投稿者 global-ai-media 
2026年に向けて、AI技術は「驚き」を提供するフェーズから、実務を遂行する「インフラ」へと進化します。単なるテキスト生成を超えた「エージェント型AI」の台頭や、日本企業特有の課題である労働人口減少への適応、そして厳格化するグローバルな法規制への対応など、2年後の未来を見据えた戦略的視点を解説します。
「チャットボット」から「自律型エージェント」への進化
現在、多くの日本企業が導入している生成AIは、主に「対話型（チャットボット）」や「要約・翻訳ツール」としての利用が中心です。しかし、2026年に向けて技術の主戦場は「エージェント型AI（Agentic AI）」へとシフトしています。
エージェント型AIとは、人間が詳細な指示を出さなくとも、AI自身が「目標」を理解し、必要なツール（メール、カレンダー、社内DB、SaaSなど）を自律的に操作してタスクを完遂するシステムを指します。例えば、「来月のキャンペーンの進捗を報告して」と頼むだけで、AIが各担当者のスケジュールを確認し、進捗データをCRMから引き出し、レポートを作成してチャットで共有する──といった一連のワークフローをこなす未来です。
人手不足が深刻化する日本において、この技術は単なる効率化ツールではなく、不足する労働力を補う「デジタルワーカー」としての役割が期待されます。しかし、これには従来のRPA（Robotic Process Automation）以上に、AIにどの程度の権限を持たせるかというガバナンス設計が不可欠になります。
「大規模」至上主義の終わりとSLMの活用
2023年から2024年にかけては、モデルのパラメータ数やベンチマークスコアを競う「大規模化」がトレンドでした。しかし、2026年の実務現場では、SLM（Small Language Models：小規模言語モデル）の重要性が増しているでしょう。
すべての業務に超巨大なモデルを使うことは、コストとレイテンシ（応答速度）、そして環境負荷の観点から合理的ではありません。特に日本企業は、データを社外に出すことへの警戒感が強いため、オンプレミス環境やエッジデバイス（PCやスマートフォン本体）で動作する高性能なSLMへのニーズが高まります。
「汎用的な賢さ」よりも「自社の特定業務に特化した軽量モデル」を組み合わせるアーキテクチャが主流となり、AIエンジニアには、巨大モデルをAPIで叩くだけでなく、適切なサイズへの蒸留（Distillation）やファインチューニングを行うスキルが求められるようになります。
グローバル規制と日本企業の立ち位置
2026年は、欧州の「AI法（EU AI Act）」が全面的に適用される時期と重なります。これは日本企業にとっても対岸の火事ではありません。EU圏内でビジネスを行う場合、リスクの高いAIシステムには厳格なコンプライアンスが求められます。
一方で、日本国内の著作権法（第30条の4）は、機械学習のためのデータ利用に対して比較的柔軟（「緩い」とも言われる）な姿勢をとっています。この「ねじれ」は、日本企業にとってチャンスでもありリスクでもあります。国内での開発は加速しやすい環境にありますが、その成果物をグローバル展開する際には、学習データの透明性やバイアス除去において、世界基準の壁に直面する可能性があります。
法務・コンプライアンス部門は、国内法の遵守だけでなく、GDPRやAI Actを見据えたグローバルなデータガバナンス体制を、開発の初期段階から組み込む必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
2026年を見据え、意思決定者や実務担当者は以下のポイントを意識すべきです。
- PoC（概念実証）からの脱却と実装力：「何ができるか」を試す段階は終わりました。2026年には「AIが業務フローに組み込まれていること」が前提となります。既存のITシステムとAIをどう接続するか、API連携やデータパイプラインの整備を優先してください。
- 「人」を中心としたプロセス再設計：AIが自律化するほど、最終的な責任の所在が曖昧になりがちです。Human-in-the-loop（人間が判断に関与する仕組み）をどの工程に残すか、業務プロセス自体を再定義する必要があります。
- データ整備こそが最大の差別化：モデル自体はコモディティ化（一般化）していきます。他社と差別化する唯一の要素は「自社独自のデータ」です。紙書類のデジタル化はもちろん、社内の暗黙知をいかに構造化データとして蓄積できるかが、2026年の競争力を決定づけます。