はじめに
Forbesが2025年12月31日、AI戦略家Mark Minevich氏による2026年のAI予測記事を公開しました。本稿では、Agentic AI（自律的に行動するAI）とマルチエージェントシステムの台頭を中心に、企業インフラ、製造業、データセンター、セキュリティなど、2026年に予測される11の重要な変化について解説します。
参考記事
- タイトル: Agentic AI Takes Over 11 Shocking 2026 Predictions
- 著者: Mark Minevich
- 発行元: Forbes
- 発行日: 2025年12月31日
- URL: https://www.forbes.com/sites/markminevich/2025/12/31/agentic-ai-takes-over-11-shocking-2026-predictions/
要点
- 2026年には全従業員に専用のAIアシスタントが配備され、HR業務からスケジューリング、在庫管理まで幅広いタスクを処理する
- Gartnerは2027年末までにAgentic AIプロジェクトの40%以上がコスト増大や不明確なビジネス価値により中止されると予測している
- 製造業ではPhysical AI（物理的AIロボット）の商業パイロットが開始され、TeslaやFigure、Agilityなどが数千〜数万台規模の展開を目指す
- マルチエージェントオーケストレーション(数十〜数百の専門エージェントが協調するシステム)が企業の画期的技術となる
- 2030年までにグローバルデータセンターの電力需要は2024年比で約2.3倍(415 TWhから945-980 TWh)に増加すると予測されている
詳細解説
全従業員への専用AIアシスタント配備
Mark Minevich氏によれば、2026年にはインターンからCEOまで、すべての従業員が専用のAIアシスタントを持つようになります。このAIアシスタントは単なるFAQ対応チャットボットではなく、常時稼働するチームメイトとして機能します。
具体的には、HR業務(オンボーディング、トレーニング、コンプライアンス、福利厚生に関する質問、ポリシー解釈、リアルタイム業績ガイダンス)から、ミーティングのスケジューリング、予測、在庫管理、基本的なコミュニケーション業務まで幅広く対応します。
Gartnerは、2026年までに企業アプリケーションの40%がタスク特化型のAIエージェントを組み込み、アシスタントが能動的なワークフローパートナーに進化すると予測しています。TeamViewerのCEO Oliver Steil氏は、仕事の未来は人間と機械のシームレスな協働にかかっており、早期にガバナンスを確立した組織が優位に立つと述べています。
この予測は、AIが業務の一部を支援するレベルから、業務フロー全体を主体的に管理するパートナーへと進化することを示しています。ただし、実際の導入には組織文化の変革や従業員のAIリテラシー向上が必要と考えられます。
人間-機械チームが昇進の鍵に
2026年に成長と昇進の機会を得る従業員は、AIを受け入れ、最適な活用方法を学び、テクノロジーと最も効果的に協働できる人材になります。採用と昇進の基準は、AIリテラシー、自動化スキル、ワークフロー設計の直感力に基づくものへと変化します。
Forresterによれば、2026年までに大企業の30%がAI習熟度トレーニングを義務化すると予測されています。一方でGartnerは、2026年まで、生成AIへの過度な依存が批判的思考スキルを衰退させる可能性があり、50%の組織が採用や昇進において「AIフリー」のスキル評価を要求するようになると警告しています。
採用面接も変化します。従来の「自己紹介をしてください」という質問から、「3つのAIエージェントを指揮して、この12ステップのプロセスを自動化する方法を示してください」という実践的なテストへと移行します。HR部門は管理者から、AI拡張型人間パフォーマンスの戦略的設計者へと進化することになります。
この変化は、技術スキルだけでなく、AIとの協働能力そのものが評価される時代の到来を意味しています。ただし、過度なAI依存による思考力低下への懸念もあり、バランスの取れたスキル開発が重要と思います。
Physical AIパイロットが製造業を変革
熟練労働者の不足は構造的な問題となっています。配管工、技術者、経験豊富なオペレーターが世界的に不足しており、2026年には製造業者がコスト削減のためだけでなく、生き残りのためにAIに頼るようになります。
AIは、反復作業の自動化、安全性の向上、サプライチェーンの最適化、大規模なパーソナライズドトレーニングによって、熟練労働者を支援します。AI駆動の生産性を採用する企業が生産とコスト効率で優位に立ち、そうでない企業は急速に遅れを取ることになります。
製造業は、AIの投資対効果を具体的な数値で証明できる管理された環境を提供します。不良率の低下、生産量の増加、サイクルタイムの短縮といった成果が明確に測定可能です。業界は実験段階から企業全体の実用化へとシフトします。
さらに、AIはアルゴリズムや画面に限定されず、ヒューマノイドロボットという形で生産現場にも登場します。NVIDIAのJensen Huang氏はこれを「Physical AIの時代」と呼んでいます。ヒューマノイドロボットは、デモンストレーションから倉庫や工場での商業パイロットへと移行し(Tesla、Figure、Agilityなどのリーダー企業は数千〜数万台の展開を目指している)、管理された環境で労働者を支援しながら、安全性とROIを証明します。
工場以外でも、2026年にはAIが科学的・医療的発見を加速させ、実験の設計、結果の予測、薬剤開発や材料科学における画期的成果の共同執筆を行うと予想されています。
Physical AIの実用化は、労働力不足への現実的な対応策として期待されます。ただし、安全性の確保や既存労働者との協働体制構築には慎重な計画が必要と考えられます。
マルチエージェントオーケストレーションが企業の突破口に
2026年には、単一のエージェントが、数十または数百の専門化されたエージェントが協調するオーケストレーション型マルチエージェントシステムへと進化します。これらのシステムは、サプライチェーン最適化、R&Dパイプライン、患者ケアジャーニーなど、複雑で長期にわたるタスクに取り組みます。
マルチエージェントシステムとは、それぞれが特定の専門性を持つ複数のAIエージェントが、一つの大きな目標に向けて連携して動作する仕組みです。例えば、サプライチェーン最適化では、需要予測エージェント、在庫管理エージェント、配送最適化エージェントなどが協調して動作します。
Forresterは、適切なオーケストレーションがない場合、重大なAgentic AI侵害が発生すると警告しています。複数のエージェントが連携する環境では、セキュリティリスクも複雑化するため、統合的な管理体制が不可欠と思います。
Agentic AIがロジスティクスと生産を運営
2026年には、Agentic AIがロジスティクスと生産をエンドツーエンドで管理するようになります。AIエージェントは、在庫をリアルタイムで再ルーティングし、出荷を迅速化し、メンテナンスリソースを割り当て、需要に基づいて製造を動的に調整します。
Agentic AIシステムを早期に採用した企業は、競合他社に対して構造的な運営上の優位性を獲得することになります。この予測は、AIが意思決定の支援から、実際の業務執行主体へと役割を拡大することを示しています。
ただし、完全自動化システムへの依存には、異常事態への対応能力や人間による最終判断の余地をどう確保するかという課題があると考えられます。
AmazonがAIインフラリーダーとして復活
相対的なパフォーマンス低下期間を経て、2026年にはAmazonがAWSの再加速によってAIインフラリーダーとして地位を再確立します。コンピュート能力のボトルネックは解消され、TrainiumチップがエンタープライズでReal採用され、AWSの成長はTrainiumの採用と容量制約の緩和により、10%台後半から20%台前半まで再加速すると予測されています。
McKinseyによれば、AIインフラ支出は7兆ドル規模に向けて継続的に増加すると予測されています。Amazonの統合されたクラウド、コンピュート、ツールエコシステムは、次のAI採用フェーズにおける中心的な受益者としての地位を確立します。
AWSは長らくクラウドインフラのリーダーでしたが、AI専用チップの分野ではNVIDIAに主導権を握られていました。Trainiumの実用化により、この状況が変化する可能性があります。
データセンターがAI加速と論争の鍵に
2030年までのグローバルデータセンター投資は6,520億ドルに達すると予測されています。これらの予測が実現するには、このレベルの投資が達成される必要があります。クリーンで膨大な量のデータがなければ、AIに供給するものがありません。
しかし、この進展には論争が伴います。米国のデータセンターは2024年に推定183テラワット時の電力を使用し、これは国の総電力消費量の4%以上に相当します。2030年までに、グローバルデータセンターの電力需要は2024年の415 TWhから945-980 TWhへと約2倍になると予測されており、米国の消費量は130%増加する可能性があります。
エネルギー企業は準備ができているのか、各州はこの需要と市民の需要を満たす能力を持っているのか。これは今後10年間で最も興味深い課題の一つになると考えられます。
地政学的緊張の中で、各国は国内のコンピュート能力、データレジデンシー、オンプレミスの「AIファクトリー」を優先するため、主権AIへの投資が急増します(2026年にグローバルで1,000億ドル)。
データセンターの急速な拡大は、AI発展に不可欠である一方、エネルギー消費と環境負荷という深刻な課題を提起しています。持続可能なAIインフラの構築が今後の重要テーマと思います。
宇宙産業投資が主流化
2026年中後半を目標とした、15,000億ドル規模のSpaceX IPOの可能性(1兆ドル以上の評価額で300億ドル以上を調達する可能性)は、公開市場に宇宙経済の再評価を迫ることになります。Sam AltmanがSpaceXの直接競合を模索し、Sundar Pichai、Jeff Bezos、Elon Muskが軌道コンピューティングについて公然と議論する中で、このシフトは加速します。経験豊富な投資家も初心者投資家も、これを文字通りかつ比喩的なロケット船として、収益機会と捉えるようになります。
宇宙産業は、これまで政府主導の分野でしたが、民間企業の参入により投資対象としての魅力が高まっています。軌道コンピューティングは、地球上のデータセンター制約を超える可能性を秘めた技術として注目されています。
音声が文脈広告ターゲティングの新フロンティアに
人々は、タイピングする代わりに、好みの検索エンジンに質問を音声で入力するようになっています。「歯科医を探して」「住宅ローン金利を比較」「近くの会計士を推薦」といった音声クエリは、高い意図を持つリアルタイムのニーズを明らかにします。
これにより、2026年は音声が文脈広告ターゲティングにおいて最も価値のあるシグナルとなる年になります。会話型インターフェースでの運用方法を理解するブランドは、従来のデジタルマーケティングチャネルに固執するブランドに対して大きな優位性を獲得します。
音声検索の普及は、検索行動の本質的な変化を示しています。テキスト検索では簡潔なキーワード入力が主流でしたが、音声では自然な会話形式のクエリが増加します。この変化に対応したマーケティング戦略の転換が求められます。
アイデンティティが新しいセキュリティ戦場に
AIエージェントが増殖するにつれて、新しい脅威も増加します。ディープフェイク、なりすまし、エージェントハイジャックは2026年に急激にエスカレートします。2026年には重大な公開Agentic AI侵害が発生する可能性が高く、AIファイアウォールとガバナンスへの要求が加速します。
データではなく、アイデンティティが犯罪行為とセキュリティの中心的焦点となります。企業には、AIファイアウォール、セキュアバイデザインアーキテクチャ、エージェントガバナンスフレームワーク、量子耐性暗号が必要になります。信頼は、コンプライアンスの追加要素や機能ではなく、競争上の差別化要因となります。
従来のセキュリティは、データ保護を中心に構築されてきました。しかし、AIエージェントが自律的に行動する環境では、「誰が」「何の権限で」行動しているかを確実に検証するアイデンティティ管理が最重要課題となります。
ブラウザが企業の王座を掌握
2026年までに、ブラウザは企業の真のオペレーティングシステムとして完全に支配的な地位を確立します。ワークフロー、エージェント、認証、自動化のすべてがブラウザ内に存在することになります。
しかし、この活動の集中は、ブラウザを攻撃の主要標的にもします。ゼロトラストセキュリティモデルをブラウザ自体に実装する必要があります。適応できない組織は、システミックリスク、信頼の喪失、そして最終的には評判と収益の低下にさらされることになります。
クラウドアプリケーションの普及により、ブラウザはすでに多くの業務の中心となっていますが、2026年にはこの傾向がさらに加速します。ブラウザベースのセキュリティ対策が企業の最優先課題となると考えられます。
まとめ
これらの予測を総合すると、インテリジェンスがグローバル経済のバックボーンになりつつあることが分かります。早期採用者とガバナンスが整備された組織にとって、業務はますます摩擦が少なくなり、システムは反応するのではなく需要を予測し、プロセスは自己最適化するようになります。2026年は、マルチエージェントオーケストレーション、ガバナンス、人間とAIの協働を習得したAIリーダーと、パイロット段階に留まる企業を分ける年になります。この来るべき年は、インテリジェンスをインフラとして受け入れる組織、リーダー、労働力が、今リードし、来るべき10年の未来を創造する年となります。
