投稿者 global-ai-media 
生成AIの急速な進化に対し、一部で「限界説」や社会的な「抵抗」が議論され始めています。技術的なスケーリング則の鈍化、学習データの枯渇、そして著作権や労働問題を巡る反発など、2026年に向けてAI業界が直面する「曲がり角」について解説します。これらを踏まえ、日本企業がとるべき現実的な戦略とは何かを考察します。
「スケーリング則」の神話と現実的な壁
ここ数年、AIモデルの性能は「計算量」「データ量」「パラメータ数」を増やせば増やすほど向上するという「スケーリング則（Scaling Laws）」によって支えられてきました。しかし、直近のグローバルな議論において、この法則が今後も同様のペースで維持できるかについて懐疑的な見方が浮上しています。
最大の懸念は「良質な学習データの枯渇」です。インターネット上の公開データはあらかた学習され尽くしており、合成データ（AIが生成したデータ）による学習も研究されていますが、品質の劣化（モデル崩壊）のリスクも指摘されています。さらに、膨大な計算リソースを維持するための電力消費の問題も深刻化しており、物理的・コスト的な制約がAIの無制限な拡大にブレーキをかける可能性があります。
社会的な「抵抗」と規制の強化
技術的な壁に加え、社会的な側面からの「抵抗」も無視できません。元記事で触れられているブライアン・マーチャント氏（『Blood in the Machine』著者）らが指摘するように、AIによる著作権侵害や労働者の権利侵害に対する懸念は、欧米を中心に訴訟やストライキといった具体的なアクションへと発展しています。
これまでは「技術の進歩」が優先されてきましたが、今後は法規制や倫理的なガードレールがより厳格に適用されるフェーズに入ります。特に2026年頃にかけては、EUのAI法（EU AI Act）のような包括的な規制が実運用段階に入り、企業には「開発のスピード」よりも「説明責任と透明性」が求められるようになります。これは、AI開発ベンダーだけでなく、AIを利用するユーザー企業にとっても、サプライチェーン全体でのリスク管理が必要になることを意味します。
日本企業における「幻滅期」の回避と実務への落とし込み
ガートナーのハイプ・サイクルなどで示されるように、過度な期待のピークが過ぎれば、次は「幻滅期」が訪れます。「なんでもできる魔法」だと思われていた生成AIが、実際にはハルシネーション（もっともらしい嘘）を起こしたり、社内データの連携に多大な工数がかかったりすることが露呈し、導入プロジェクトが停滞するケースも散見されます。
しかし、この「限界点」や「停滞」は、技術の死を意味するものではなく、実用化への成熟プロセスです。日本企業にとっては、ここからが正念場となります。日本の商習慣や組織文化において、AIの出力に対する「100%の正確性」を求める傾向は強いですが、大規模言語モデル（LLM）の確率的な性質上、それは技術的に困難です。したがって、AIの能力に依存するだけでなく、業務フローの見直しや、人間による確認プロセス（Human-in-the-loop）を前提としたシステム設計へシフトする必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルな「限界論」や「抵抗」の動きを踏まえ、日本の実務者は以下の3点を意識して意思決定を行うべきです。
1. 「巨大モデル至上主義」からの脱却と適材適所
スケーリングの限界が見え隠れする中、常に最新・最大のモデルを使うことが正解ではありません。特定のタスクに特化した小規模言語モデル（SLM）や、国内ベンダーが開発する日本語特化モデルは、コストパフォーマンスやセキュリティの観点で有力な選択肢となります。自社の課題に対し、オーバースペックにならない選定眼が重要です。
2. 著作権・ガバナンスへの日本的アプローチ
日本の著作権法（第30条の4）は機械学習に柔軟ですが、生成物の「利用」段階では通常の著作権侵害リスクが存在します。また、欧米でのクリエイター反発の動きは、遅れて日本国内の世論にも影響を与える可能性があります。法的な白黒だけでなく、「炎上リスク」や「社会的受容性」を考慮したガバナンス体制を構築してください。
3. 「労働力不足」解決へのポジティブな転換
欧米ではAIが「仕事を奪う脅威」として抵抗にあう傾向が強い一方、少子高齢化が進む日本では「労働力不足を補うパートナー」として受け入れられやすい土壌があります。この文化的差異を活かし、AIを「コスト削減」の道具としてだけでなく、従業員の負担軽減や付加価値業務へのシフトを促す「従業員エンゲージメント向上」の施策として位置づけることが、社内浸透の鍵となります。