2026年AI技術予測：スケーリング法則の限界と「実用化」への大転換

2025年がAIの可能性を模索する「検証の年」だったとすれば、2026年はAIがビジネスや生活に深く浸透する「実用化の年」になります。テック業界の関心は、モデルの巨大化から、いかに効率的で使い勝手の良いシステムを構築するかへと明確に移り変わっています。

2026年AI技術予測におけるスケーリング法則の終焉

これまでAI開発を牽引してきた「スケーリング法則（計算資源とデータを増やせば性能が向上する）」が限界に達しつつある、と多くの専門家が指摘しています。元OpenAIのイリヤ・サツケヴァー氏は最近のインタビューで、学習結果の向上が頭打ちになっていることに言及しました。今後は力技の拡張ではなく、新しいアーキテクチャの研究へと軸足が戻る「研究の時代」が再来すると見られています。

特に注目されているのが、SLM（小規模言語モデル）の台頭です。AT&Tのチーフデータオフィサーであるアンディ・マーカス氏は、特定の領域に特化して微調整されたSLMが、コストと速度の両面で巨大なLLMを凌駕し、企業の標準になると予測しています。

ワールドモデルとエージェント技術の進化

次の大きな飛躍として期待されているのが「ワールドモデル」です。これは、AIが3次元空間での動きや相互作用を理解し、予測する技術です。フェイフェイ・リー氏が率いるWorld Labsや、Google DeepMindなどがこの分野で先行しており、ゲーム業界での市場規模は2030年までに2,760億ドルに成長すると予測されています。

また、AIが外部ツールと対話するための標準規格「MCP（Model Context Protocol）」の普及により、AIエージェントが単なるデモから、日々の業務を自律的にこなす実用的なツールへと進化しています。Anthropicが提唱したこの規格は、すでにMicrosoftやGoogleも採用を決めており、エコシステムの共通基盤となりつつあります。