本動画は2026年における人工知能の10の重要な予測を提示するものである。メモリ技術の飛躍的向上、エージェント用UIの革新、継続学習の実用化、再帰的自己改善の実現、長時間稼働エージェントの登場、AIによるAI成果物のレビュー、業務用AIと個人用AIの分離、非技術職の業務のエンジニアリング化、導入速度の二極化、そしてプロアクティブなAIの登場が論じられる。これらの変化により、企業と個人の生産性に劇的な差が生まれ、2026年はAI活用において追いつく最後の機会となる可能性が示唆されている。特に業務用AIの管理能力を持つ人材の価値が急上昇し、組織全体の大規模な再教育が必要になると予測される。
2026年のAI世界はどう変わるのか
2026年、人工知能によって世界はどのように変わるのでしょうか。これから新年のAIブレークスルーについて10の具体的な予測をお伝えします。そしてそれらを、私たちがすでに知っていることに結びつけ、なぜそれらが70%以上の確率で実現すると考えているのかを説明していきます。
予測1:真のメモリブレークスルー
1つ目は、真のメモリブレークスルーが実現するということです。メモリは2024年と2025年において絶対的な壁となってきました。つまり、知能ほど速くスケールしていないのです。私は2025年後半の時点で、メモリに関する新しいプロダクトレイヤーを構築するための全てのピースが揃っていると考えています。たとえ人工超知能を構築したいと望む人々が夢見る完璧なメモリにはまだ到達していなくても、メモリのブレークスルーのように感じられるものが実現するでしょう。
つまり、私たちが話すすべてのことを完璧に記憶するという意味ではありません。人間の脳もそうはできませんから。私が言っているのは、圧縮に関するツールが手元にあるということです。私たちは今、マークダウンファイルなどのツールを使って進行中にメモリを書き留めるエージェントシステムを設計・構築する豊富な経験を持っています。
そして長時間稼働するエージェントも手に入れています。これらすべてを組み合わせ、実践コミュニティとしてのシステム設計における私たちの経験を考えると、職場でも個人的にもメモリの忠実度、メモリの完全性、そしてメモリがどれだけ長く、どれだけ優れたものになるかを劇的に改善できる、人工知能メモリアプリケーション層を非常に確実にシステムに組み込めるようになると確信しています。
おそらく2026年の夏までには、その一部が実現しているでしょう。
予測2:エージェントソフトウェアUIのブレークスルー
予測の2つ目は、エージェントソフトウェアのUIブレークスルーが実現するということです。すでにその兆候があると思います。Anthropicがインボックスに取り組んでいるという噂があります。Anthropicエージェントにメールを送るだけで、あなたのために色々なことをやってくれるというものです。これはUIブレークスルーの初期的で原始的なバージョンのように感じられます。
一般の人々がコンピュータの中に助けてくれる小さな存在を持つ時が来たのです。繰り返しになりますが、私たちはそのための全てのピースを持っています。長時間稼働するエージェントがあります。エージェントがどのようにツールを使うかを理解しています。賢明な判断を下せる知的なエージェントがあります。エージェントがファイルシステムをどう使うかを理解しています。MCPがあります。スキルがあります。
あとは、それらをまとめて、有用な形で誰かのコンピュータに組み込むだけです。そして今年は大規模なハードウェアアップグレードサイクルが訪れます。なぜなら、今年は消費者向けノートパソコンが、ローカルで情報をトークン化できるグラフィカル処理ユニットを搭載して本格的に店頭に並ぶ最初の年だからです。そのため実質的なパフォーマンスの向上とスピードアップが得られ、消費者向けハードウェア上で、あなたを助けてくれるコンピュータ内の小さな存在を持つことがより実現可能になります。
そこで、2つ、3つ、あるいは4つのスタートアップが市場に参入すると思います。そしてどれか1つが使われ始めたら、利用が爆発的に増加するでしょう。ChatGPTのように、人々が「ああ、私のコンピュータにいて、これだけの仕事をしてくれる小さな存在なしではどうすればいいのだろう」と言うようなものです。どうなるか見てみましょう。
でも私はこれについて楽観的です。
予測3:継続学習の実現
3つ目、継続学習が夢というよりエンジニアリングのロールアウトのように感じられるようになるでしょう。モデル製作者たちは、モデルからの継続的な学習を解決することに非常に近づいていると思います。第一に、彼らはそれを認識しています。第二に、それに対処するための技術を開発しています。
そして第三に、モデル自身がモデルの訓練を支援するようになるにつれて、成果のペースが加速しています。ですから私は、2026年の第2四半期までには、何らかの継続学習を備えた最初のシステムが登場し始めると予想しています。この点については2026年には少しぎこちないものになると思いますが、継続学習はモデルにとって非常に大きな解放となるため、たとえぎこちないロールアウトであっても、本当に本当に大きな出来事になるでしょう。
継続的ロールアウト学習とは、つまりモデルがあって、それをロールアウトした後に賢くなるということです。モデルはもはやGemini 3が何であるか、あるいはChatGPT 5.2が何であるかを疑問に思わなくなります。たとえそれがChatGPT 5.2であっても、進みながら学習できるからです。そしてこれは大きな出来事となり、これらのモデルをさらに定着させ、さらに価値あるものにするでしょう。
予測4:モデルの再帰的自己改善
4つ目、それに関連して、モデルの再帰的自己改善が実現するようになります。AnthropicとChatGPT、つまりOpenAIはすでにこれを示唆しています。Googleも示唆しています。私たちは再帰的自己改善の運用化されたモデルを目にするでしょう。そこではモデルが新しいモデルの生産の大部分を自動化するために使用されることになります。
はい、それに伴う恐れはあります。しかし私たちが得るブレークスルーは非常に価値があるため、人々は逃げることはできません。ですから、それをやらないのではなく、モデル製作者たちは、再帰的自己改善ループがミスアライメントされたモデルを本番システムに導かないようにするために、アライメントに投資することになります。
予測5:非常に長時間稼働するエージェントの到来
予測の5つ目、非常に長時間稼働するエージェントが到来するでしょう。これは非常に簡単な予測です。おそらく第1四半期後半から第2四半期初頭までには、1日以上稼働できるエージェントが登場するでしょう。実際、最先端の研究者やエンジニアから、現在のモデルを20時間、30時間稼働させることができるという報告を定期的に目にしています。
ですから、これはほとんど予測とは言えません。2026年末までには、モデルを丸1週間稼働させることが珍しくなくなるでしょう。そして何百万ものトークンを消費するその世界では、私たち人間がボトルネックになります。作業をレビューする能力、作業を割り当てる能力、何を完成させたいかについて優れた判断力を持つ能力がボトルネックになるのです。
エージェントの作業能力がボトルネックになることはありません。彼らは膨大な量の作業を実行できるようになります。技術的な作業だけでなく、非技術的な作業、研究作業、法律作業なども含めてです。ですから、第1四半期までに非常に長時間のタスクを実行できるAIエージェントの軍隊を期待すべきですし、それが第4四半期まで継続的にロールアウトされていくでしょう。
つまり、私たちは皆マネージャーになるということです。自分自身に問いかけることを求められるということです。作業を明確に定義できますか。作業がブロックされないようにできますか。何が正しく、何が正しくないかについて、タイムリーに判断を下せますか。エージェントの進行中の作業を実際に見るための新しい技術が必要になります。なぜなら、エージェントが1週間稼働していて、3日目に軌道を外れた場合、それを知りたいでしょうし、介入できるようにしたいからです。
ですから、そこでも新しい技術を発明しなければなりません。
予測6:AIによるAI作業のレビューにおける大幅な進歩
6つ目、AIがAIの作業をレビューし、人間の注意が最も重要な場所にのみ向けられるという点で、大規模な、大規模な進歩が得られるでしょう。これは最も過小評価されている複利的な利点の1つであり、繰り返しになりますが、これを実行するための全てのピースが揃っていると思います。
私たちはすでに、AIが書いたコードに対するAIによる自動レビューを目にしています。このパターンが作業面全体に広がっていくのを見ることになるでしょう。2026年の大きな勝利は、AIが下書きを作成できるということではありません。AIが下書きを監査し、作業成果物が完全で一貫性があることを保証できるということです。不整合を捕捉できます。
見落とされた要件、リスクのある仮定、悪いアーキテクチャチェックを捕捉できます。賢いエンジニアたちはすでにこれを大量に行っており、AIエージェントが5つ、6つ、7つ、8つの異なる評価セットに対して正しくコーディングし、完全に機能するコードを提出できるようになるまで、別のチェックが実行される評価ループにエージェント的に作業を投入しています。
このパターンがエンジニアリングだけでなく、すべての作業に拡張されることを想像してください。レビューエージェントは私たち全員にとって普通のものになるでしょう。審査モデルを持つことになります。レッドチームのパスを持つことになります。ポリシーチェッカーを持つことになります。事実性チェッカーを持つことになります。推論のためのドメイン固有のリンティングを持つことになります。その結果、トリアージ全体が簡素化された活動になります。
2025年には、多くのボトルネックがAIがこれを作成できるが人間がレビューする必要があるというものだったことは知っています。2026年には、AIが作成して人間がレビューするから、AIが作成し、AIがレビューし、人間は仕上げのタッチを加えるか、AIが合格させた最終バージョンを見るだけになるでしょう。なぜなら、そのシステムで最適化しているのは、非常に高品質な人間の注意であり、彼らが私たちが目にする膨大な量の作業に圧倒されないようにしたいからです。
予測7:業務用AIと個人用AIの分離
7つ目、業務用AIと個人用AIが大きく分離すると思います。そして業務用AIは、より重く、より厳格で、正直に言うと少し楽しくなくなるでしょう。個人用AIシステムは、ソーシャルメディアがそうだったように、エンゲージメントに最適化されるでしょう。居心地が良く、寛容で、利便性に最適化されるのです。
メタネットワークやその他の場所で、AI生成広告とAI生成コンテンツの絶対的な爆発を目にし続けるでしょう。一方、業務用AIははるかに仕事志向になります。アイデンティティレイヤー、権限レイヤー、監査ログ、データ境界、保持ルール、誰が何を見たか、この出力の根拠は何だったかといったことで管理されるようになります。そして体験は複雑に感じられるでしょう。なぜなら、ある程度そうならざるを得ないからです。
企業は依然として出所を要求するでしょう。彼らは依然として管理を要求するでしょう。彼らは依然として再現性を要求するでしょう。特にエージェントが自律的なアクションを取るようになったら。彼らはエージェント制御パネルが必要になるでしょう。ですから、ツールとトーンでその分離を感じるようになります。AIは職場で規制された道具になるでしょう。
そして一部の人にとっては、職場の外では相棒になるでしょう。しかしドアを通って中に入ると、AIと非常に異なる振る舞いをすることが期待されるのです。ほとんどの人はそれに準備ができていないと思います。そして2026年の安全な予測の1つは、毎日職場に入るときのその時差ボケが、労働力にとって大きなシフトになるということだと思います。
そして、これらのエージェントシステムを管理する際に職場が自分に何を要求するかを理解できる人々は、信じられないほど価値のある従業員になるでしょう。自分で給料を決められるほどの価値ある従業員です。そして個人的な理由でのみAIに興味を持っている人々は、ますます急速に遅れをとっていくでしょう。なぜなら彼らは、エージェントの同僚に作業を委任し、その作業を監査し、適切な方法で介入し、全体を通して判断力が適用されるようにし、最終的に自分たちが1週間の作業で生み出せたものの10倍、
100倍もの有用な作業成果物を得るために何をすべきかを知らないからです。これは新しいスキルです。それを持っている人々は信じられないほど価値があり、それを学ぶことに興味がない人々は、正直に言って取り残されることになるでしょう。
予測8:非技術的作業のエンジニアリング化
8つ目、2026年の非技術的作業は、2025年のエンジニアリング作業によく似たものになるでしょう。ただし、最速の企業でのみです。
最先端では、非技術的役割がますます具体的な役割になっていきます。最速で動く人々は、明確な要件を書くことができるようになります。成功指標を定義し、評価ハーネスを設定し、ループを実行し、エージェントのスループットを管理できるようになります。言い換えれば、以前は技術者だけのものだと思っていた多くの技術スキルを持つようになるのです。
私が本当に信じているのは、組織内でコードとコードでないものの間に分離があるという考え方全体が崩壊しつつあるということです。すべてがコードになりますが、コードは誰もがアクセスできるものになります。ですから、エンジニアリング的な作業が私たち全員にとって実行すべきものになるのです。
そして私たちは、そのエンジニアリング的な作業をどのように行うかを理解できるようにスキルアップする必要があります。そして私は、誰もがターミナルに触れなければならないと言っているわけではありません。もはや誰もそれを恐れるべきではありませんが。私が言っているのは、私たち全員がX分野向けのCursorを持つことになり、エージェントの作業を完了させるために、その作業面で作業することに十分慣れている必要があるということです。
実際、私はClaude CodeがX分野向けのCursorの初期プロトタイプとして位置づけられていると主張します。ただし、それは組織全体向けです。Claude Codeは、ビジネスのための迅速なチェックイン、高速反復ループ、エージェント層になることを目指しているだけです。それが唯一のものになるとは思いません。
他の選択肢もあるでしょうが、エンジニアリング以外でエンジニアリング的な作業がどのようなものかを見ようとしている場合、それは良い例だと思います。
予測9:導入のべき乗則の持続
9つ目、導入のべき乗則は持続します。少数の企業が途方もなく速く進み、多くの企業はほとんど変化しないでしょう。私は2026年に誰もが変革しているとは思いません。なぜなら、非常に動きの遅い企業で働いている多くの人々と話をしているからです。
ですから、上位のスライス、上位1%、上位5%の企業がエージェントを中心にワークフローを完全に再構築するというべき乗則が続くのを目にし続けることになります。彼らは実質的に異なるテンポで出荷します。そして非常に多くの他の企業は、メール用のコパイロットや基本的な要約のような薄い層を追加して、それで終わりにすることに満足するでしょう。
その結果は上昇すると思います。賭け金は上昇します。なぜなら、これらの利点は複利で増えるからです。ですから、動きの遅い企業を攻撃し、決して適応しなかった企業を攻撃したいと考える破壊者たちは、2026年には2025年に可能だったスピードと比べてもはるかに速く動けるようになります。
そして安定したキャッシュフローがあると思っていた企業があり、軽いソフトウェアロールアウトだけで済むと思っていたところに、スタートアップが参入してきて、彼らはあなたの10倍、100倍の出荷速度を持つことになり、あなたは55年間安定したキャッシュフローで運営されてきた機能する事業から、数ヶ月で何もないところまで行くことになります。なぜなら、この事業があなたの顧客全員を奪ってしまうからです。
このような待ち伏せは、私たちが未来に進むにつれてますます起こるでしょう。なぜなら、AIに適応しない企業は豊富に存在し、動きが遅く、何に襲われたのかわからないからです。速く動く企業にとっては信じられないほどの機会です。プレデター映画のように感じられるでしょう。異なる種類の技術を持っていて、目に見えないように動くことができ、狩りたいものを何でも狩ることができるのです。
そしてそれを理解する企業が少数現れるでしょう。
予測10:プロアクティブなマシン
10番目、マシンがプロアクティブになり、はい、彼らは私たちにプロンプトを出し始めるでしょう。私のAIが、過去1時間か2時間の間に私の認知的アウトプットの低下に気づいたため、コーヒーを取りに行くように頼んでくることを完全に期待しています。ですから、これは私たちが尋ねるのを待つというよりも、「ねえ、この変化に気づきました」とか、「ねえ、ここでブロックされているようですね。手伝いましょうか」とか、「ねえ、これは一緒に設定した目標と矛盾しているようです」とか、「ねえ、本当に格闘しているようですが、選択肢を草稿してみましょうか」といった感じになるでしょう。
プロアクティビティは新しいプロダクトの戦場になるでしょう。なぜなら、それは価値が私たちの長期目標や自己認識と衝突する場所だからです。
私たちは自分自身をプロアクティブなエージェントだと考えています。私は私たちがAIもプロアクティブだと考え始めることを望んでいます。そして私は、適切なプロアクティブな判断力を持つシステムを構築することが私たちの仕事だと考えてほしいのです。そうすれば、高い精度と明確な実行可能性を持って、適切なタイミングで割り込むことができます。私たちは、いわゆるプロアクティブではあるが、結局は私たちを絶え間なく悩ませ、私たちがそれらのシステムを無視するように訓練されてしまうシステムは望んでいません。
それがうまくいくか悪くいくかにかかわらず、私はプロアクティブな方向に進むことに非常に高い確信を持っています。そして最も生産的な人々は、AIシステムとのプロアクティブな作業関係を見つけ出すでしょう。実際、2026年末までに、ChatGPTか何かに、おそらくChatGPT 7になっているかもしれませんが、基本的にAIにどれだけプロアクティブであってほしいかを設定できるスライダーのようなものが登場しても驚きません。そして消費者としてその種の決定を下すことができるようになります。
企業は、彼らが表面全体で望むプロアクティビティの程度を定義し、従業員がそれらのシステム内で作業することを期待すると思います。
ボーナス予測:大規模な再教育の必要性
そしてそれが私のボーナス予測につながります。チームと従業員がスケールアップする必要性は、2026年には過去25年間のどの年よりも大きくなるでしょう。2020年から2025年を見て、すべてのトレーニングニーズを合計すると、2026年はそれよりも大きくなると思います。
そしてそれは滑稽に聞こえ、誇張のように聞こえますが、考えてみてください。これは私たちにとって、1日の毎秒のあらゆる側面を変えているのです。そして今、私たちは労働力全体を再装備しなければなりません。過去25年間でそれをしなければならなかったことは一度もありません。インターネットは私たちの働き方においてはるかに小さな変化でした。今、私たちは人々が作業を割り当てられ、インターネットのおかげで少し速くなるかもしれない、あるいは人々が作業を割り当てられ、今では彼らはファックスマシンではなくメールに返信するという状態から、誰が作業を割り当てているのか、どうやって作業を定義するのか、誰が作業を管理するのか、エージェントのフリートを持っているのか、エージェントを信頼されているのか、エージェントと人間で構成されるチームをどうやって率いるのか、人間がマネージャーの能力を持っていないのにエージェントを管理する必要があるときにどうやってチームを率いるのかという状態に移行しなければなりません。
これらが私たちがスタック全体で対処することになる種類の質問です。
そしてこれが、2026年に私を本当にワクワクさせることの1つです。私たちは退屈しません。誰もがこれをどうやって行うかを学ぶことになるので、非常に多くの学習が待っています。そして解決策は異なる規模で異なって見えるでしょう。企業がこれをどう扱うかは、小さなスタートアップがこれをどう扱うかとは大きく異なって見えるでしょう。
そして私たちはすでに、それらのモデルのいくつかが現れているのを見ていると思います。さあ、これで終わりです。これらが私の10の予測に加えて、私たち全員が多くを学ばなければならないという11番目のボーナス予測です。
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