2026年現在、AI技術は単なる「便利な道具」から、私たちの生活や仕事を根本から変える「不可欠なパートナー（エージェント）」へと進化の段階に入っています。
従来のAIが「質問に答える」「画像を生成する」といった単発タスクを得意としていたのに対し、現在のAIは自ら考え、判断し、実行まで完結させる能力が飛躍的に向上しています。
ここでは、AI技術の主要な進歩とトレンドを4つの視点から整理してみます。
- 「相談相手」から「実行役」へ：AIエージェントの普及
2026年の最も大きな変化は、AIエージェント（Agentic AI）の台頭です。
これまでは人間が細かくプロンプト（指示）を入力する必要がありましたが、現在では「出張の準備をしておいて」「このプロジェクトの市場調査をして資料をまとめて」など、抽象的なゴールを伝えるだけで、AIが自律的にツールを使いこなし、タスクを完遂します。
- マルチエージェントシステム：複数のAIが「リサーチ担当」「デザイン担当」「校閲担当」など役割を分担し、協働でプロジェクトを進める仕組みが一般化しました。
- 物理空間への進出（フィジカルAI）：言語モデルとロボット制御が高度に融合し、家事ロボットや物流ロボットが未学習の環境でも視覚情報から状況を判断し、柔軟に動けるようになっています。
- 「汎用」から「特化」へ：ドメイン特化型モデルとSLM
ChatGPTのような巨大モデル（LLM）だけでなく、特定の業界や用途に特化したドメイン特化型言語モデルや、軽量で効率的な SLM（小規模言語モデル） が主流になっています。
- 専門性の向上：医療、法律、科学研究、製造などの分野で、専門知識に裏打ちされた高精度AIが導入され、新素材開発や創薬プロセスが劇的に高速化しています。
- エッジAIの進化：スマートフォンやウェアラブルデバイス内で完結して動作する高性能AIにより、プライバシーを守りつつ超高速レスポンスが可能になりました。
- 次世代の計算基盤：量子コンピューティングとの融合
AIの学習や推論には膨大な計算資源が必要ですが、2026年には量子コンピューティングとAIのハイブリッド活用が実用段階に入りつつあります。
- 量子優位性の活用：従来はスーパーコンピュータで数年かかっていた複雑な分子シミュレーションなどが、量子AIによって短時間で解明されるようになり、エネルギー問題や気候変動対策への貢献が期待されています。
- 社会的責任と「2026年問題」の克服
AIの急速な発展に伴い、学習データの枯渇、著作権、バイアスなどの問題が深刻化しましたが、これらに対する技術的解決策も進んでいます。
- 合成データの活用：「2026年問題」とされる良質な学習データ不足に対し、AI自身が高品質な学習用データを生成する技術や、少ないデータで効率的に学習するアルゴリズムが進化しました。
- ソブリンAI（主権AI）：各国が自国の言語・文化・法体系に基づいた独自のAIインフラを構築し、データの国外流出を防ぎつつAIの恩恵を享受する動きが加速しています。
今後の展望：AIとの共生
2026年は、AIが「人間の仕事を奪う存在」ではなく、「人間の能力を拡張する存在」として定着する分岐点となっています。
高度なリテラシーを持ち、AIを「チームの一員」として使いこなすことが、あらゆる職種で重要になっています。
そして、いつものテニスです
仕事に没頭し、約二週間ほど当HPを更新できませんでしたが、久しぶりの投稿になります。
相も変わらず同じような練習内容ではありますが、参加者の皆さんも楽しんでいる様子です。
最近は2時間の練習が多く、ゲームをする時間がなかなか取れませんでしたが、今朝は30分ほど確保でき、13分×2セットのゲームを行うことができました。
この2週間の風景をアップします。
（投稿者：「T」）