本動画は2026年のAI業界における18の重要予測を3つのカテゴリーに分類して解説する。第一カテゴリーは既に進行中の確実性の高い変化であり、AI計算需要の加速、AGI議論から実装重視への転換、ロボット技術のデモ進化などが含まれる。第二カテゴリーはより破壊的な変化として、AnthropicのIPO、OpenAIの経営陣再編、中国の半導体エコシステム進展などを取り上げる。第三カテゴリーは人々に衝撃を与える可能性の高い予測であり、合成アイデンティティによる法廷闘争の崩壊、AI生成ニュースメディアの台頭、死亡したインフルエンサーのAI継続、AI最適化された説得技術の発見など、アイデンティティ、信頼性、オンライン上の真実性に関わる根本的な問題を提起する。これらの予測は既存技術と明白なインセンティブに基づいており、防護壁が脆弱な現状では実現可能性が高いとされる。
2026年という転換点
2026年は、AIが製品アップデートのように感じられるのをやめて、現実の新しいレイヤーのように感じられ始める年のひとつになるでしょう。恐ろしい部分は、ひとつの画期的な瞬間ではないんです。いくつもの変化が互いに積み重なっていって、ある日普通の人々が目を覚ましたときに、インターネットが違って感じられる、仕事が違って感じられる、信頼さえも違って感じられることに気づくまで続くということなんです。
それでは、この動画の構成について説明しましょう。最初のカテゴリーでは、非常に可能性が高い予測をお伝えします。これらは既に動き始めているもので、テクノロジーやAIに深く関わっている人なら驚かないでしょうが、基本的に私たちが向かっている方向性を固定するものです。次に第二のカテゴリーでは、これらもまだ可能性が高いのですが、より破壊的なものになります。
ここではリーダーシップ、資金、地政学が動き始めます。そしてそれが、業界が混乱し始めるタイミングなんです。そして最後のカテゴリー、これらも可能性が高いのですが、人々に衝撃を与えるでしょう。SF的だからではなく、アイデンティティ、信頼性、そしてオンライン上で何が本物としてカウントされるかということをめちゃくちゃにするからです。最後のカテゴリーは、それが起こった後に人々が語るものです。まるでどこからともなく現れたかのように振る舞うでしょうが、材料は既にここにあるんです。
最初のカテゴリー:確実性の高い予測
さて、本題に入る前に、ちょっと動画を一時停止して、2026年に確実に起こると思うAI予測をひとつコメント欄に書いてください。それから戻ってきて残りを見て、ここに出てくるかどうか確認してください。カンニングは禁止ですよ。
最初の予測は、AI計算能力への需要が2026年を通じて加速し続けるということです。
これは最も劇的でない予測であり、他のすべての背後にあるエンジンです。今、すべての企業がAIをデモから実際のワークフローの中で動くシステムに変えようとしています。つまり、より多くの呼び出し、より多くのトークン、より多くの推論、より多くのエージェントループ、より多くの再試行サイクル、より多くのバックグラウンド自動化が必要になります。モデルがより効率的になっても、使用量は効率の向上よりも速く成長します。なぜなら、より安価な計算能力は、単により多くのユースケースを解放するだけだからです。
そして人々が忘れているもうひとつの層があります。来年の計算能力の多くは、ひとつの完璧な答えに向かっているわけではありません。複数のステップを実行するシステムに向かっているんです。自己チェックし、検証し、再試行し、ツールを呼び出し、検索を実行し、要約し、そしてまた実行する。エージェントワークフローは基本的に計算能力の乗数なんです。
だから人々が「支出が減速するかもしれない」と言うとき、それは紙の上では論理的に聞こえます。しかし現実には、需要圧力は構造的なものです。もしあるとすれば、唯一の本当の制限要因は供給です。Nvidiaでさえ、特定のクラウドGPU容量が時々売り切れていることについて話しています。これは需要がカジュアルではなく、必死であることを物語っています。
2番目の予測は、AGIの話題が冷め、会話が展開、信頼性、経済性にシフトするということです。人々はAGIを信じることをやめないでしょう。変わるのは、それがどれだけ頻繁に見出しになるかです。2026年には、市場は一貫して機能するものに報酬を与えます。取締役会は哲学を望んでいません。彼らが望むのは採用と数字です。
コストを削減するのか、出力を増やすのか、リスクを減らすのか。そして既に雰囲気がシフトしているのが見えます。大手ラボはまだ長期的な未来について言及していますが、日々の会話はエンタープライズ展開、エージェントの安全性、評価、調達、コンプライアンス、ガバナンスに移行しています。執着は「どうすればこれらのシステムを実際のビジネス内で24時間365日、責任を生み出すことなく実行できるほど安定させられるか」というものになります。このシフトが重要なのは、何に資金が提供されるかを変えるからです。
勝者は出荷し、統合し、運用できる人々になり始めます。単に公開するだけではなく。
3番目の予測は、ロボットが2026年の主要なテックカンファレンスでメインイベントになり、デモがはるかに説得力を増すということです。ロボットが突然完璧な労働者になるからではありません。実際、私はそれが起こるとは思っていません。
起こっているのは、ロボットの脳がコンテキストを理解するのが上手くなっているということです。ロボットは未来のように見えるために完璧である必要はありません。指示を理解し、間違いから回復し、数ヶ月のトレーニングを必要とせずに新しい物体や環境に適応する必要があるんです。それが現在の世代の基盤モデルロボティクスが追求しているものです。
より少ないトレーニング、より多くの汎化。そして一般の人々がロボットが通常の家庭や倉庫の状況のように見えるタスクを実行するのを見たら、それは違った印象を与えます。ロボットが今まで見たことのない家電に何かを入れる。散らかった冷蔵庫を開ける、予測不可能な物体を扱う、音声リクエストに応答する。たとえそれがデモであっても。
それは人々に点と点を結びつけさせるんです。そしてデモは資本をシフトさせるのに十分です。パートナーシップを推進します。調達パイロットを推進します。企業内部に「早くから関わる必要がある」というパニックを推進します。だからこそ2026年は、たとえ大量展開にはより長い時間がかかるとしても、至る所でロボットデモがあるように感じられるでしょう。
監視社会への懸念
4番目の予測は、企業がAIエージェントをトレーニングするために実際に仕事がどのように行われているかを大規模に記録し始め、深刻な反発を招くということです。
これは生産性として売られるトレンドのひとつですが、監視と同じ領域に存在します。何年もの間、企業は既に監視ツールを使用してきました。今変わるのは動機です。もはや怠惰な労働者を捕まえることではありません。AIがそれを複製できるように、実際の仕事の段階的なパターンをキャプチャすることなんです。
そしてそのためのインフラは既にここにあります。文字通り、職場監視ソフトウェアのカテゴリー全体が存在します。人々はそれをボスウェアと呼んでいますが、クリック、アプリの使用、タイピングパターン、画面活動、生産性指標などを収集します。2025年のレポートは、これらのシステムがより自動化され継続的になっていることを警告しています。特にAIがデータをリアルタイムで分析することで。
だから2026年には、緊張が大きくなります。労働者はエージェントをトレーニングすることが代替品をトレーニングすることも意味し得ることに気づき始めます。そして企業は、法的および評判上の結果なしにこれを静かに続けることができないことに気づき始めます。
5番目の予測は、常時リスニングAIツールが大規模なプライバシー訴訟を引き起こすか、文化的瞬間となる大規模な侵害が発生するということです。
これはインセンティブがあまりにも強いため、ほぼ避けられません。AIノートテイカーや会議アシスタントは非常に便利です。人々はそれらを使います。なぜなら、誰もメモを書きたくないし、誰も詳細を見逃したくないし、誰もが電話に溺れているからです。問題は同意と漏洩です。これらのツールの多くは、誰もが知らないうちに実行できます。
公式のポリシーが同意を得ると言っていても、現実世界はポリシー文書のようには振る舞いません。そして、ひとつの侵害、またはひとつの職場紛争、または録音が現れるひとつの法的発見プロセスを追加すれば、これは主流のニュース記事になります。そしてより大きなポイントは、それが新しいエチケットを強制するということです。人々はデフォルトで記録されていると仮定し始めます。
それは人々の話し方、交渉の仕方、信頼の仕方を変えます。
第二カテゴリー:破壊的な変化
さて、次は第二のカテゴリーに移ります。まだ可能性が高いですが、より破壊的です。
6番目の予測は、Anthropicが2026年に上場する一方で、OpenAIはより長く非公開のままでいるということです。主要なAIラボが公開市場に参入すると、それは基準を変えます。
公開投資家は明確性、収益、マージン、減価償却スケジュール、コスト構造などを要求します。一方、プライベート市場はより不透明であり続けることを許し、それがこの分割が理にかなっている理由です。ひとつの会社はIPOの規律ルートを選択し、もうひとつは遅らせます。なぜなら、まだプライベートで大規模な資本を調達でき、柔軟性を保てるからです。
いずれにせよ、公開市場は業界に自己説明を強制します。
7番目の予測は、サム・アルトマンがOpenAIのCEOから計画的な移行で退くということです。繰り返しますが、スキャンダルとしてではなく、劇的な解雇でもなく、計画された移行です。これは典型的なパターンです。創業者スタイルのリーダーがストーリーと野心を構築します。その後、会社が成人期に移行するときに、異なるタイプのオペレーターが引き継ぎます。
そしてAIラボの場合、その段階には大規模なインフラ、パートナーシップ、規制圧力、エンタープライズ要求、取締役会レベルの精査が含まれます。カリスマ性よりも実行についてのものになります。だから、これが2026年に起こるとしたら、崩壊のようには感じず、むしろOpenAIがより規律正しい機械になろうとしているように感じられるでしょう。
8番目の予測は、OpenAIが最初の大規模な内部再編とレイオフを実施するということです。
そしてこれは破滅の予測ではありません。ノンストップで疾走してきた超成長企業が振る舞う方法なんです。チームは速く構築され、優先順位は速くシフトし、プロジェクトは重複し、拡大中には意味があったが統合中には意味をなさない多くの役割が最終的に生まれます。法律の世界がAIのミスとAIリスクにどのように反応しているかは既に見てきました。
裁判所はAI生成の偽の引用を提出した弁護士に制裁を科しており、研究者は法的クエリのハルシネーションを深刻な問題としてベンチマークしています。だから2026年には、AI企業は引き締めるプレッシャーを受け、それはしばしば再編を意味します。
9番目の予測は、中国の国内AI半導体エコシステムが目に見える進歩を遂げ、Nvidiaの長期的な優位性を侵食し始めるということです。
明確にしておきますが、これは中国が突然最先端でNvidiaに匹敵するという意味ではありません。それは来年には現実的ではありません。それが意味するのは、十分に良い国内チップが改善され、それらを取り巻くエコシステムが改善されるということです。ソフトウェアの互換性、ツール、コンパイラスタック、展開経路、供給の安定性。そしてその軌跡が明白になると、それはグローバル戦略を変えます。
企業は多様化を計画します。政府は産業政策を計画します。Nvidiaは依然として最先端で勝利しますが、世界はNvidiaが唯一の重心ではない未来に備え始めます。
10番目の予測は、大手製薬会社が主要なAIタンパク質設計スタートアップを買収するということです。
これはAIストーリーの中で最も過小評価されている部分のひとつです。タンパク質と抗体の設計は誇大宣伝から「これは実際に機能するかもしれない」に移行しました。そして大手製薬がプラットフォームが戦略的であると信じると、パートナーシップでは十分ではなくなります。彼らは才能、パイプライン、知的財産、優位性を望みます。M&Aは能力を内部化し競合他社をブロックする最速の方法になります。
これは何かが実験的なものからコアなものにシフトするときに起こることです。
11番目の予測は、OpenAIがSoraをスタンドアロンの焦点として縮小し、クリエイティブツールを他の場所に吸収するということです。企業が真剣になると、派手な副次的製品全体に自分たちを広げることをやめます。統合します。
誰もが毎日使いたいプラットフォームに最良の部分を移動します。そしてそれがこれになるでしょう。Soraが失敗したのではありません。むしろ会社が力を集中させる必要があるというだけです。
第三カテゴリー:衝撃的な予測
さて、最後のカテゴリーです。これらはまだ可能性が高く、起こったときに人々は衝撃を受けるロングテールの予測です。
そしてこれらが可能性が高い理由は単純です。ツールは既に存在します。インセンティブは明白です。ガードレールは弱いです。私たちは基本的に、最初のクリーンで否定できない見出しを待っているだけなんです。
12番目の予測は、関与した重要人物が実在しなかったために、注目度の高い裁判が崩壊するということです。偽名ではなく、完全な履歴を持つ合成アイデンティティです。
古い投稿、写真、友人、LinkedInスタイルのつながり、さらにはディープフェイクによって動かされるビデオ通話さえも。アイデンティティ詐欺の世界は既に生成AIによって打撃を受けています。レポートはディープフェイクの試みが絶え間なく発生していることと文書偽造の大幅な急増について警告しており、新しい詐欺レポートは合成アイデンティティがよりスケーラブルでより説得力のあるものになっていることを指摘し続けています。
これを法的システムに接続してください。裁判所は既にAIのハルシネーション、提出書類、引用に苦労しています。私たちは本物の制裁、本物の警告、そして未検証のAIコンテンツをめぐる精査の増加を持っています。だから次のステップはアイデンティティです。契約紛争、ビジネス取引、訴訟、一方が部分的に合成人物に基づいて構築されている何か。
それは永遠に全員を騙す必要はありません。ダメージを与えるのに十分な長さだけプロセスを騙せばいいんです。
13番目の予測は、AI生成ニュースメディアがその起源がスキャンダルになる前に主要なジャーナリズム賞を受賞するということです。これはクレイジーに聞こえますが、重要な詳細に気づくまでは。それは正確であり得るんです。AIコンテンツは正当性の危機を生み出すために偽物である必要はありません。
本物のソース、正しい事実、堅実な文章を持つことができ、それでもニュース編集室がほぼ自動化されていたことを人々が知ったときに怒りの瞬間を持つことができます。私たちは既にAI生成またはAI支援のニュースサイトが大規模に出現していることの文書を持っています。そして私たちは既に政策および安全保障研究者からニュースエコシステムにおけるAI駆動のスパムと操作についての警告を持っています。
だから次の進化を想像してください。それをうまくやるメディアです。数人の人間編集者を雇い、ドラフトにAIを使用し、本物のレポート入力を使用し、高品質の作品を速く出荷し、賞を受賞し、そして後になってから公開討論が爆発します。著者性は正確性よりも重要なのか。その戦いは来ています。
14番目の予測は、ウイルス的な流出が恐ろしいほどの正確さで実際の出来事を予測し、それがAIであることが判明するということです。
これは基本的に予測とバイラリティの融合です。インサイダーは必要ありません。シグナル、市場インセンティブ、政治サイクル、企業行動、過去のパターンでトレーニングされたモデルが必要なだけです。リークは物語形式になります。本物のリークではなく。そして人々はそれに騙されます。なぜなら人間は既に自信に満ちた詳細なテキストを信頼性として扱うからです。
研究はAI出力におけるトーン、詳細、自信が信念の変化をどのように形作るかを掘り下げています。だから2026年には、これらのひとつがヒットし、誰もがそれが内部告発者だと考えます。真実はそれが単に確率プラスストーリーテリングだということです。
15番目の予測は、死亡したインフルエンサーが投稿を続け、フォロワーを獲得し、そしてそれを発見したときに視聴者がそれを放棄しないということです。
この部分は既に半分普通です。人々はコンテンツをスケジュールします。人々は古い映像を再利用します。人々は彼らのために投稿するチームを持っています。クリエイターとコンテンツマシンの間の境界線は既に曖昧です。今AIを追加してください。私たちは既に、メッセージ、音声、ビデオなどのトレーニングデータを使用して亡くなった愛する人の声と性格を模倣できるAIについての深刻な主流の議論と、それが悲しみを助けるのか損なうのかについての議論を持っています。
だからその論理をインフルエンサー文化に持ち込んでください。クリエイターが死に、チャンネルは続きます。トーンは一貫性を保ち、ユーモアは一貫性を保ち、キャプションは正しく感じられます。視聴者はスケジューリングを疑います。現実には、それはモデルプラスそれをガイドする小さなチームです。そして最も不気味な部分は、それが機能するということです。人々は見続けます。
16番目の予測は、AIが説得を変える何かを発見するということです。わずかに間違っていることは、完璧に正しいことよりも説得力があり得ます。これは逆に聞こえますが、人間の心理に合致します。人間は人間を信頼します。人間は完璧すぎる音のする機械を信頼しません。わずかな不確実性は誠実さとして読まれ得ます。
小さな不完全さは本物に感じられ得ます。そして説得研究は既に警告灯を点滅させています。主要メディアで報告された研究は、大規模言語モデルが議論において極めて説得力があり、時には人間を上回ることができることを発見しています。そして正確性が不安定な場合でも説得力が増すことへの懸念もあります。だからこれがどこに向かうかを見るのは難しくありません。
2026年には、誰かが影響力のためにモデルを最適化し、モデルは完璧に正しいことが目標ではないことを学習します。目標は信念の変化です。それが、完璧に正しいクレームを戦略的にヘッジし、戦略的に和らげ、人間のような疑いを戦略的に挿入するシステムを得るときです。なぜならそれが勝つからです。
17番目の予測は、職業全体が仕事をすることから成果を検証することへとピボットするということです。
これは微妙ですが巨大です。人々は自動化がタスクを置き換えると考えます。しかしそれがしばしば最初に置き換えるのは最初のドラフトです。その後、人間は編集者、承認者、趣味のフィルター、リスクマネージャーになります。そのシフトは既に法律、マーケティング、カスタマーサポート、分析、コンテンツ、オペレーションで起こっています。最も価値のある人は、何が間違っているかを見つけられる人になります。ゼロから何かを生み出せる人ではなく。
そしてそれは採用を変えます。ドラフトを作成することで学ぶジュニアを少なく雇います。主な価値が出力量である人をより少なく雇います。判断を優先します。それは労働市場における本当の構造的変化です。
18番目、そして最後の予測は、人々がAIに後悔をアウトソースし始めるということです。
これは感情的に聞こえますが、トレンドに完璧に合致します。人々は既にセラピスト、コーチ、友人であるかのようにAIに話しかけています。そして次の進化はリプレイです。人々は尋ねるでしょう。「私は何をすべきだったのか。もし私が他の道を選んでいたら。もし私が早く去っていたら何が起こっていたか。」それが後悔のアウトソーシングです。そしてそれがスケールする理由はこうです。
AIは物語の再構築が得意です。あなたのメッセージ、日記のエントリー、タイムラインを取り、もっともらしい分岐を生成できます。たとえそれがシミュレートされたものであっても、あなたにクロージャーを与えることができます。たとえそれが合成的なものであっても、あなたに安心を与えることができます。そして多くの人々が安心を選ぶでしょう。それが強く打つ部分です。なぜならそれは人間がミスと記憶を処理する方法を変えるからです。
それは感情的処理を製品に変えます。
ボーナス予測
そして、皆さんのためのボーナスとしてここに追加したいもうひとつの予測があります。それはモデルが普通になることの副作用についてです。インターネットの一部は、ミスター・ビーストがAIであることに気づくでしょう。
そして彼らはそれを確信を持って言うでしょう。すべてのフレームで同じ笑顔、まるでプリセットのように。オフの日が決してないかのように、同じ完璧に調整されたエネルギー。そして惑星全体のクリック履歴でトレーニングされたかのように見えるサムネイル。デザインというよりも。証拠はないでしょう。ただ彼の笑顔が2017年以来進化もせず、老化もせず、感情的にドリフトもしていないという不快な事実だけです。それは顔が通常機能する方法ではありません。
だから、そう、2026年は単により賢いモデルについてではありません。それはモデルが普通になることの副作用についてです。そして私がこれらの予測に自信を持っている理由は、私が単に注意を払っているからです。アイデンティティ詐欺はスケールし、法的システムは遅れ、説得は自動化され、オフィスはすべてを記録し、コンテンツは静かに境界線を越えます。
だからこそ最初のセットは明白に感じられ、2番目は混乱しているように感じられ、最後のものは文化的ショックのように感じられるんです。それが2026年についての私の見解です。コメントを残して、どの予測が確定していると思うか、そしてどれを人々がまだ過小評価していると思うか教えてください。ご視聴ありがとうございました。次回またお会いしましょう。
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