投稿者 global-ai-media 
TechCrunchの記事は、2026年にAIが過度な期待（ハイプ）の時期を抜け出し、実用主義（プラグマティズム）の時代へ移行すると予測しています。大規模言語モデル（LLM）の「スケーリング競争」が一段落し、コスト対効果や具体的な業務適用が問われるようになる中、日本企業はこの転換期をどう捉え、どのような準備を進めるべきかを解説します。
「性能競争」から「価値創出」へのパラダイムシフト
生成AIの登場以降、業界は「Age of Scaling（スケーリングの時代）」と呼ばれる、モデルのサイズと計算量を増大させて性能を追求するフェーズにありました。しかし、TechCrunchの記事が示唆するように、2026年に向けてこのトレンドは変化しつつあります。モデルが賢くなること自体への驚きは薄れ、「その賢さをどうビジネスの利益に転換するか」という実利（Pragmatism）が厳しく問われる時代に入ります。
日本企業において、これは「PoC（概念実証）疲れ」からの脱却を意味します。「とりあえずAIで何かできないか」という探索的なフェーズは終わり、具体的なROI（投資対効果）が見込める領域への実装が求められます。特に、労働人口減少が深刻な日本においては、単なるチャットボット導入にとどまらず、基幹業務の省人化・自動化に直結する活用が焦点となります。
「汎用チャット」から「特化型エージェント」への進化
実用主義への移行において鍵となる技術トレンドが「AIエージェント」です。従来のAIが人間からの指示を待つ受動的なツールであったのに対し、エージェントは自律的に計画を立て、ツールを使いこなし、タスクを完遂する能力を持ちます。
例えば、日本の複雑な商習慣における「見積もり作成業務」を考えてみましょう。これまではAIに文面案を作らせるだけでしたが、AIエージェントであれば、在庫システムを確認し、社内規定（プロンプトに埋め込まれたルール）と照らし合わせ、上長への承認申請（ワークフロー）の下書きまでを行うことが視野に入ります。
ただし、これを実現するには、AIが社内システムやAPIと安全に連携できる環境整備が不可欠です。レガシーシステムが多く残る日本企業にとって、ここは技術的なハードルが高い部分ですが、同時に最も差別化要因となる領域でもあります。
コストとガバナンス：SLM（小規模言語モデル）とオンプレミスの再評価
「実利」を追求する上では、ランニングコストとデータセキュリティも重要です。全てのタスクにGPT-4クラスの巨大モデルを使うのは、コスト面でも速度面でも非効率です。そのため、特定のタスクに特化した「SLM（Small Language Models：小規模言語モデル）」への注目が高まっています。
SLMは計算資源が少なくて済むため、オンプレミス環境やエッジデバイス（PCやスマホ内）での稼働が容易です。これは、機密情報の社外流出を極端に恐れる日本の組織文化や、GDPR等の規制対応とも親和性が高いアプローチです。「クラウドにデータを上げたくない」という理由でAI導入を躊躇していた企業にとって、2026年に向けてSLMは有力な選択肢となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
ハイプから実利への移行期において、日本の意思決定者や実務担当者は以下の3点を意識する必要があります。
1. 「魔法」ではなく「部品」として扱う
AIを万能な魔法として期待するのをやめ、ソフトウェアスタックの一部（機能部品）として冷静に設計に組み込む姿勢が必要です。ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを許容できる業務と、絶対に許容できない業務を切り分け、後者には従来のルールベース処理を組み合わせるなどのハイブリッドな設計が求められます。
2. データの「質」と「権利」への投資
モデルの性能が頭打ちになる中、差別化の源泉は「自社独自のデータ」に戻ってきます。日本語の商習慣に即した良質なデータセットの整備、および著作権法や個人情報保護法改正に対応したコンプライアンス体制の構築は、AI活用における守りの要です。
3. 現場主導のユースケース発掘
トップダウンの「AI導入号令」だけでは、現場に定着しません。現場の社員が「AIエージェントに任せたいタスク」を定義できるようなリテラシー教育（リスキリング）を進めることが、2026年の実用化フェーズで成功するための最短ルートとなります。