投稿者 global-ai-media 
2026年に向け、AIモデルは単なるテキスト処理から、映像・音声を直接理解する「ネイティブ・マルチモーダル」へと進化を遂げようとしています。GoogleのGeminiをはじめとする次世代モデルの動向をベンチマークとしつつ、日本の商習慣や組織文化において、今後3年間でどのような意思決定とリスク管理が必要になるのかを解説します。
2026年、AIは「読む」から「五感で理解する」へ
GoogleのGeminiをはじめとする最新の基盤モデルが示唆しているのは、AIがテキストデータを学習する段階から、人間と同じように「世界を映像や音声として直接認識する」段階へのシフトです。これを「ネイティブ・マルチモーダル」と呼びます。
2026年頃には、この技術がコモディティ化すると予測されます。従来のAIは、画像を一度テキストに変換してから処理するような「継ぎ接ぎ」のアプローチが主流でしたが、次世代モデルは動画や音声をそのままの文脈で理解します。これは、日本の製造現場における熟練工の「違和感（異音や微細な色の変化）」の検知や、接客業における顧客の「声のトーンや表情」を読み取る高度な対応に、AIが適用可能になることを意味します。
「事実と感情の境界」のマネジメント
生成AIの課題として長く指摘されているハルシネーション（もっともらしい嘘）ですが、マルチモーダル化が進むことで、そのリスクの質も変化します。テキストだけでなく、映像や音声においても「事実と異なる生成」が行われるリスクです。
元記事のホロスコープの予言にある「事実と感情が曖昧になる（blur facts and feelings）」という表現は、奇しくもAIの現状を言い当てています。特に日本企業は「正確性」や「品質」に対する要求水準が極めて高いため、2026年に向けては、AIの出力を鵜呑みにせず、いかに人間が「事実確認（ファクトチェック）」と「感情的文脈の判断」という最後の砦を守るかが、ガバナンスの核心となります。
チャットボットから「エージェント」への進化
現在、多くの日本企業が社内Wikiの検索や要約にAIを活用していますが、2026年には「エージェント型AI」が主流になるでしょう。これは、人間が指示を出せば、AIが自律的に複数のソフトウェアを操作し、業務を完遂する形態です。
例えば、経理担当者が「今月の請求処理をして」と言うだけで、AIがメールを確認し、会計ソフトに入力し、振込データを作成するような世界観です。少子高齢化による深刻な労働力不足に直面する日本において、この「自律型エージェント」は、単なる効率化ツールではなく、欠員を埋める「デジタルワークフォース」としての役割が期待されます。
日本独自のリスクと対応：著作権と「現場の納得感」
日本は現行の著作権法において、AI学習のためのデータ利用に対して比較的柔軟な姿勢（著作権法第30条の4など）をとっていますが、生成物の利用に関しては依然としてグレーゾーンが存在します。特に海外製AIを利用する場合、学習データに何が含まれているかがブラックボックスであることが多く、グローバル展開する日本企業にとってはコンプライアンスリスクとなり得ます。
また、日本特有の課題として「現場の抵抗感」があります。トップダウンでAI導入を決めても、現場のオペレーションに馴染まず形骸化するケースが散見されます。2026年の本格普及を見据え、今のうちから「AIは仕事を奪う敵ではなく、面倒な作業を代行するパートナー」であるという組織文化の醸成と、リスキリング（再教育）を進める必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
2026年という近未来を見据えた際、意思決定者が意識すべきポイントは以下の通りです。
- マルチモーダル前提のデータ整備： テキスト化されたマニュアルだけでなく、熟練工の作業動画や商談の音声データなど、非構造化データの蓄積・整理を始めてください。これらが将来、自社専用AIの強力な資産となります。
- 「精度100%」を求めない業務設計： AIは間違える前提で、人間が監督するプロセス（Human-in-the-loop）を業務フローに組み込んでください。特に顧客接点においては、AIと有人対応のシームレスな切り替えがブランドへの信頼を左右します。
- 小規模な「エージェント」実験の開始： いきなり全社導入するのではなく、特定の定型業務において、AIに「操作」まで任せるPoC（概念実証）を行い、ガバナンスの勘所を掴んでおくことが重要です。