投稿者 global-ai-media 
生成AIブームの初期段階が過ぎ、2026年に向けてAIは「対話する道具」から「行動する代行者（エージェント）」へと進化しようとしています。ゴールドマン・サックスが提唱する「パーソナル・エージェント」「メガ・アライアンス」「ギガワットの壁」という3つのキーワードを軸に、世界のAIトレンドを読み解きつつ、日本の商習慣やインフラ事情に即した実務的な対策と展望を解説します。
「読む・書く」から「行動する」へ：Agentic AIの台頭
これまでの生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、文章の要約やドラフト作成、コード生成といった「情報の処理」が主な役割でした。しかし、2026年に向けて注目されているのが「Agentic AI（エージェント型AI）」へのシフトです。
元記事の例にもあるように、フライトが悪天候でキャンセルされた際、従来のAIは「欠航の事実」や「代替便の候補」を提示するだけでした。一方、エージェント型AIは、ユーザーのスケジュールを把握した上で「代替便の予約」「関係者への会議リスケジュールの連絡」「空港での食事の手配」までを自律的に実行します。
日本企業の実務において、これは単なる業務効率化以上の意味を持ちます。例えば、複雑な承認フロー（稟議）の進捗管理や、物流における配送ルートの再計算とドライバーへの指示出しなど、これまで人間が介在せざるを得なかった「判断とアクション」の領域にAIが浸透することを意味します。しかし、AIが勝手に外部システムへ書き込みや発注を行うことにはリスクも伴います。誤発注や不適切な連絡を防ぐための「ガバナンス機能」や、最終的な承認権限を人間に残す「Human-in-the-loop」の設計が、今後のシステム開発の肝となるでしょう。
メガ・アライアンスとエコシステムの固定化
AI開発には莫大な資本が必要です。そのため、今後は主要なモデル開発企業とクラウドプロバイダー、そしてハードウェアメーカーによる「メガ・アライアンス（巨大連合）」への集約が進むと予測されます。
企業がAIを導入する際、どの「経済圏」に属するかという戦略的判断がより重要になります。特定のエコシステムに依存することは、開発速度を上げるメリットがある一方で、ベンダーロックインのリスクを高めます。特に日本のエンタープライズ環境では、マルチクラウド戦略や、機密性の高いデータを扱うためのオンプレミス（自社運用）環境とクラウドAIの使い分けが求められます。
また、日本国内でも独自のLLM開発が進んでいますが、グローバルなメガ・アライアンスとの連携、あるいは差別化をどう図るかが、国産AIソリューションを採用する際の評価ポイントとなるでしょう。
「ギガワットの壁」とコスト・エネルギー問題
AIの進化に伴い、計算資源（コンピュート）と電力の需要は爆発的に増加しており、データセンターの電力供給能力が限界に達する「ギガワットの壁」が懸念されています。これは物理的な制約であると同時に、AI利用コストの高止まりを示唆しています。
エネルギー資源の多くを輸入に頼り、電気料金の高騰や円安の影響を受ける日本企業にとって、この問題は切実です。すべてのタスクに最高性能の巨大モデル（GPT-4クラスなど）を使うのは、コスト対効果の面で現実的ではなくなる可能性があります。
そのため、2026年に向けては、特定のタスクに特化した小型モデル（SLM: Small Language Models）の活用や、推論処理の軽量化技術が重要になります。社内ドキュメント検索や定型業務には軽量なモデルを使用し、高度な推論が必要な場合のみ巨大モデルを呼び出すといった「モデルの適材適所」な使い分けが、AIプロジェクトのROI（投資対効果）を左右することになります。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルトレンドを踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者は以下の3点に着目して準備を進めるべきです。
1. 自律性の段階的導入とリスク管理
「エージェント型AI」の導入は、まずは社内業務（ITヘルプデスク対応や会議調整など）から始め、AIの挙動とリスクを検証すべきです。対外的なアクション（顧客へのメール送信や発注処理）をAIに任せる場合は、厳格なガードレール（安全策）の実装と法的な責任分界点の整理が不可欠です。
2. 「コスト意識」を持ったAIアーキテクチャの選定
「何でも高性能なAIを使えばいい」というフェーズは終わりました。円安やエネルギーコストを考慮し、オープンソースの軽量モデルの活用や、エッジデバイス（PCやスマートフォン端末側）での処理を組み合わせたハイブリッドな構成を検討してください。
3. 労働力不足への構造的対策としての活用
日本の最大の課題は労働人口の減少です。AIを単なる「便利ツール」としてではなく、退職者の穴を埋め、若手社員のスキルを補完する「デジタル労働力」として組織図に組み込む視点が必要です。AIエージェントに定型的な調整業務を任せ、人間は「意思決定」と「対人コミュニケーション」に集中するという役割分担を、今のうちから組織文化として定着させることが競争力の源泉となります。