トレンド3：生成メディアが知識生産を変革する
生成メディア技術は、企業が情報を作成・配信する方法を塗り替えている。Sora、Veo、Runwayといった動画生成モデルは、スタジオ品質の映像をこれまでにない速度で生み出せる「テキストからビデオ」のパイプライン（処理の流れ）を実現している。AdobeやCanvaなどとの統合により、制作期間は大幅に短縮され、リアルタイム編集やグローバルなローカライゼーションも可能になった。
電子商取引プラットフォームでは商品動画の自動制作が急速に普及しており、多言語吹き替え技術によって企業は従来の翻訳ボトルネックなしに世界中へコンテンツを配信できるようになっている。メディア制作は、独立したクリエイティブ分野としてではなく、AIエコシステムに組み込まれた標準機能へと変貌しつつある。
しかし、コンテンツ量の増大は新たなガバナンス（管理・統治）上の課題ももたらしている。多くの企業が、生産性向上の恩恵を得るには検証プロセス・AIリテラシー・編集上の監督をコンテンツワークフローに統合する必要があると気づき始めている。AIが情報生産の規模を拡大する中で、意思決定の質と知識ガバナンスを優先する企業がより強い競争上の立ち位置を築きつつある。
トレンド4：AIが物理インフラへと進出する
ソフトウェアの統合と並行して、AIはロボティクスとエッジコンピューティング（端末の近傍でデータを処理する技術）へと領域を広げている。エヌビディアやクアルコムなどによる専用半導体の開発により、デバイス内でリアルタイム処理が可能なAIモデルが実現しつつある。ボストン・ダイナミクスやアジリティ・ロボティクスなどのロボットプラットフォームは、実験的な試験導入から物流・製造環境での実用化へと移行しつつある。
消費者向けテクノロジーも並行して進化している。スマートホームシステムやパーソナルアシスタントは、応答性とプライバシーの向上を目的に、端末内でのローカルAI処理（クラウドに送らず機器内で完結させる処理）への依存度を高めている。こうした動向により、AIエージェントは家庭・車両・産業環境にわたって稼働できるようになり、日常の物理空間にまで自動化が浸透しつつある。
人の従業員、自律システム、AI支援機器を組み合わせたハイブリッドな労働力は、デジタルと物理の両方の運用にまたがって、説明責任の構造、安全ガバナンス、パフォーマンス評価モデルを、リーダーに再考させている。
AIがデジタルと物理の両環境へ広がるにつれ、競争はますます世界的なインフラのレベルへと移りつつある。
