、結果として手戻りを防ぎ、長期的な運用コストを下げることに繋がります。日本企業が得意とする品質管理（QC）のプロセスをAIガバナンスに応用することが、競争力となるはずです。
日本企業のAI活用への示唆
2026年の「効率化」トレンドを見据え、日本企業のリーダーや実務者は以下の3点意識して戦略を立てるべきです。
1. PoCからROI重視の実装へ
「とりあえず動くものを作る」PoC（概念実証）のフェーズを卒業し、ランニングコスト（特にトークン課金やGPUコスト）を見積もった収益モデルを構築してください。なんでもできる高価なモデルではなく、自社のタスクに必要十分な性能を持つ安価なモデルを選定・チューニングする技術力が求められます。
2. 独自データの整備と特化型モデルの育成
汎用的な知識はGoogleやOpenAIなどのプラットフォーマーに任せ、日本企業は「現場の独自データ」を整備することに注力すべきです。整理された高品質なデータがあれば、小規模なモデルでも高い精度を出すことができ、それが他社には真似できない「効率的で強力な」資産となります。
3. AIガバナンスを「ブレーキ」ではなく「ガードレール」にする
法務・コンプライアンス部門と開発部門が対立するのではなく、早期に連携してください。明確なガイドライン（ガードレール）を設けることで、現場は安心してアクセルを踏むことができます。安全性を担保しつつ開発スピードを落とさない体制づくりこそが、これからのAI活用の効率性を決定づけます。