Nikolaos Vasiloglou, VP of Research ML, RelationalAI Nikolaos Vasiloglou VP of Research ML, RelationalAI

2026年の予測：LLMのコモディティ化からエージェントメモリの時代へ

2025年の始まりに、私は大規模言語モデルのコモディティ化を予測しました。トークン価格の崩壊と企業の実験から本格的な導入への移行により、この予測はすぐに現実となり、2026年へのAIシステムの構築と管理の方法を変えることになりました。2025年の成果昨年は不確実性のあるトレンドが実現しました。まず、大規模言語モデル（LLM）は基礎的なAIインフラストラクチャとなりました。コスト削減と推論パイプラインの改善により、多くのワークロードが本格的な導入となり、特にエンティティ抽出、分類、要約などのシンプルなタスクにおいてです。企業の質問は「どのモデルを使用するか？」ではなく、「モデルチェンジに耐えられるシステムをどう設計するか？」となりました。2つ目、エージェントは大量の企業テキストを消費できることが証明されました。リーダーはコンプライアンスドキュメントの混乱に直面し、意思決定のためのデータ抽出を望んでいました。以前は無視されていたメール、チケット、チャットログのコミュニケーションデータは、現在、エージェントによって洞察と推奨を提供するために使用されています。これは、2010年代初頭の大規模データの波に似ており、安価な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ました。3つ目、シンボリックな知識が静かに復活しました。ノードグラフは、GraphRAGとエージェント駆動の抽出によって新たな生命を得ました。不完全なグラフは有用であることが証明されました。最初の完璧さよりもイテレーションが重要になりました。これは、シンボリックと統計的なシステムが協力する方法の変化であり、単なるブランド変更ではありません。最後に、ファインチューニングが再び重要性を獲得しました。コンテキスト内学習がレイテンシーセンシティブなタスクと推論に重いタスクで限界に達したため、小規模な特化モデルが再び魅力的になりました。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ではないということです。これらのトレンドは重要になりましたが、本当の転換点は2026年に起こります。エージェントメモリが基礎となる2026年、エージェントはステートレスツールからメモリを持つシステムとして振る舞い始めます。ここで、エージェントメモリの概念が登場します。ノードグラフの再ブランド化と見なすのは簡単ですが、その枠組みは間違っています。エージェントメモリは進化であり、構造化されたシンボリック表現とエージェントが推論、更新、行動する能力を組み合わせたものです。メモリは、エージェントを反応的なレスポンダー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、エージェントは作業を繰り返し、コンテキストを妄想し、過去の行動から学習できません。メモリがあれば、企業はAIシステムを構築できます。システムは機関的知識を蓄積するのではなく、毎回プロンプトで廃棄します。モデルマージがモデル崇拝に取って代わる議論されていない発展の一つは、モデルマージと分散トレーニングの台頭です。モノリシックなモデルをエンドツーエンドでトレーニングするのではなく、問題を分解して小規模な特化モデルを独立してトレーニングし、次に組み合わせています。このアプローチは最初に研究コンペティションや実験的なチャレンジで現れました。2025年には、フルチュートリアルと本格的なパイプラインになりました。Cohereからの分散トレーニング実験などのパブリックな例は、より広範な変化を示しています。2026年までに、小規模な言語モデルが実際の市場に出現し、企業が所有し、構成し、適応できるようになります。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構築できるか？」へと移ります。AIが科学の分野から研究室を出るAIは科学の分野で研究対象としてのみではなく、実用的な応用にも注力しています。2025年には、物理学、生物学、材料科学のワークショップが主要なカンファレンスで意外な人気を博しました。富裕層の財団や個人の寄付者が大規模な科学AIプロジェクトを資金提供し始めました。新薬の発見、材料設計、シミュレーション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、価値創出が始まります。AIが新しい抗生物質、がん治療、または新しい材料の発見を促進する場合、計算コストを上回るリターンが得られます。これにより、科学AIは分野で最も経済的に守備の固い応用の一つとなります。しかし、AIは新しい物理法則を自動的に生み出すことはありません。AlphaFoldは問題が明確に定義されていたため成功しました。物理学にはまだヒルベルトの瞬間、核心的な問題を解決するための明確な共有定義がありません。正しい問題を定義することは人間のタスクです。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の一つは技術者ではなく社会学者から来ました。生成AIの最大のリスクは職業喪失ではありません。証明の侵食です。著作権の証明、労働の証明、真実性の証明、人間性の証明です。AI生成コンテンツがあらゆる媒体を氾濫するにつれて、社会は新しいメカニズムを要求するでしょう。誰が何を作成したかを検証するメカニズムです。ここで、暗号化とブロックチェーンのアイデアが再び会話に登場します。投機的な資産としてではなく、帰属と検証のためのインフラストラクチャとしてです。AIは最終的にこれらのシステムに実際の目的を与える可能性があります。エージェントはツールを通じて学習するツールを備えたLLMはチャットボットとは根本的に異なります。エージェントにとって最も重要なツールは現在、端末です。Terminal Benchなどのベンチマークはこの変化を正式に定義しています。端末、API、環境とやり取りできるエージェントは実践を通じて学習します。フロンティアラボはこれらのエージェントをトレーニングするために、高度なタスクデータを数百万ドルで購入しています。データセットはプライベートで断片化されており、重要な副作用があります。モデルは同じように考えるのを止めます。トレーニングデータが分散するにつれて、フロンティアモデルのスキルと推論スタイルは独自のものになります。均質性は共有データの仮のアーティファクトでした。多様性が戻ってきます。Claude CodeやOpenAI Codexなどのコーディングアシスタントが日々改善するにつれて、人間はこれらのモデルから知識を抽出し、ソフトウェアの形で表現します。実際、ソフトウェア蒸留所と呼ばれるように、モデルはシステムを設計し、それをより安価でタスク固有のソフトウェアに蒸留し、CPUで実行するよりも、フロンティアモデルによって直接実行されるよりも計算コストが低減されます。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かなり洗練されれば、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。人間がループ内にいる必要があるからです。これは現在では考えられないように思えますが、1960年代には、数十億のトランジスターが携帯電話内に収まるという考えも同様でした。今後について2025年がLLMのコモディティ化の年であれば、2026年は知能が構造化される年になります。勝者は最大のモデルを持っているのではなく、記憶、推論、帰属、進化するシステムを構築する者たちです。AIは生来の能力ではなく、アーキテクチャについてです。そこに次の実質的な進歩が起こります。