投稿者 global-ai-media 
熱狂的なAIブームが一服し、市場では2026年に向けた「回復」とインフラ再構築の動きが予測されています。アルゴリズムの進化だけでなく、データセンターの電力問題やメモリ（記憶媒体）などのハードウェア制約が焦点となる中、日本企業が今の時期に整備すべき「足元」について解説します。
「AI疲れ」の先に来る、2026年の実需回復
米国市場の観測筋の一部では、AI関連の投資や市場の勢いが一時的な調整局面を経て、2026年に向けて再び「回復（Recovery）」基調に乗ると予測されています。これは、生成AIの初期の「期待先行（ハイプ）」フェーズが終わり、実社会での実装に伴う物理的な課題――すなわちインフラの限界――に直面している現状を反映しています。
これまでのような「新しいモデルが出た」というニュースだけで市場が動く段階から、実際にそれらを稼働させるためのデータセンターの処理能力や電力供給、そして膨大なデータを高速に処理するためのストレージ・メモリ技術へと、関心の中心がシフトしています。Micron（マイクロン）のようなメモリ・ストレージ企業への注目が再燃しているのは、AIが「魔法」ではなく、大量の半導体と電力を消費する「工業製品」であることを市場が再認識し始めた証左と言えます。
ボトルネックは「アルゴリズム」から「物理インフラ」へ
日本国内で生成AI活用を進める企業にとっても、このトレンドは無視できません。これまでは「どのLLM（大規模言語モデル）を使うか」「どのようなプロンプトを書くか」といったソフトウェア・アプリケーション層に注目が集まっていました。しかし、2026年に向けた次のフェーズでは、それらを支える物理的な基盤が競争力の源泉となります。
特に深刻なのが「電力（Power）」の問題です。AIモデルの学習・推論には莫大な電力が必要であり、データセンターの電力確保は世界的な課題となっています。エネルギー資源に乏しく、電気料金が高騰傾向にある日本において、AIのコスト対効果（ROI）を算出する際は、単なるAPI利用料だけでなく、自社サーバーで運用する場合の電力コストや、冷却効率などの「ファシリティ（設備）」視点が不可欠になります。
また、メモリ技術の進化も重要です。GPUの計算速度が上がっても、データの読み書き（メモリ帯域）がボトルネックになればシステム全体の性能は頭打ちになります。高速なAIストレージへの投資は、業務アプリのレスポンス速度に直結し、UX（ユーザー体験）を左右する重要な要素となりつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
2026年の市場再加速を見据え、日本の経営層やエンジニアは以下の観点で準備を進めるべきです。
1. ソフトウェアとハードウェアの統合的な投資判断
「クラウドでAPIを叩けばよい」という安易な発想から脱却し、コストとセキュリティのバランスを見極める必要があります。円安やデータ主権（Data Sovereignty）の観点から、機密性の高いデータはオンプレミス（自社運用）や国内データセンターのプライベートクラウドで処理するニーズが高まっています。その際、高性能なメモリや省電力サーバーへの投資が、長期的なランニングコスト削減に寄与します。
2. 「PoC疲れ」を乗り越える持続可能な実装
現在は過度な期待が剥落し、実務への適用における課題（ハルシネーション対策やガバナンス）が浮き彫りになる時期です。しかし、これを「AIは使えない」と判断して撤退するのは早計です。2026年にインフラが整い、技術が成熟するタイミングで競争力を発揮できるよう、現在は小規模でも着実にデータを整備し、社内ガバナンスを構築する「足場固め」の期間と捉えるべきです。
3. エネルギー効率をKPIに組み込む
ESG経営の観点からも、AI活用における消費電力の最適化は避けて通れません。より小さなモデルで高い精度を出す「蒸留（Distillation）」技術や、エッジデバイス（PCやスマホ）側での処理活用など、計算資源を浪費しないアーキテクチャの設計が、日本企業らしい「もったいない」精神と合致した差別化要因になるでしょう。