投稿者 global-ai-media 
米ベンチャーキャピタルBessemer Venture PartnersのByron Deeter氏は、現在のハードウェア投資競争の先にある未来として、2026年を「AIソフトウェアの年」と予測しています。このトレンドは、インフラ整備から実益を生むアプリケーション開発への転換点を意味します。本稿では、この世界的潮流を読み解きつつ、日本のビジネス環境において企業が今から準備すべき戦略と組織体制について解説します。
インフラ投資から「実用化」へのシフト
現在、世界のAI市場はNVIDIAのGPUをはじめとするハードウェアや、データセンターなどのインフラストラクチャへの投資が中心となっています。生成AIの基盤モデル（Foundation Model）を開発・運用するためには莫大な計算資源が必要であり、この「軍拡競争」は当面続くと見られています。
しかし、Bessemer Venture PartnersのByron Deeter氏が指摘するように、ハードウェアへの投資が一巡した後には、必ずそれを利用して具体的な価値を生み出す「ソフトウェア」の時代が訪れます。2026年がその転換点になるという予測は、これまでのテクノロジーサイクル（インターネット、モバイル、クラウド）の歴史とも合致するものです。インフラがコモディティ化（一般化）し、その上で動くアプリケーションこそが差別化要因となるフェーズです。
「チャット」から「エージェント」へ：業務プロセスの変革
AIソフトウェアの進化において、現在注目されているのが「AIエージェント（Agentic AI）」です。これまでのChatGPTのような対話型AIは、人間が質問し、AIが答えるという受動的なツールでした。対してAIエージェントは、人間が設定したゴールに向けて、自律的にタスクを分解し、ツールを操作し、実行まで担うソフトウェアを指します。
日本企業にとって、この変化は大きな意味を持ちます。少子高齢化による労働力不足が深刻化する中、単なる「検索・要約のアシスタント」ではなく、定型業務やワークフローそのものを代行するAIエージェントの実装は、生産性向上の切り札となり得ます。例えば、経理処理の突き合わせ、カスタマーサポートの一次対応完結、サプライチェーンの調整など、日本の現場が抱える複雑な業務フローにAIを組み込む余地は広大です。
日本企業が直面する「ラストワンマイル」の課題
一方で、グローバルの最新ソフトウェアをそのまま導入すれば成功するわけではありません。日本特有の商習慣や組織文化が、導入の障壁となるケースも多々あります。
第一に「データのサイロ化」です。AIソフトウェアが効果を発揮するには、社内のデータが適切に連携されている必要がありますが、多くの日本企業では部門ごとにシステムが分断されています。レガシーシステムの刷新が進まないまま最新のAIツールを導入しても、期待した効果は得られません。
第二に「品質への要求水準」です。生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクは、正確性を重んじる日本のビジネス現場では特に忌避されます。AIの出力をそのまま顧客に出すのではなく、人間が最終確認を行う「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」のデザインが、欧米以上に重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
「2026年はAIソフトウェアの年」という予測を踏まえ、日本の経営層や実務者は以下の視点を持つべきです。
1. インフラ競争ではなく「ユースケース」で勝負する
自社で大規模な学習基盤を持つ必要はありません。利用可能な基盤モデルを活用し、自社の独自データと業務ノウハウをいかにソフトウェアに落とし込むか（ファインチューニングやRAGの活用）にリソースを集中すべきです。
2. 現場主導の「カイゼン」とAIの融合
日本の強みは現場のオペレーショナル・エクセレンスにあります。トップダウンでの導入だけでなく、現場のエンジニアや担当者が、小さな業務課題をAIエージェントで解決できるようなサンドボックス環境（実験環境）を提供することが、実用的なソフトウェア活用の近道です。
3. ガバナンスとアジリティのバランス
著作権法や個人情報保護法への対応はもちろん重要ですが、リスクを恐れて何もしなければ、2026年の本格普及期に乗り遅れます。まずは社内利用に限定するなどリスクをコントロールした上で、早期に失敗と改善を繰り返すプロセスを組織文化として定着させる必要があります。