投稿者 global-ai-media 
生成AIの登場から数年が経過し、市場は初期の熱狂（ハイプ）から実用段階へと移行しつつあります。Google Cloudの主要パートナーであるOnix社の視点などを踏まえ、2026年に向けて企業が注目すべき「AIエージェント」の台頭や、大規模言語モデル（LLM）活用の本質について、日本企業の文脈に合わせて解説します。
「魔法」から「道具」へ：ハイプサイクルの先にあるもの
米国Google CloudのトップパートナーであるOnix社の幹部は、2026年に向けたトレンドとして、LLMやAIエージェント企業の「ハイプ（過度な期待）」に惑わされず、AIの本質的な要素に目を向けるべきだと指摘しています。これは、多くの日本企業が現在直面している状況とも合致します。
2023年から2024年にかけて、多くの国内企業が生成AIのPoC（概念実証）を行いました。しかし、「チャットボットを作ってみたが、業務に深く浸透しない」「回答精度が安定せず、現場が使ってくれない」といった課題も浮き彫りになっています。「魔法のような新しい技術」という高揚感は落ち着き、今後は「コストに見合う具体的なリターン（ROI）」と「既存業務へのシームレスな統合」が厳しく問われるフェーズに入ります。
単なるチャットから「AIエージェント」への進化
今後の重要なキーワードの一つが「AIエージェント」です。これまでの生成AIは、人間が質問し、AIが答えるという「対話型」が主流でした。しかし、これからはAIが自律的にタスクを計画し、ツールを使いこなし、業務を完遂する「エージェント型」への移行が進みます。
例えば、カスタマーサポートにおいて、単に回答案を作成するだけでなく、顧客管理システム（CRM）の更新、返金処理の申請、関係部署へのメール通知までをAIが自律的に行うイメージです。労働人口の減少が深刻な日本において、この「自律的な労働力としてのAI」は、業務効率化の決定打となる可能性があります。
「見栄え」よりも「データ基盤」と「ガバナンス」
元記事で示唆されているように、AI活用の成否を分けるのは、表面的なツールの新しさ（Shiny things）ではありません。裏側にある「データの質」と「インフラの堅牢性」です。
日本の大企業の多くは、部門ごとにデータがサイロ化（分断）されていたり、紙文化が残っていたりと、AIに読み込ませるためのデータ整備（データエンジニアリング）に課題を抱えています。最新のLLM導入を急ぐよりも、まずはRAG（検索拡張生成）の精度を高めるための社内ドキュメントの構造化や、セキュアなデータパイプラインの構築に投資することが、中長期的には近道となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルトレンドと日本の商習慣を踏まえると、意思決定者は以下の3点を重視すべきです。
1. 「対話」から「代行」へのロードマップ策定
現在は「AIアシスタント（支援）」の導入が中心ですが、2〜3年後には「AIエージェント（代行）」が実務の主役になります。今のうちから、どの業務プロセスをAIに任せられるか、業務フローの標準化と棚卸しを進めておく必要があります。
2. 守りのガバナンスを攻めの基盤に
著作権侵害やハルシネーション（嘘の回答）への懸念からAI利用を過度に制限するのではなく、利用ガイドラインの策定や、入力データのフィルタリング機能の実装など、技術的なガードレールを設けることで、従業員が安心して使える環境を整備すべきです。AIガバナンスは禁止のためのルールではなく、安全に加速するためのインフラです。
3. マルチモデル戦略とベンダーロックインの回避
GoogleのGemini、OpenAIのGPTシリーズ、そしてオープンソースモデルなど、選択肢は多様化しています。特定のベンダーに依存しすぎず、用途（精度重視か、コスト重視か、速度重視か）に応じて最適なモデルを使い分けられるアーキテクチャ（LLM Gatewayなど）を採用することが、変化の激しいAI市場でのリスクヘッジとなります。