この記事でわかること
- 2026年に注目される6つのAI予測の全体像
- AGI（人間レベルのAI）がどこまで近づいているか
- AIエージェントが企業の仕事をどう変えるか
- フィジカルAIでロボットがどう進化するか
- 私たちの生活にどんな影響があるか
ITmediaが2026年2月に公開した記事で、今年注目すべき生成AIの6つの予測が話題になっています。AIエージェントの一般化、AGIへの接近、フィジカルAIの実用化など、2026年はAI技術が大きく動く年になりそうです。
この記事では、それぞれの予測を中学生でもわかるようにやさしく解説します。
予測①：AIエージェントが会社の仕事を自動でこなす時代へ
まず最初の予測は「AIエージェントの普及」です。AIエージェントとは、人間に言われなくても自分で考えて仕事をこなすAIのことです。
たとえば、今までのAIは「この文章を翻訳して」と頼めば翻訳するだけでした。でもAIエージェントは、メールを読んで、返信を考えて、スケジュールまで調整してくれるイメージです。
そのために大事なのが「MCP（Model Context Protocol）」という新しい技術です。これはAIと会社のシステムをつなぐ「共通のコンセント」のようなもの。MCPのおかげで、AIがデータベースやSlack、Google Workspaceなど、いろいろなツールとかんたんに連携できるようになります。
日経クロステックが選ぶ「ITインフラテクノロジーAWARD 2026」でも、MCPがグランプリに選ばれました。それくらい注目されている技術なのです。
予測②：AGI（人間レベルのAI）に一歩近づく
2つ目の予測は「AGI（Artificial General Intelligence）」への接近です。AGIとは、人間と同じように幅広い分野で考えたり判断したりできるAIのことです。
今のAIは「文章を書く」「画像を作る」など、得意な分野が決まっています。でもAGIが実現すれば、どんな問題でも人間のように解決できるようになります。
具体的には、PalantirとNVIDIAが協力して開発する「常時稼働AI」が注目されています。これは365日24時間、会社のシステムを監視・管理・最適化し続けるAIです。つまり、人間が寝ている間もAIが会社を守ってくれるということです。
2026年にAGIが完全に実現するわけではありませんが、「一部の分野では人間レベルに達する」と予測されています。
予測③：AIエージェントを管理する新しいツールが登場
AIエージェントが増えると、今度は「誰がAIを管理するの？」という問題が出てきます。これが3つ目の予測です。
たとえば、会社で10個のAIエージェントが同時に動いていたら、それぞれ何をしているか把握するのは大変ですよね。そこで登場するのが「Vibe Kanban」のような管理ツールです。
カンバン（看板）方式は、もともとトヨタが考えた仕事の管理方法です。これをAIエージェント版にしたのがVibe Kanbanで、どのAIが何をしているか、うまくいっているかを一目で確認できます。
AIエージェントが増えれば増えるほど、こうした「AIのための管理ツール」の需要は高まりそうです。
予測④：企業がそれぞれ独自のAIエージェントを持つ
4つ目の予測は、「外部の会社との連携」についてです。今後は、取引先やパートナー企業がそれぞれ独自のAIエージェントを開発し、AI同士がやり取りする世界がやってきます。
ちなみに、この「AI同士の会話」を可能にするのが「A2A（Agent to Agent）」というプロトコルです。MCPがAIとツールをつなぐ技術なら、A2AはAIとAIをつなぐ技術です。
さらに、ブラウザにもAI機能が組み込まれ、私たち一人ひとりにパーソナルAIアシスタントがつく時代が近づいています。ネットで買い物するときも、AIが最安値を見つけたり、口コミを分析したりしてくれるようになるかもしれません。
予測⑤：Transformerの限界と新しいAIモデルの登場
5つ目の予測は、AIの「頭脳」にあたる部分の進化です。今のChatGPTなどのAIは「Transformer（トランスフォーマー）」という設計で動いています。しかし、この設計には限界が見えてきました。
たとえるなら、エンジンの性能を上げ続けても、いつかは物理的な限界にぶつかるのと同じです。そこで注目されているのが2つの新しいアプローチです。
ひとつは「SSM（State Space Model）」という新しい設計です。Transformerより計算が速く、長い文章も効率よく処理できます。IBMのGranite 4.0など、TransformerとSSMを組み合わせた「ハイブリッドモデル」も登場しています。
もうひとつは「推論モデル」です。OpenAIのgpt-o1のように、答えを出す前にじっくり考えるAIです。計算量は増えますが、より正確な答えを出せます。
予測⑥：フィジカルAIでロボットが現実世界で活躍
最後の予測は「フィジカルAI」の実用化です。フィジカルAIとは、デジタルの世界だけでなく、現実の世界でも動けるAIのことです。つまり、ロボットの脳みそになるAIです。
この分野で特に注目されているのが「VLAモデル（Vision-Language-Action）」です。日本語にすると「見て・理解して・動く」モデル。カメラで周りを見て、言葉で指示を理解して、実際に手や足を動かせるAIです。
Googleが開発した「Gemini Robotics」はその代表例で、2026年2月には開発者向けに公開されました。ロボットの形や大きさに関係なく、複雑な作業をこなせるのが特徴です。
また、NVIDIAの「Omniverse」という仮想空間では、ロボットが現実世界に出る前にシミュレーションで練習できます。安川電機やトヨタなど日本企業もすでに活用しており、ロボット開発のスピードが大幅に上がっています。
フィジカルAI市場は2024年の約40億ドルから、2034年には約65億ドルへと成長すると予測されています。
まとめ：2026年のAIはここが変わる
今回紹介した6つの予測をまとめると、2026年のAIは次のように変わりそうです。
- AIエージェントがMCPで会社のシステムと連携し、仕事を自動化する
- AGIが一部の分野で人間レベルに近づき、24時間働くAIが登場する
- AIエージェントの管理ツール（Vibe Kanbanなど）が必要になる
- AI同士がA2Aプロトコルでやり取りし、パーソナルAIアシスタントが普及する
- Transformerに代わるSSMや推論モデルが台頭する
- フィジカルAIとVLAモデルで、ロボットが現実世界で活躍する
2026年は、AIが「文章を作る」段階から「自分で考えて動く」段階へと大きく進化する年になりそうです。私たちの仕事や生活にも影響が出てくるので、ぜひこれからのニュースにも注目してみてください。
参考文献
- ITmedia「2026年はAGIが”一部実現” AIの革新を乗りこなすための6つの予測」
- 日経クロステック「グランプリはMCP、AIエージェントと業務システムをつなぐ共通基盤に」
- Google DeepMind「Gemini Robotics」
- NVIDIA「産業用ロボット フリートのデジタル ツインを構築するためのMega Omniverse Blueprint」
- NVIDIA「Palantir and NVIDIA Team Up to Operationalize AI」
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