安野貴博が予想する2026年のAI：AI秘書、採用への影響、生成AIドラマ、SLM、論文の急増

どうもこんにちは。安野貴博です。本日は2026年のAIがどういう風になるのか予想していきたいと思います。すごく固めの予想というよりかはもう1歩だけちょっと攻めた予想。起きるか起きないかわかんないと思われてるけれど、もうちょっと起きるんじゃないかくらいのね。起きる率70%から60%くらいの予想を並べてみました。いくつかあげてみています。順番に行きたいと思います。

1つ目がですね、AI秘書元年ということです。AIが秘書代わりになるよねっていう発想って結構あったと思うんですけど、現時点での私の見立てだと、Claude Opus 4.5とかGemini 3とかGPT-5.2は、もう基本的にうまく情報さえ与えることができれば、結構秘書的な作業をうまくこなせるくらいの知性っていうのはもうすでに持ってると思います。実は何が大変かと言うと、そのAIに対して必要な情報を、必要な権限だけ与えて、そしてそれを安全に作業させるっていう環境の方がなかった。コンテクストを入れてあげて、それでそのAIエージェントが自由に動けるような環境の方がまだ追いついてない。だから知能だけが先に行ってる状態なんじゃないかなというのが私の見立てでございます。

で、これちょっと言い方を変えると、Claude Codeっていう、ソフトウェアエンジニアが最近よく使ってるコーディングエージェントがあるんですけど、ここではめっちゃうまくいってるんですよ。これはエンジニアが作業する時って基本的にはファイルをいじって、そのファイルのあるソースコードのここの部分を書き換えて実験してっていう、一連のAIが試行錯誤できる場所っていうのが割と与えやすい環境だったんですよね。なので、AIが見えてるものと人間の開発者、ソフトウェアエンジニアが見えてるものの差分っていうのがあんまり少ないが故に、ソフトウェアエンジニア職においてはもうめちゃくちゃ作業が爆速になっているという現状なわけですが、これがソフトウェアエンジニア職以外でも起きてくるっていうのが2026年なのかなと。

で、それが起きるとどうなるかというと、AI秘書っていうものが実用レベルで、どんどん自分が作業したり、ミーティングに出たり、色々ノートを書いたりしているだけで必要な情報が勝手にまとまっていって、必要な作業の一部をAIが肩代わりしてくれる。それをしっかりとレビューしていくっていうような、そういうやり方に仕事のやり方が変わるんじゃないかと思っております。最近だとPowerPointとかスプレッドシート、ExcelとかWordも全部AIが読んで何か作業するっていうことが結構できるようになってきてますし、あともう1つありそうなのは、AI秘書側から○○さんにこれを聞いとこうとか、必要な情報をAIインタビュアーとして聞いて、必要な情報を集めながら考えるってこともおそらくできるようになるんじゃないかなと思うので、これは知能側というよりか、むしろAIが生きできる環境作りが進むことでAI秘書元年になるんじゃないかなと。もう来年の末くらいにはAI秘書をゴリゴリ稼働させるのが普通だよねっていうところまで、普通だよねって言うと言い過ぎかもね。今でいうClaude Codeを使ってるソフトウェアエンジニアがいるよねくらいの感じで、AI秘書を普通に稼働させているビジネスパーソンがたくさんいるよねっていうところまで行くんじゃないかなと思います。

2つ目の予想は、日本企業の採用にAIの影響が出始めるっていうことですね。何を言ってるかと言うと、2025年、北米のコンサルティング業界とか、あるいはIT業界において一部採用が縮小したと言われています。日本では起きてなかったわけですが、これが日本企業でも起きてくるんじゃないかなと思っています。中途採用、あるいは新卒採用でも、26年卒は多分関係ないと思います。もうほとんど決まっちゃってるので。ただ27年卒の採用に関してはちょっと影響が出る。そして28年卒はもう全然なんか定数が1年前、2年前と違うんですけどっていうくらいまで影響があってもおかしくないなと思います。

これはAI秘書元年となることとも結構通じてるものだと思ってて、今までは一部の職業の一部の仕事を結構助けてくれるようなものだったよねというところから、一気にいろんな職種、特にホワイトカラーの職種においてこういった生産性の向上が出てくると、いや、それを見越して組織のサイズって変えないといけないぞっていう話であるとか、あるいは会社の経営者側から見た時に、人を雇う予算とAIを雇う予算っていうのをうまくミックスしながら考える必要が出てくるわけですね。今までソフトウェアを採用するのと人間を採用するのって全く違う話だったわけですけど、実はここの能力っていうところが結構合致してくると、例えばもう3人雇うよりも、あと1人AIをこのチームに雇った方がむしろ生産性は上がるとかですね。人間だけでもAIだけでも仕事って成り立たないんですけど、このミックスをうまくしていくようになる。そうすると、ある種、情報システム部だけじゃなくて人事部っていうところも、このAIにどれくらいお金を突っ込んで採用していくかっていうことを考えざるを得なくなってくるわけですね。そういう意味で組織の構造とか、ヘッドカウントの数え方、どこにどれだけの人が必要かっていうことの数え方も影響してくる。それが結局、中途採用、業務委託、27年卒・28年卒っていうところの雇用にも響いてくる可能性があると思っております。

で、3つ目がですね、生成AIを含むドラマ、映画が大ヒットするという予想です。これは正直、60%くらい起きる未来というよりかは、95%くらい起きる未来なんじゃないかなと思ってます。何を言ってるかと言うと、AIを使ってあるシーンを作ったりするドラマとか映画とかって、すごく大手のドラマとか映画とかだとまだなかったわけですけれども、結構AI生成動画とかAI生成アニメーションっていうものが、実際のプロダクションレベルまでどんどんクオリティが高まっていってるんじゃないかという話があります。そういう意味で、そういった生成AIをうまく使いながらシーンを作った、全部のシーンで使うわけじゃないと思いますけど、ここはAIで作ったんだなっていうシーンが何個も何個もあるようなドラマとか映画っていうのが普通に出てきて、普通にヒットするっていうことが起きそうだなと思ってます。

で、起きそうだなっていうかですね、具体的に言うとVIVANT 2ですね。TBSのドラマのVIVANTっていう大ヒットしたドラマがあるんですけれども、これの2はもう生成AIを使ってやりますということを宣言されておりますので、VIVANT 2は多分すごいヒットすると思うんですよ。大体の場合においてこれが実際実現するだろうなと思っております。VIVANT 2が大コケしない限りは、この3個目の予想は当たるんじゃないかなと思います。ただこれは多分、賛否両論すごく巻き起こす問題だと思います。AIが生成したものっていうのをどういう風に取り扱うべきか、見るべきかっていうことは、まだまだ社会的な議論っていうものを経ていない、いろんな議論がある状態だと思いますので、こういったドラマ・映画のヒットっていうのは、1つその議論っていうのを前に進めるきっかけになると思っております。

4つ目、SLM再注目と書きました。SLMって何かと言うと、スモールランゲージモデルです。ビジョンでもいいんですけれども、スモールビジョンモデルでもいいんですけど、今の基盤モデルって基本的にはどんどん大きくなっていて、大きければ大きいほど賢いので、すごく巨大化する傾向があるんですが、そこで再注目だなと私が思ってるのは結構ちっちゃめのモデルです。で、結構ちっちゃめのモデルってでっかいモデルよりもあんまり賢くはない。賢さ的には劣るわけなんですけれども、実はこのSLMでも価値が出る分野っていうものが結構色々出てくるが故に、SLMでやればいいじゃんと、LLMを使わなくてもSLMでやればいいじゃんっていう分野が結構いっぱい出てくるんじゃないかなという風な期待をしております。

で、じゃあSLMでのいいことってどういうものがあるのって言うと、ちょっと書かせてもらってるんですけど、例えば1つはコストですね。これLLMで、1兆パラメーターとか、そういうレベルのめちゃめちゃ大きいものを動かすよりもSLMの方が小さいコストで済みますので、計算量も少なく済むので、コスト的にはたくさん使うんだったら、ちょっと精度を犠牲にしてもSLMでいいじゃないかという風な意思決定になることはあると思います。

で、2つ目がですね、セキュリティの問題ですね。何を言ってるかと言うと、SLMの場合は自分たちのサーバーの中で動かすことができるわけです。大きなモデルだと自分たちのサーバー内で動かせないので、OpenAIとかAnthropicとかのサーバーにAPI経由でリクエストを送って、計算してもらった結果を返してもらわないといけないんですけど、これリクエストを送る時に自分たちの社内の、あるいは国の中のデータを全部送んないといけないんですよね。送んないと向こうで計算できないので。なんですが、セキュリティ的に外に出せないものであるとか、問題があるもの、こういったものに関してもSLMであれば自社のサーバーの中で全部計算できてしまうので取り扱える、そういうこともあるわけです。

で、3つ目、これが起きようとしている1つの理由としてはですね、精度が飽和してるんじゃないかと思うところがあるわけです。最近ですね、ChatGPTの4、2025年の8月くらいにはGPT-5が出たわけですけど、GPT-4と5で、5が出た時に、いや4の方がいいじゃないかという人も結構いたわけですよ。で、私たちの4を返してくれと、キープ4運動が起きたよということもあるわけですけれども、これって何が起きてるかって言うと、ただ自分の話し相手として喋ってくれるAIっていう目で見た時には、4も5もそんな変わんなかったってことなんですよね。なので、これはある側面で見た時、ある使い方をしてみた時には、別にこれ以上大きくなってもそんなに感じられるベネフィット、利益ってあんまりないよねってとこまで、結構もう2025年に来たなと思ってるので、そういう意味で2026年は、じゃあもう飽和してるんだったら、ちっちゃいモデルでやっても大きいモデルでやってもあんま変わんないことっていうのが結構あるから、じゃあそれでSLMっていうのがより使われるんじゃないかっていう、そういう背景もあります。

あともう1個、4つ目のところで言うとレイテンシですね。レイテンシっていうのは、LLMとかSLM、AIに聞いてから返ってくるまでの秒数なんですけど、計算量がSLMだと少ないので、基本的にはその待ち時間っていうのも少なくなります。で、待ち時間がめちゃめちゃ大事な使い方っていうのも結構色々あって、例えば1番分かりやすいのが喋ってる時ですね。例えば同時通訳をするAIみたいなのを考えた時に、それが早ければ早いほど嬉しいよねっていう話であるとか、あるいはボイスボットもそうですよね。AIが喋ってくれる、で人間が喋る。声で喋って声で聞くっていうような、そういうものの時って、人間が喋った時に「うーん」って1秒その待ち時間が長くなるだけで、相当にそのボイスボットを使ってる体験って悪くなるんで、待ち時間を減らすことが非常に重要な使い方なんですけど、そういう時にも実はSLMって機能するかもしれないと思っております。

はい。ということで5つ目。5つ目は何かと言うとですね、世界の科学技術論文の総量が爆増するんじゃないかという予想です。これ何を言ってるかと言うと、AI for Scienceという分野があるんですけど、これはAIを使うことによって、例えば科学技術の発見、発展っていうものをより加速させられるんじゃないかっていう、そういった分野があります。この前そういった研究者の方々に色々話を聞いてたんですけど、もうなんか物理の専門の分野であったり、ライフサイエンスの生命科学の分野であったりしても、もう結構壁打ち相手として今のChatGPTとかGeminiは優秀なんだと。それこそなんか同僚よりずっと壁打ちに付き合ってくれるし、自分の知らないこともすぐ調べてくれるし、めちゃめちゃ素晴らしいと。

で、これがよりですね、上で言ったような、サイエンスが分かるAIが色々試行錯誤できるような環境を手に入れ始めると、もうバキバキ科学技術を進めるっていうことがAIができるようになるわけですね。2026年ってそういうことが起きた結果、科学技術論文の総量っていうのがめっちゃ増えるんじゃないかなと思っています。これどれくらい増えるのかっていうとこで言うと、なんか数とか増えてもおかしくないと思いますね。2倍まではいかないけど、1.5倍とかになってもおかしくないんじゃないかなと思います。その分、科学技術が色々進展するスピードが早まるというのは、すごく社会の隅々、いろんなところにいい影響がもたらされると思うので、すごく歓迎すべき話かなと思っております。

ということで、いくつかの2026年のAIの予想を話させていただきました。皆さんがどういう予想をしてるかっていうのも是非お聞きしたいので、コメント欄に自分なりの予想なんかを書いてみていただけると嬉しいです。面白いなと思った方がいたら、チャンネル登録と高評価を是非よろしくお願いします。というわけで、今年2026年どうなっていくか、見守っていきましょう。で、2026年末にですね、この予想がどうなってたかを是非一緒に振り返るといいなと思っております。では、では。