投稿者 global-ai-media 
AIチップ市場の2026年に向けた成長予測と、フィットネスコーチなどの具体的用途への広がりは、AIブームが一過性のものではなく、本格的な社会実装のフェーズへ移行したことを示しています。インフラ投資の長期視点と、日本企業が注目すべき「特定領域へのAI適用」における課題と機会について解説します。
AIインフラ投資は「一過性のブーム」を超えて長期戦へ
ウォール・ストリート・ジャーナル（WSJ）などの最近の報道によると、AIチップメーカー各社は2023年から続く爆発的な成長を経て、さらに規模が拡大すると見られる2026年に向けた準備を進めています。これは、AI市場が「期待先行のバブル」から、持続的なインフラストラクチャ産業へと脱皮しつつあることを示唆しています。
生成AIの登場初期は、多くの企業がPoC（概念実証）として試験的な導入を行っていましたが、現在は実運用環境での推論コストや、モデルの再学習に必要な計算資源の確保が経営課題となっています。チップメーカーが長期的な成長を見込んでいるという事実は、グローバル企業が今後数年にわたり、AIコンピュートリソースへの巨額投資を継続するという観測に基づいています。
汎用型から「特化型エージェント」への進化
インフラの拡充と並行して注目すべきは、アプリケーション層の変化です。WSJの記事タイトルにある「AIフィットネスコーチ」のテスト事例は、AIの活用領域が汎用的なチャットボットから、特定のタスクやドメイン（領域）に特化した「エージェント」へとシフトしている象徴的な例です。
従来のLLM（大規模言語モデル）は「何でも答えられる」ことが強みでしたが、実務や生活に深く入り込むためには、専門知識と文脈理解が必要です。例えばフィットネスコーチの場合、単にトレーニングメニューを提案するだけでなく、ウェアラブルデバイスからのバイタルデータ、ユーザーの過去の怪我の履歴、その日の体調などを総合的に判断する高度なパーソナライズが求められます。
これはビジネス領域でも同様です。日本の商習慣においても、単なる文書要約ではなく、「社内規定に準拠した契約書チェック」や「熟練工のノウハウを加味した設備保全提案」といった、領域特化型のAI活用ニーズが急速に高まっています。
マルチモーダル化とプライバシー・リスクの課題
AIフィットネスコーチのようなアプリケーションは、テキストだけでなく、映像（フォームチェック）や音声（リアルタイムの励ましや指導）を扱う「マルチモーダルAI」の進化を前提としています。しかし、ここで大きな課題となるのがプライバシーとリスク管理です。
ヘルスケアやフィットネスに関するデータは極めて機微な個人情報です。日本には個人情報保護法があり、データの取り扱いには厳格なガバナンスが求められます。また、AIが誤った健康アドバイスを行った場合の責任の所在（ハルシネーションのリスク）は、企業にとって重大な法的・レピュテーションリスクとなり得ます。
特に日本企業は「安心・安全」をブランドの核とすることが多いため、技術的に可能であっても、誤回答のリスクをどこまで許容するか、あるいは「Human-in-the-loop（人が介在する仕組み）」をどこに残すかという設計が、サービス開発の鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの動向と日本の現状を踏まえ、以下の3点が実務上の重要な指針となります。
1. インフラコストの中長期的な見積もり
AIチップ需要の逼迫は当面続くと予想されます。クラウド利用料の高止まりや調達難をリスクシナリオに組み込み、どの処理を外部APIに任せ、どの処理を自社保有（あるいはローカルLLM）で行うかという「コンピュート戦略」を2026年を見据えて策定する必要があります。
2. 「汎用」から「特化」への戦略転換
「ChatGPTで何ができるか」という発想から脱却し、自社の強みであるデータ（ドメイン知識）を活かした特化型AIの開発にリソースを集中すべきです。フィットネスコーチの例のように、ユーザーの個別事情に深く寄り添うAIこそが、日本市場で受け入れられる付加価値を生み出します。
3. ガバナンスを競争力に変える
AIによる誤情報の生成やプライバシー侵害への懸念は、逆に言えば「信頼できるAI」への需要が高いことを意味します。日本企業特有の慎重さを活かし、透明性の高いAIガバナンス体制や、万が一の際の人間によるサポート体制をサービスの一部として組み込むことで、海外製の汎用サービスとの差別化が可能になります。