投稿者 global-ai-media 
NB Private Wealthのシャノン・サコシア氏は、AI市場の追い風は一過性のものではなく、少なくとも2026年までは続くと予測しています。この中期的な見通しは、企業におけるAI活用が「期待」から「実装」、そして「実益」を生み出すフェーズへ移行するための期間を示唆しています。本稿では、このグローバルな潮流を背景に、日本企業が今後数年で取り組むべき実務的な課題と戦略について解説します。
「熱狂」から「実用」へのシフト
NB Private WealthのCIO（最高投資責任者）であるシャノン・サコシア氏が指摘する「2026年までの追い風」という視点は、AI技術、特に生成AI（GenAI）が単なるハイプ・サイクル（過度な期待）の頂点を過ぎ、産業構造に深く根を下ろす期間に入ったことを示唆しています。2023年から2024年にかけては、多くの企業が「何ができるか」を試すPoC（概念実証）に奔走しました。しかし、2026年に向けたこれからの期間は、「いかに既存のワークフローに統合し、投資対効果（ROI）を出すか」が問われるフェーズとなります。
米国市場の動向を見ても、単にLLM（大規模言語モデル）を導入するだけでなく、それを支える半導体、データセンター、そしてアプリケーション層への投資が継続しています。これは、AIが「魔法の杖」ではなく、電気やインターネットのような「インフラ」として定着しつつある証拠です。
日本企業における「2026年」の意味
日本国内に目を向けると、少子高齢化による労働力不足は深刻化の一途をたどっており、AIによる業務効率化はもはや「先進的な取り組み」ではなく「生存戦略」となりつつあります。しかし、多くの日本企業では、セキュリティ懸念や現場の抵抗、そしてレガシーシステムの制約により、全社的な展開が足踏みしている現状も見受けられます。
2026年というタイムラインは、日本企業にとって以下の2つの側面で重要になります。
第一に、「ハルシネーション（もっともらしい嘘）リスクの許容と管理」の成熟です。初期の過度な完璧主義から脱却し、RAG（検索拡張生成）などの技術と、人間による確認プロセス（Human-in-the-loop）を組み合わせた現実的な運用フローが、この数年で標準化されるでしょう。
第二に、「独自データの整備」です。汎用的なモデルを使うだけでは他社との差別化は図れません。社内に眠る日報、マニュアル、議事録などの非構造化データをいかに整備し、AIが理解可能な形に整形できるかが、2026年時点での競争力を左右します。
コストとガバナンスのバランス
AI活用が長期的なトレンドであるとはいえ、リスクがないわけではありません。特に注意すべきは「ランニングコスト」と「法規制」です。
LLMの利用料や推論にかかるGPUコストは、本格導入時には莫大な金額になり得ます。クラウドベンダーへの依存度が高まる中で、コスト対効果を見極め、場合によってはより小規模で特化型のモデル（SLM）を採用するといった「適材適所」の判断がエンジニアやPMには求められます。
また、法規制に関しては、欧州の「AI法（EU AI Act）」のような厳格なルールがグローバルスタンダードに影響を与える一方で、日本は著作権法第30条の4など、機械学習に対して比較的柔軟な姿勢をとっています。この「日本の地の利」を活かしつつも、グローバル展開する日本企業は、各国の規制に抵触しないよう、AIガバナンス体制を今のうちから構築しておく必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
「AIは2026年まで追い風である」という予測を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者は以下の点に注力すべきです。
- PoCからの脱却と出口戦略：「とりあえず試す」段階は終了しました。特定の業務KPI（工数削減率、成約率向上など）に紐づいた実装計画を立て、効果が出ないプロジェクトは早期にピボットする判断力が求められます。
- ハイブリッドな組織文化の醸成：AIに全てを任せるのではなく、「AIが下書きし、人間が決定する」あるいは「人間が発想し、AIが検証する」といった、日本的な「すり合わせ」の文化とAIを融合させた新しい業務プロセスを定義してください。
- ミドルウェアとMLOpsへの投資：魔法のようなモデルを探すことよりも、継続的に精度をモニタリングし、安全に運用するための基盤（MLOps/LLMOps）への投資が、中長期的な安定稼働の鍵となります。