2024年の大規模言語モデル（LLM）の爆発的普及、2025年のエージェントの台頭を経て、2026年に企業リーダーが人工知能（AI）について準備すべきこととは何か。一見すると、新たに対処すべき「怪物」の兆候は見当たらない。2026年は、企業にとって技術成熟の年となり、研究機関にとってはホワイトボードに立ち返る年となるだろう。この成熟に伴い、過去3年間にわたって企業のAI環境を形作ってきた8つの根強い誤解が終わりを迎える。
誤解その1：未来は超大規模なフロンティアモデルだけのものである。
これほど不確かなことはない。確かに、巨大モデル間の戦いは激化しており、Gemini 3の熱狂的な反響を受けてサム・アルトマン氏が最近発動した「コードレッド」がそれを完璧に物語っている。しかし早くも2023年、マイクロソフトの研究チームは「All You Need Is a Textbook」を発表し、コード生成実験を通じて、慎重に精選されたデータセットで訓練された特化型モデルが、最大100倍ものパラメータを持つ汎用モデルを上回る性能を発揮できることを実証していた。
それ以来、事例は増え続け、ガートナーは2028年までに小規模な特化型モデルが市場の50%を占めると予測するに至っている。2026年、リーダーたちは、より小規模で特化したモデルがもたらす機会を探求しなければならない。
誤解その2：ハルシネーション（幻覚）のリスクは待つべき十分な理由である。
確かに、Dataikuによれば、2025年には経営幹部の59%がハルシネーションの問題に直面した。しかし解決策は存在する。モデルは常にハルシネーションを起こす可能性があるため、目標はゼロリスクではなく、現行プロセスよりも優れた信頼性を確保する完全なシステムを構築することである。そのためには、企業データをモデルのファインチューニングに使用するか、RAGベースの知識ソースとして活用し、複数のモデルを並行展開してドリフトを監視し、人間の監督が必要なケースを特定すべきだ。一部の企業は既に、自律型AIシステムを使用して顧客と直接やり取りしたり、医療や銀行などの規制業界におけるコンプライアンスプロセスを合理化したりしている。
誤解その3：すべてのデータがクラウドに移行するまでAIは導入できない。
規制上の理由、行動規範、あるいは一部の国ではクラウドサービスへのアクセスが限られているため、自社サーバー上でローカルにAIを展開することを選択する企業が増えている。これを支援するオープンソースソリューションが存在する。このアプローチには、より体系化された技術チームへの投資が必要だが、実用的でコストも抑えられる可能性がある。欧州におけるAI法の施行は、この傾向をさらに強化するだろう。
誤解その4：メタエージェントが内外のエージェント群を統制し、大幅な生産性向上をもたらす。
科学コミュニティはエージェント間の統制を安定化させるために懸命に取り組んでおり、これらのソリューションはいずれ実現するだろう。しかし2026年、リーダーたちは「深い」個別エージェントの展開に注力し、自己統制型エージェント群への大規模投資はまだ控えるべきである。エコシステムの成熟を示す兆候の1つは、Anthropicが最近、エージェントをツールや外部システムに接続するためのMCPプロトコルをAgentic AI Foundationに寄贈したことだ。研究機関のCognitionは2025年の論文で警告している。「マルチエージェントを構築するな」と。私はこう付け加えたい。「まだ」と。
誤解その5：従業員を「拡張」することで、AIは労働力規模に影響を与えない。
エージェントの登場により、状況は徐々に変化している。2025年、経営幹部の30%が、AIのために今後3年間の採用を減らすと予想していると報告した。来年、野心的なAIプログラムを推進するリーダーたちは、もはやこの話題を回避できなくなるだろう。
誤解その6：量子コンピューティングは常に次の10年の話である。
真の量子優位性を達成するまでのタイムラインは、もはや先送りされなくなった。ロードマップは現在、2030年までに大規模でエラー耐性のある量子コンピュータを構築することで安定している。そして2025年は、約束された段階的だが不可欠な進歩をもたらした。IBMは、2026年に量子優位性を示す最初の実世界ユースケースを発表した。リーダーたちはもはや量子技術を無視できない。自社の業界における機会を特定し、実験の準備を始めなければならない。
誤解その7：すべての企業はサイバーセキュリティで既に多くのことを行っている。
企業は確かにこのテーマに取り組んでいるが、経営委員会が優先すべきユースケースをブレインストーミングする際、サイバーセキュリティは依然として十分に強調されていない。BCGの最近の調査によれば、2025年には企業の60%が少なくとも1回のAIベースの攻撃を経験した。攻撃者がAIで武装する中、防御側も同様に武装しなければならない。サイバー防御の自動化は、明日のサイバーセキュリティの武器庫において不可欠となるだろう。
誤解その8：汎用人工知能（AGI）！
2024年、イーロン・マスク氏はAIが2026年までに人間の知能を超えると主張した。今日では実現しそうにない予測である。「AGIの構築方法を知っている」と確信するサム・アルトマン氏と、「我々はまだ猫の知能に匹敵するには程遠い」と考えるヤン・ルカン氏の間で、どちらのビジョンが優勢になるかを予測するのは難しい。
強化学習の創始者の1人であるリッチ・サットン氏による2019年の論文「The Bitter Lesson」を読み直そう。彼は、真のブレークスルーは人間の知識をモデルに注入することからではなく、増大し続ける計算能力を活用して世界をより良く把握するシステムから生まれることを思い起こさせてくれる。人間が精選したデータを超えて、AIの未来は独自の知覚様式を通じて世界について学習するシステムを指し示している。
