投稿者 global-ai-media 
ChatGPTの登場から数年が経過し、生成AIは「驚き」のフェーズから「実務定着」のフェーズへと移行しつつあります。海外メディアSlashGearが提起した「2026年までにChatGPTに必要な機能」というテーマを起点に、今後のAIが目指す方向性（自律性、記憶、信頼性）を分析し、日本のビジネス環境や法規制において企業が今から備えるべきポイントを解説します。
「チャット」から「エージェント」へ：対話を超えた自律的な行動
現在の生成AIは、人間が指示を出し、それに対して回答を返す「対話型」が主流です。しかし、2026年に向けて最も期待されているのは、AIが自律的にタスクを完遂する「エージェント機能」の高度化です。
単に文章を作成するだけでなく、社内のSaaSと連携して会議を設定したり、コードを書いてテスト環境にデプロイしたり、経費精算の承認フローを回したりといった「実働」が求められます。日本のビジネス現場では、少子高齢化による人手不足が深刻化しており、定型業務を自律的にこなすAIエージェントへの期待は、欧米以上に切実です。
一方で、AIが勝手に外部へメールを送ったり、誤った発注を行ったりするリスクも伴います。日本企業特有の承認プロセス（稟議制度など）の中に、いかにAIの行動を安全に組み込むか、あるいは承認プロセス自体をAI時代に合わせて見直せるかが、導入の成否を分けるでしょう。
長期記憶とパーソナライゼーション：暗黙知の継承
現状のLLM（大規模言語モデル）の多くは、セッションを変えると過去の文脈を忘れてしまいます。2026年までには、企業固有の文脈や、個々のユーザーの好み、過去のプロジェクト経緯を長期間記憶し、それを踏まえた提案ができる機能が必須となるでしょう。
これは日本企業にとって重要な意味を持ちます。ベテラン社員の頭の中にしかない「暗黙知」や、過去のトラブル対応の経緯といった組織の記憶をAIが保持し、若手社員のサポート役として機能する可能性があるからです。いわゆる「技術伝承」や「ナレッジマネジメント」の課題を、AIの「長期記憶（Long-term Memory）」機能が解決する一助となることが期待されます。
ただし、これには高度なデータガバナンスが不可欠です。「忘れてほしいデータ」を確実に消去できる権利（忘れられる権利）や、人事情報などの機密データへのアクセス制御（RBAC）が、現在以上に厳密に求められるようになります。
説明可能性と事実性の担保：ハルシネーションの克服
生成AIの最大の課題である「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」は、2026年までに完全には解決しないまでも、大幅なリスク低減が求められます。特に、回答の根拠となるソースを正確に提示する機能（引用機能の強化）や、自信がない場合に「わかりません」と正直に答える機能の実装です。
日本企業はリスク回避志向が強く、誤情報によるコンプライアンス違反や炎上を極端に恐れる傾向があります。そのため、生成AIを顧客対応や意思決定支援に使う際、AIの出力に対する「説明責任」をどう果たすかが課題となります。AIの思考プロセスがブラックボックスのままでは、金融や医療、製造業の設計部門など、高い信頼性が求められる領域での本格活用は進みません。
マルチモーダルと日本独自の「現場」対応
テキストだけでなく、画像、音声、動画をリアルタイムに理解・生成するマルチモーダル機能も、2026年には標準化しているでしょう。これにより、建設現場の写真をAIに見せて安全確認を行わせたり、手書きの帳票を読み取ってシステム入力させたりといった活用が現実的になります。
日本にはまだ紙文化や、対面での細やかなニュアンスを重視する商習慣が根強く残っています。日本語特有の「行間を読む」コミュニケーションや、非定型なドキュメント処理において、マルチモーダルAIがどこまで日本独自のコンテキストに適応できるかが、DX（デジタルトランスフォーメーション）推進のカギとなります。
日本企業のAI活用への示唆
2026年に向けたAIの進化を見据え、日本企業のリーダーや実務者は以下の3点を意識して準備を進めるべきです。
1. 「AIに読ませるデータ」の整備を急ぐ
将来的にAIが長期記憶を持つようになっても、その参照元となる社内データが散逸していては効果を発揮できません。非構造化データ（議事録、マニュアル、メール）のデジタル化と整理は、AI活用に向けた最大の投資です。
2. 「Human-in-the-loop」を前提とした業務設計
AIの自律性が高まっても、最終責任は人間が負います。AIに丸投げするのではなく、「AIが提案し、人間が承認する」あるいは「AIの行動を人間が監視する」というプロセスを業務フローに組み込むことが、リスク管理と効率化を両立させる現実的な解です。
3. ガバナンスとイノベーションのバランス
著作権法や個人情報保護法、AI事業者ガイドラインなどの法規制は日々更新されています。法務・コンプライアンス部門と連携しつつも、過度な萎縮を避け、サンドボックス（隔離された検証環境）での実験を繰り返す文化を醸成することが、国際競争力を維持するために不可欠です。