2025年は生成AIが一般に広く普及した年でした。ChatGPTをはじめとするサービスが企業や個人に浸透し、多くの人が生成AIに触れる機会を持ちました。
では、2026年はどのような年になるのでしょうか。海外の専門家やテック企業が発表している予測をもとに、2026年の生成AI動向を読み解きます。
AGI（汎用人工知能）は2026年には実現しない
ニューヨーク大学名誉教授でAI研究者のGary Marcus氏は、「Six (or seven) predictions for AI 2026」の中で、2026年（そして2027年も）にAGIが実現することはないと予測しています。
Marcus氏によれば、2025年の時点で「スケーリング（モデルを大きくすれば性能が上がる）」への信仰は薄れ、大規模言語モデル（LLM）の信頼性やハルシネーション（誤った情報を自信満々に出力する現象）の問題は解決されていません。
GPT-5も期待されたほどの革新をもたらさず、AI企業でNvidia以外に利益を出している企業はほとんどないと指摘しています。OpenAIのリードも縮まりつつあり、AGIへの楽観的な見方は後退しているとのことです。
この見方は、「AIで何でもできる」という過度な期待を冷静に見直すきっかけになるでしょう。
期待されたAIエージェントも、まだ発展途上
2025年は「AIエージェント元年」とも言われましたが、Marcus氏は「エージェントは期待されたほど信頼性が高くなかった」と評価しています。
AIエージェントとは、人間の指示に基づいて自律的にタスクを遂行するAIのことです。会議のスケジュール調整から、複雑なリサーチまで、幅広い業務をこなすことが期待されていました。
しかし実際には、エラーハンドリングや予期しない状況への対応において課題が残り、本番環境での信頼性を確保するには至っていないケースが多いようです。
2026年も引き続き改善が進むと予想されますが、「エージェントに任せれば安心」という段階にはまだ時間がかかりそうです。
一方で、AIは「ツール」から「パートナー」へ
悲観的な見方だけではありません。Microsoftは「What's next in AI: 7 trends to watch in 2026」の中で、2026年はAIが単なる道具から「共同作業者」へと進化する年になると予測しています。
MicrosoftのAIエクスペリエンス担当CPO、Aparna Chennapragada氏は次のように述べています。
「未来は人間を置き換えることではなく、増幅させることだ」
小規模なチームがAIを活用して、これまで大企業でなければ実現できなかったグローバルキャンペーンを短期間で実行できるようになる——そんな世界が近づいているとのことです。
医療分野でのAI活用が本格化
Microsoftの同記事では、医療分野での進展も予測されています。
世界保健機関（WHO）によると、2030年までに1,100万人の医療従事者が不足し、45億人が必要な医療サービスを受けられない状況になると予測されています。
こうした中、AIは診断支援や症状のトリアージ、治療計画の策定などで医療現場の負担を軽減する役割を果たすことが期待されています。MicrosoftのAI診断ツール「MAI-DxO」は、複雑な症例に対して85.5%の精度で診断を行ったとのデータもあります（経験豊富な医師の平均は20%程度）。
ただし、AIはあくまで支援ツールであり、最終的な診断や判断は医師が行うべきという原則は変わりません。
科学研究におけるAIの役割拡大
Microsoft Researchのピーター・リー氏は、2026年にはAIが論文の要約や質問応答だけでなく、「発見のプロセスそのもの」に参加するようになると予測しています。
具体的には、仮説の生成、実験計画の立案、科学実験の一部を自動で実行するといった役割が想定されています。すべての研究者が「AIラボアシスタント」を持つ時代が来るかもしれません。
AIインフラはより効率的に
AIの発展を支えるインフラについても変化が予測されています。Microsoft AzureのCTO、Mark Russinovich氏によると、2026年はデータセンターを増やすことよりも、「すべての計算資源を最大限活用する」方向にシフトするとのことです。
分散したAIシステムをリンクし、動的にワークロードを調整することで、無駄を削減し、効率性を高めるアプローチが主流になっていくと予測されています。
ニューロシンボリックAIへの関心が高まる
Marcus氏は、従来のニューラルネットワークと古典的なシンボリックAI（論理やルールベースのアプローチ）を組み合わせた「ニューロシンボリックAI」への関心が高まると予測しています。
現在のLLMは、膨大なデータから統計的パターンを学習することで動作しますが、論理的推論や因果関係の理解には限界があります。ニューロシンボリックAIは、こうした弱点を補完するアプローチとして注目されています。
2026年以降、ワールドモデル（世界の物理法則やルールを理解するモデル）やニューロシンボリック手法の研究が加速する可能性があります。
生成AIへのバックラッシュが強まる可能性
Marcus氏は、生成AIに対する反発が2026年にはさらに強まると予測しています。著作権問題、偽情報の拡散、雇用への影響など、生成AIがもたらす負の側面への批判が高まり、米国の中間選挙ではAIが政治的な争点になる可能性もあるとしています。
これは、生成AIを業務に活用する企業にとっても無関係ではありません。AIの利用方針や倫理的な配慮について、社内外に説明できる準備が求められるでしょう。
まとめ：過度な期待でも悲観でもなく、現実的に
2026年の生成AI予測をまとめると、以下のような傾向が見えてきます。
進展が期待される領域
- 医療・研究分野でのAI活用
- AIインフラの効率化
- 人間とAIの協働（コラボレーション）
引き続き課題が残る領域
- AIエージェントの信頼性
- ハルシネーション問題
- 経済的な収益性
「AIは万能」という幻想は薄れつつありますが、それは悪いことではありません。過度な期待がなくなることで、かえって地に足のついた活用が進むと考えられます。
生成AIは魔法の杖ではなく、使いこなすための知識とスキルが必要なツールです。2026年に向けて、自分自身の生成AIリテラシーを高めておくことが、変化に対応するための第一歩となるでしょう。
現在地を知りたい方は、生成AIリテラシー診断で自分の理解度をチェックしてみてください。
最終更新日: 2025年12月28日
執筆者: 生成AIリテラシー診断チーム
参考資料: