はじめに
IBM Thinkが2026年1月1日、2026年のAI・テクノロジー分野を形作る主要トレンドについて、IBM内外の専門家18名の見解をまとめた記事を公開しました。本稿では、量子コンピューティング、AIエージェント、エンタープライズAI、オープンソース、そして信頼性の5つの観点から、2026年に注目すべき技術動向を解説します。
参考記事
- タイトル: The trends that will shape AI and tech in 2026
- 著者: Anabelle Nicoud
- 発行元: IBM Think
- 発行日: 2026年1月1日
- URL: https://www.ibm.com/think/news/ai-tech-trends-predictions-2026
要点
- 2026年、量子コンピュータが初めて古典コンピュータを上回る性能を達成し、創薬や材料科学などの分野でブレークスルーをもたらす見込みである
- AIモデル単体ではなく、モデル・ツール・ワークフローを組み合わせたシステム全体のオーケストレーション能力が競争優位の鍵となる
- エンタープライズAIは実験段階から、セキュアでROIを実現する本格導入フェーズへと移行し、データ主権と許可管理が必須要件になる
- オープンソースAIは、巨大モデルからドメイン特化型の小型推論モデルへとシフトし、中国を中心とした多言語・多地域での多様化が進む
- AI主権とレジリエンスが企業戦略の中核となり、調査対象の93%の経営者がAI主権を考慮した戦略策定を必須と回答している
詳細解説
量子コンピューティングと効率化:新たな計算の最前線
IBMによれば、2026年は量子コンピュータが初めて古典コンピュータを上回る性能を達成する年になるとされています。Jamie Garcia氏(IBM戦略成長・量子パートナーシップ部門ディレクター)は、「理論の段階を過ぎた」と述べ、創薬、材料科学、金融最適化など、極めて複雑な課題に直面する産業でブレークスルーが期待できると説明しています。
また、IBMとAMDは、AMD製CPU・GPU・FPGAとIBM量子コンピュータを統合し、現在のどちらのパラダイムでも単独では実現できない新しいアルゴリズムクラスを効率的に加速する方法を探求していると発表しました。さらに、AIとの融合も進んでおり、Qiskit Code Assistantのようなツールは、開発者が量子コードを自動生成できるよう支援しています。
一方、ハードウェア効率が新しいスケーリング戦略になると、Kaoutar El Maghraoui氏(IBM主席研究員)は指摘します。2025年、需要が供給を上回る状況が続き、企業は利用可能な計算リソースに合わせて最適化を迫られました。この圧力により、H200やB200といったスーパーチップでスケールアップする戦略と、エッジ最適化・量子化・小型LLMでスケールアウトする戦略に二分されたと説明されています。
El Maghraoui氏は「計算リソースをスケールし続けることはできないため、業界は効率をスケールする必要がある」と述べ、GPUが王座を維持しつつも、ASIC型アクセラレータ、チップレット設計、アナログ推論、さらには量子支援最適化が成熟し、エージェント型ワークロード専用の新しいチップクラスが登場する可能性があると予測しています。エッジAIも、誇大宣伝から実用段階へと移行すると考えられます。
AIシステムとエージェントの台頭:モデルを超えた競争
2026年、競争の焦点はAIモデルそのものではなく、システム全体になると、Gabe Goodhart氏(IBMオープンイノベーションAI主席アーキテクト)は指摘します。「商品化の段階に達しつつある」と述べ、ユースケースに最適なモデルを選択できる買い手市場になっているため、モデル自体は主要な差別化要因ではなくなると説明しています。
重要なのはオーケストレーション、つまりモデル・ツール・ワークフローの組み合わせです。「ChatGPTと対話する際、AIモデルと話しているのではなく、ウェブ検索やさまざまな個別のスクリプト化されたプログラムタスクを実行するツールを含み、おそらくエージェントループも含むソフトウェアシステムと話している」とGoodhart氏は説明しています。2026年には、より協調的なモデルルーティングが見られると予測され、小型モデルが多くのタスクをこなし、必要に応じて大型モデルに委譲する仕組みが普及すると考えられます。
ドキュメント処理の分野では、エージェント型解析が主流になるとBrian Raymond氏(Unstructured創業者兼CEO)は述べています。従来の単一モデルによる処理から、ドキュメントを要素(タイトル、段落、表、画像)に分解し、それぞれを最も理解できるモデルに振り分ける合成解析パイプラインへと移行します。「各要素を最も理解できるモデルクラスで解釈することで、計算コストを削減しながら忠実度を向上できる」とRaymond氏は説明しています。
さらに、「スーパーエージェント」の登場も予測されています。Chris Hay氏(IBM Distinguished Engineer)は、「単一目的エージェントの時代を過ぎた」と述べ、推論能力により、エージェントが計画を立て、ツールを呼び出し、複雑なタスクを完了できるようになったと指摘します。2026年には、エージェント制御プレーンとマルチエージェントダッシュボードが実用化され、1か所からタスクを開始すると、エージェントがブラウザ、エディタ、受信トレイなど複数の環境で動作する状況が実現すると考えられます。
Kevin Chung氏(Writerの最高戦略責任者)は、AIが個人アシスタントからAIオーケストレーションチームへとシフトし、日常ユーザーが新しいエージェント構築者になると予測しています。「AIエージェントを設計・展開する能力が、開発者の手から日常的なビジネスユーザーの手に移行している」と説明し、技術的障壁が低下することで、実際の問題に最も近い人々が主導するイノベーションの波が見られると述べています。
マルチモーダルAIについて、Aaron Baughman氏(IBMフェロー・マスターインベンター)は、「これらのモデルは人間のように世界を知覚し行動できるようになる」と述べています。言語・視覚・行動を統合し、複雑な医療ケースの解釈など、人間が見逃す可能性のある信号も検知できるようになると考えられます。ただし、自律性は人間の監視を排除することを意味せず、「人間がスキルを微調整し変更できるよう、人間参加型AIが重要」とBaughman氏は強調しています。
エージェント間通信については、Kate Blair氏(IBM Research インキュベーション・技術体験部門ディレクター)が、2026年はマルチエージェントシステムが実用段階に入る年になると述べています。AnthropicのMCP、IBMのACP、GoogleのA2Aといったプロトコルの成熟と収束が鍵になります。Linux Foundationが最近発表したAgentic AI Foundationと、MCPのオープンガバナンスへの移行について、Blair氏は「オープンに管理され、コミュニティ標準がより多くの創造性、イノベーション、ソリューションを解き放つ」と歓迎しています。
エンタープライズAIの再発明:実用と安全性の両立
2026年、AIは実験段階から、プライベートでセキュアな展開と実ROI期待を伴う段階へと移行すると、David Lanstein氏(Atolio共同創業者兼CEO)は述べています。Atolioは企業向けのセキュアでプライベートなAIプラットフォームを提供しており、顧客が直面する課題は、新技術の実験を迅速に行いつつ、AIデータの制御を失うリスクを軽減する必要性だと説明しています。
「データ漏洩が企業の信頼を損ない続けている」とLanstein氏は指摘し、本番環境でのプロンプトインジェクション攻撃という未解決の課題により、データ主権とファーストクラスの許可管理が交渉不可能な要件になっていると述べています。解決策は、より大きなモデルではなく、よりスマートなデータです。「真の価値は、高品質で許可を認識した構造化データをモデルに供給し、インテリジェントで関連性があり信頼できる回答を生成することから得られる」とLanstein氏は説明しています。
AIエージェントの採用により、企業はアイデンティティ・アクセス管理戦略の見直しを迫られるとShlomi Yanai氏(AuthMind共同創業者兼CEO)は述べています。「今後数年で、エージェントAIやその他の非人間アイデンティティが組織内の人間ユーザー数を大幅に上回る」とYanai氏は予測し、これが企業セキュリティとガバナンスを再定義すると指摘します。「各エージェントが説明責任を持ち、意図した通りに動作していることを確保することは、生産性とセキュリティの両方を高めるため、取締役会レベルの懸念事項になっている」と述べています。
企業にとっての優位性は、3つの重要な質問に答えることを意味します:すべてのAIエージェントの存在を把握しているか、何にアクセスしているか理解しているか、そしてシステムにアクセスする際の動作に自信があるか、です。人間だけでなくすべてのAIエージェントを発見・観察・保護することが、責任あるセキュアなAI採用に不可欠になると考えられます。
Steven Aberle氏(Rohirrim創業者兼CEO)は、「来年の最も強力なトレンドは、AIが複雑な企業ワークフローに取り組むこと」だと述べています。概念実証としてではなく、深いタスクをエンドツーエンドで実行できる信頼性の高いシステムとしてです。生成型・エージェント型システムが意図を解釈し、広大なネットワークを検索し、適切なツールを選択し、成果が達成されるまで継続すると説明されています。
この変化により、まったく新しいカテゴリのプラットフォームや新しい市場さえも生まれます。「単一の人間や単一のアプリケーションが頭に入れられるものに限定されなくなるため」とAberle氏は述べ、これを「真の機械自動化」と表現しています。調達分野では、要件の追跡、早期のギャップ発見、修正提案を意味し、専門家に明確さとスピードを提供し、より公平で迅速な意思決定を可能にすると考えられます。
オープンソースが未来を形作る:多様化と専門化
Matt White氏(PyTorch Foundation事務局長)によれば、2025年、小型モデルがAIをエッジに押し進めるという予測が業界で実証されました。「蒸留、量子化、メモリ効率の高いランタイムの進歩により、推論がエッジクラスタや組み込みデバイスに移行し、コスト・レイテンシ・データ主権のニーズに駆動された」とWhite氏は説明しています。
2026年のオープンソースAIを定義する3つの力として、White氏は次を挙げています:中国主導の多言語・推論調整されたリリースによるグローバルモデルの多様化、共有標準に沿ったフレームワークとランタイムの相互運用性が競争軸になること、そしてセキュリティ監査されたリリースと透明なデータパイプラインによる強化されたガバナンスです。
「エージェントシステムが登場するにつれ、トレーニング・シミュレーション・オーケストレーションの共通基盤としてのPyTorchの役割は深まるのみ」とWhite氏は述べ、開発者がマルチモーダル推論、メモリコンポーネント、安全性に沿った評価のための柔軟なツールを必要としており、それがオープンソースの強みだと説明しています。
Peter Staar氏(IBM Research Zurich主席研究員、Linux Foundation AI and DataのDocling技術運営委員会委員長)は、2026年がAI研究の優先順位を物理的なものに有利にシフトさせる年になると予測しています。「ロボティクスと物理AIは間違いなく勢いを増す」と述べ、大規模言語モデルが依然として支配的である一方、業界はスケーリングから得られる収穫逓減に直面していると指摘します。「人々はスケーリングに飽き、新しいアイデアを求めている」とStaar氏は説明しています。
実環境で感知・行動・学習できるAIへの関心が高まっており、これが次のイノベーションの最前線になる可能性があると考えられます。同時に、オープンソースAIが競争環境を形作り続けると、Staar氏は予測しています。「先頭にいる者はクローズドに保ちたがり、追いついている者はオープンにする」と述べ、NVIDIAが独自モデルではなく広範なGPU採用にビジネスが依存しているためオープンエコシステムの主要推進者として台頭していることから、AIがスクリーンを超えて物理世界に移行するにつれて協業が加速すると予測しています。
Anthony Annunziata氏(IBM・AI Allianceオープンソース AI部門ディレクター)は、2024年末にMetaのLlamaモデルが牽引力を得てオープンソースAIエコシステムが大きく成長し、IBMのGranite、Ai2のOlmo 3、DeepSeekのモデルなど、小型のドメイン特化型モデルが印象的な結果を達成したと述べています。
「すべてに対応する1つの巨大モデルではなく、適切なユースケースに調整された場合に同じくらい正確な、あるいはそれ以上に正確な、より小型で効率的なモデルが登場する」とAnnunziata氏は説明しています。オープンソースのエージェントAIがこのトレンドを加速させると予測され、「法律・医療・製造には汎用エージェントでは不十分で、専門家のワークフローを反映したドメイン強化モデルとアーキテクチャが必要」と述べています。
オープンソースAIは必然であるとAnnunziata氏は主張します。「自動化されたAI能力が多くの仕事をする経済に向かっていると信じるなら、相互作用の標準はオープンでなければならない。そうでなければ、断片化されたサイロ、または勝者総取りのプラットフォームになってしまう」と説明しています。
戦略としての信頼:主権とレジリエンス
Tomás Hernando Kofman氏(Not Diamond共同創業者)によれば、「企業のベルカーブの巨大な中間層が、実験から本番グレードのシステムへと移行し始める」と述べています。Not Diamondはマルチモデルインフラプラットフォームを提供しています。
この移行は容易ではなく、「AIチームは評価・信頼性・最適化・効率性・スケーラビリティ・保守性に多大な投資をしなければならない」とKofman氏は指摘します。適切な能力を持たなければシステムは有用でなく、その有用性の欠如が問題を強化するだけだと説明されています。
最前線では、課題が異なって見えます。「この分野は、継続学習・メモリ・スケーラビリティという3つの主要な障害に取り組むことになると信じている」とKofman氏は述べています。「互いに学習し、情報を共有し、長期間にわたって重要な知識を保持できる分散型エージェントネットワークが登場し始める」と予測し、これらのシステムがダイナミズムと継続的改善を向上させつつ、エージェントとモデルが効率的で焦点を絞った能力に特化できるようにすると説明しています。
ディープフェイクと武器化されたAIの危機は、単一の組織では解決できないとBen Colman氏(Reality Defender CEO兼共同創業者)は述べています。特に、武器化されたAIエージェントのような新しい脅威ベクトルが2025年末に登場したことから、生成AIの急速な進化には協力的なエコシステムが必要だと指摘します。
「戦略的パートナーシップは、防御を強化するためだけでなく、次の波の洗練されたモデルや業界固有の脆弱性を予測するためにも不可欠」とColman氏は説明し、「我々の業界では、これらのパートナーシップが、我々自身と類似の問題の異なる側面に取り組んでいる他者との間で、AI の進歩と同じくらい速く、あるいはそれ以上に速く起きている」と述べています。
Colman氏は、階層化されたセキュリティモデルへのシフトを観察しています。「異なる防御を積み重ねることで、あるレイヤーのギャップが別のレイヤーでカバーされ、突破不可能なシールドが作成される」と説明し、これらの新興技術が検知プラットフォームと結合すると、包括的な「多層防御」戦略が実現し、組織がすべてのメディア形式・エントリポイント・ユースケース・ツールセットにわたって保護されると述べています。
AIプロジェクトの中断を避けることが企業にとって重要であり、AI主権—外部エンティティに依存せずにAIシステム・データ・インフラストラクチャを管理する能力—がミッションクリティカルになったと、Anthony Marshall氏(IBM Institute for Business Value上級ディレクター兼副社長)は述べています。
IBVの調査によれば、経営者の93%がAI主権をビジネス戦略に組み込むことが2026年に必須になると回答しています。「これは単なるチェックボックスではない」とMarshall氏は強調します。経営者の半数が特定地域の計算リソースへの過度な依存を懸念しており(特に中東とAPACのビジネスリーダーで顕著)、多くはこれらのリソースへの依存が広範なリスクをもたらす可能性があると考えています。データ侵害、データアクセスの喪失、知的財産の盗難などが考えられます。
透明性と信頼も引き続き優先事項となります。「規制当局と消費者の両方が、AIエージェントが特定の決定に至った経緯を説明するよう組織に求める。組織は、最も複雑な出力であっても、その作業を示せるエージェントを設計しなければならない」とMarshall氏は述べています。
これは、モジュール性を通じて主権を構築することを意味し、ワークロード・データ・エージェントが信頼できる地域とプロバイダー間で移動できるようAI環境を設計することだと説明されています。「継続的な監視は、モデルドリフトがパフォーマンスを損なったりバイアスを導入したりする前に検知し対処するために不可欠」とMarshall氏は述べています。
まとめ
IBM Thinkが発表した2026年のトレンド予測は、AI・テクノロジー分野が引き続き急速に進化することを示しています。量子コンピューティングの実用化、AIシステムのオーケストレーション重視、エンタープライズAIのセキュア展開、オープンソースの多様化と専門化、そしてAI主権の戦略的重要性という5つの主要領域で、大きな変化が予測されています。これらのトレンドは、企業がAIを活用する上で、技術選択だけでなく、システム設計・セキュリティ・ガバナンス・信頼性を包括的に考慮する必要性を浮き彫りにしていると言えます。
