2026年の予測：LLMの商品化からエージェント的メモリの時代へ
2025年の初め、私は大規模言語モデルの商品化を予測しました。トークン価格が暴落し、企業が実験段階から本番導入へと移行するにつれ、その予測はすぐに現実のものとなり、2026年へ向けたAIシステムの構築と管理のあり方を再形成しました。2025年に的中したこと昨年は不確かだったいくつかのトレンドが、今や具体化しています。第一に、LLMはAIの基盤インフラとなりました。コスト削減と推論パイプラインの改善により、特にエンティティ抽出、分類、要約といった単純なタスクにおいて、多くのワークロードが本番環境へと移行しました。企業にとっての問題は、「どのモデルを使うべきか？」ではなく、「モデルの移り変わりを乗り越えられるシステムをどう設計するか？」へと変化しています。第二に、エージェントが企業の膨大な量のテキストを処理できることが証明されました。リーダーたちは、意思決定に役立つデータを抽出したい時に、コンプライアンス文書がもたらす混乱に引き続き直面しています。以前はメール、チケット、チャットログで無視されていたコミュニケーションデータが、今やエージェントによって洞察と推奨事項を提供するために積極的に活用されています。これは、手頃な価格のストレージと新しいツールが休眠状態のデータセットを解放した2010年代初頭の第一次ビッグデータの波に似ています。第三に、記号的知識が静かに復権しました。かつてはコストが高く脆弱と見られていた知識グラフは、GraphRAGやエージェント駆動の抽出を通じて新たな命を吹き込まれています。不完全なグラフでも有用であることが証明されました。今や、事前の完璧さよりも反復が重要になっています。これは単なるリブランディングではなく、記号的システムと統計的システムが協働する方法における真の変化です。最後に、ファインチューニングが重要性を取り戻しました。遅延に敏感で推論が重要なタスクにおいて、インコンテキスト学習に限界が見えるにつれ、より小さな専門特化モデルが再び魅力的になってきました。業界は古い真実を再発見しました：すべての問題に巨大な汎用モデルが必要なわけではないのです。これらのトレンドは不可欠なものとなりましたが、真の転換点は2026年に訪れるでしょう。エージェント的メモリが基盤となる2026年、エージェントはステートレスなツールであることをやめ、メモリを持つシステムのように振る舞い始めるでしょう。ここでエージェント的メモリの概念が登場します。これを知識グラフのリブランディングと説明したくなるかもしれませんが、その見方は要点を見逃しています。エージェント的メモリは進化形です。構造化された記号的表現と、エージェントが時間をかけて推論し、更新し、行動する能力を組み合わせたものです。メモリこそが、エージェントを反応的な応答者から意思決定システムへと変えるものです。メモリがなければ、エージェントは同じ作業を繰り返し、文脈を幻覚し、過去の行動から学ぶことができません。メモリがあれば、企業はプロンプトごとに破棄するのではなく、組織的知識を蓄積するAIシステムを構築できます。モデル崇拝からモデル統合へ最も議論されていない進展の一つは、モデル統合と分散トレーニングの台頭です。端から端まで単一の巨大モデルをトレーニングする代わりに、研究者たちはますます問題を分解しています。より小さな専門特化モデルが独立してトレーニングされ、その後結合されます。このアプローチは最初、研究コンペティションや実験的チャレンジで現れました。2025年には、完全なチュートリアルや本番環境対応のパイプラインへと成熟しました。Cohereによる分散トレーニング実験を含む公開例は、より広範な変化の兆候です。2026年までに、企業が所有し、構成し、適応できるより小さな言語モデルの真の市場が出現するでしょう。重心は「誰が最大のモデルを持っているか」から「誰が最も効果的なシステムを組み立てられるか」へと移行します。科学のためのAIが研究室を出る科学のためのAIは、もはや単なる研究上の好奇心ではありません。2025年、主要なカンファレンスにおける物理学、生物学、材料科学のワークショップは予想外の聴衆を集めました。裕福な財団や個人の寄付者が、大規模な科学的AIの取り組みに資金を提供し始めました。創薬、材料設計、シミュレーションに明確に焦点を当てたスタートアップが登場しました。2026年には、価値創造が表れ始めるでしょう。もしAIが新たな抗生物質、がん治療薬、または新規材料の発見を加速するならば、そのリターンは計算コストを上回ります。これにより、科学的AIはこの分野で最も経済的に正当化しやすい応用分野の一つとなります。しかし、AIが魔法のように新しい物理法則を生み出すことはありません。AlphaFoldが成功したのは、問題が明確に定義されていたからです。物理学には依然として、解決すべき核心的問題の明確で共有された定義である「ヒルベルトの瞬間」が欠けています。正しい問題を定義することは、依然として人間の仕事です。コンテンツ作成の証明が重要性を増す過去1年で最も驚くべき洞察は、技術者ではなく社会学者からもたらされました。生成AIの最大のリスクは、雇用の喪失ではありません。それは「証明」の浸食です。著作者の証明。作業の証明。真正性の証明。人間性の証明。AI生成コンテンツがあらゆるメディアに氾濫するにつれ、社会は誰が何を作成したかを検証する新しいメカニズムを要求するでしょう。ここで、暗号学やブロックチェーンからのアイデアが、投機的資産としてではなく、帰属と検証のためのインフラとして会話に再び登場します。AIは、ついにこれらのシステムに真の目的を与える触媒となるかもしれません。エージェントはテキストではなくツールを通じて学ぶツールを備えたLLMは、チャットボットとは根本的に異なります。今日のエージェントにとって最も重要なツールは、ターミナルです。Terminal Benchのようなベンチマークは、この変化を形式化しています。コマンドライン、API、環境と対話できるエージェントは、実践を通じて学びます。最先端の研究所は現在、これらのエージェントをトレーニングするために、高度なスキルを要するタスクデータを取得するために数億ドルを費やしています。データセットは非公開で断片的であり、これには重要な副作用があります。モデルは同じように考えなくなるでしょう。トレーニングデータが分岐するにつれ、最先端モデルは異なるスキルと推論スタイルを発達させるでしょう。均質性は共有データの一時的な産物でした。多様性が戻ってきます。Claude CodeやOpenAI Codexのようなコーディングアシスタントが日々改善されるにつれ、私たち人間はそれらから知識をソフトウェアという形で蒸留します。事実上、これは一部の人々がソフトウェア蒸留所と呼んでいるものに似始めています。そこでは、大規模モデルがシステムの設計を支援し、その後、より安価でタスク特化型のソフトウェアへと蒸留されます。このソフトウェアは、最先端モデルによって直接実行されるよりも、CPU上で実行する方が計算コストが安くなります。もしトークン生成が大幅に安くなり、コーディングアシスタントがはるかに洗練されたものになれば、ソフトウェア自体が過去のものになる可能性があります。なぜなら、人間がループの中にいる必要があるかもしれないからです。この考えは今日ではありえないように聞こえますが、1960年代に何十億ものトランジスタがいつか携帯電話の中に収まるという考えも、当時はありえないと思われたでしょう。展望もし2025年がLLMが安価になった年であるならば、2026年は知性が構造化される年となるでしょう。勝者は最大のモデルを持つ者ではなく、記憶し、推論し、帰属させ、進化するシステムを構築する者となるでしょう。AIはもはや、生の能力というよりも、アーキテクチャに関するものになっています。そして、そこに次の真の進歩が起こるのです。
