AIエージェント元年の総括と2026年の展望～博報堂ＤＹグループ「AIに関するプレスセミナー」レポート【前編】～

博報堂DYグループのAI先端研究機関「Human-Centered AI Institute（HCAI Institute）」は、2025年11月25日に「AIに関するプレスセミナー」を開催した。本稿では、HCAI Institute代表・森正弥氏の講演をもとに、AIエージェント元年と呼ばれた2025年の動向を振り返るとともに、2026年に注目すべきテーマを展望する。

セミナー冒頭では、森正弥氏の講演録やインタビュー録を学習させたデジタルヒューマン（AIアバター）がセミナーの概要を説明した。

2025年は企業の現場・生活者のAI活用が加速

こうした技術は2026年以降さらに普及すると予測している。すでに一部の企業では、社長のAIアバターを作成し、経営者の考え方や施策の意図を社内に届ける取り組みが始まっているほか、AIアバターが経営会議に参加し、意思決定の質を高めるといった動きも出てきている。

ここ数年、大規模言語モデル（LLM）による生成AIが急速に普及してきたが、2024年9月のOpenAI「o1」の登場を転機として、2025年は「生成AI」から「推論AI」へのシフトが起こった。加えて、量子化や蒸留、Mixture-of-Expertsの実装が実用域に入り、小型モデルでも高性能を発揮できるようになった。企業はデータ保護の観点からオープンソースモデルを組み込む動きも見せており、実務でのLLM活用も着実に進み、評価指標やベンチマークも現場志向へと移行してきている。

2025年は、MCP（Model Context Protocol）やA2A（Agent-to-Agent）といったAIエージェント同士のコミュニケーションプロトコルの標準化が始まった年でもある。DifyやAgentspace等、AIエージェントを大量生産できるプラットフォームも登場し、先進企業ではエージェント開発が加速している。

マルチモーダル技術も大きく進展し、AI生成による動画や音楽が当たり前に流通するようになった。動画生成AIは時空間一貫性とカメラ制御、物理挙動の整合、長尺生成の安定化が大幅に改善され、プロンプトからのレイアウト指定も実現可能となった。

音楽生成AIも進化し、SNSを通じた公開・共有により一般ユーザーの活用が一気に進んだ。一方で著作権侵害のリスクは拡大しており、IPホルダーだけでなくユーザー企業も含めたリスクコントロール・ガバナンスが社会課題化してきていると言えるだろう。

AI技術はU字カーブを描いて進化する

今のAI技術は研究だけがその発展をリードしているのではなく、実践の中で発見された知見が研究にフィードバックされ、進化が起こるという現象が生じていると私は考えている。最もわかりやすい例がプロンプトエンジニアリングである。「あなたはプロのマーケターです」と役割を与えることで性能が変わるという発見は、AI研究者も想定していなかったことだった。この実践で発見されたアプローチが研究開発にフィードバックされることで、CoT（Chain-of-Thoughts）のような推論機構が生み出され、推論AIの登場につながったのである。

現在のAI技術の進化は、縦軸を「アカデミア的」「実践的」、横軸を「プロセス志向」「エクスペリエンス志向」として整理すると、U字カーブを描いて進化していることがわかる。

「アカデミア的」かつ「プロセス志向」の領域には、大規模言語モデルやマルチモーダルといった「ディープラーニング×ビッグデータによる飛躍」で進化する技術が位置する。一方、「実践的」かつ「エクスペリエンス志向」の領域には、各種AIエージェントやデジタルヒューマンといった「多様な技術とAIの組み合わせによる発展」が期待されるソリューションが位置する。

当初アカデミア的だった大規模言語モデルは、多くの実践がなされる中で研究が一層進み、「実践的」な方向へと進んだ。そしてAI技術による成果も、単なる処理の効率化だけでなく、より体験を生み出す「エクスペリエンス志向」への期待が高まっていく。最後には、それまでの展開を踏まえて、学術的な新しい手法によってブレークスルーが起こる。このようにして、AIの進化はU字カーブを描いているのである。

2026年は世界モデルの開発競争が本格化

2026年は、U字カーブの右上に位置する「世界モデル」の研究開発が一気に加速する年になると予測している。

「AIエージェントが急速に高度化し、すぐにAGI（汎用人工知能）に到達するのではないか」という期待もある中、実際には多くの技術者や研究者の間で、現在のAI技術の単純な延長ではAGIに到達しないという見解が共有されつつある。2025年3月にAAAI（アメリカ人工知能学会）が研究者を対象に行った調査では、76％が「現行のアプローチではAGIに至らない」と回答した。その足りない”ミッシングピース”として考えられているのが「世界モデル」である。

世界モデルとは、一言で表現すれば「AIが世界をシミュレートする技術」だ。現在の生成AIや推論AIは、入力に対してもっともらしい回答を返すが、そこに留まる。「自分の回答が世界へどう影響するか」を予測するような「想像力」を持っていない。

自動運転やロボティクスのような物理世界の領域では、現時点の情報からもたらされる判断だけでなく、その行動の結果や相互作用によって状況がどう変化するかを予め織り込んだうえで判断を行う必要がある。言い換えれば「想像力」が求められるのだ。

この想像力があることで、状況の変化にも適切に対応できる判断が可能になる。これは人間であれば自然に行っている判断・行為であり、だからこそ「世界モデルがAGIへ向かうための次の研究開発の主戦場」になっているのである。AIとロボットを融合させた「フィジカルAI」の実現にも世界モデルの成立が前提になると考えられ、世界モデルの開発が進めばフィジカルAI実現への道が見えてくるだろう。

しかし技術の発展以前に、AIエージェントの普及には「社会受容の壁」という大きなボトルネックが存在する。現在、国内外のECサービスの利用規約では「人間以外の主体による購買」を想定しておらず、AIによる契約や購入は「民法上の契約として成立しないのではないか」という見解を持つ弁護士もいる。BtoC領域でのAIエージェントによる自動購買が広く普及するには、試行錯誤を通じたサービス利用規約の改定などが必要となり、時間がかかりそうである。対して、企業間での柔軟な合意形成が可能なBtoB領域でのAIエージェント普及が先行するだろう。

2026年は「Aspiration（大志）」を見失わないことが重要

最近の研究では「AI使用が人の認知的努力を低下させる」という結果も出ている。AIによる効率化が進む一方、2026年以降は人やチームのパフォーマンスが低下する、あるいはアウトプットが均質化してしまうという課題が顕在化してくるだろう。AIを使えば使うほど、認知的努力が失われ、個性や創造性も失われる。このような問題意識は、すでに先進企業の経営層の間で急速に広がっている。

AIによる効率化を進めるだけでなく、人間の創造性をどう拡張するかを考えていく必要がある。企業におけるAI活用やシステムへの導入・実装にあたっては、自動化・効率化を進める「Automation」と、従業員の創造性を引き出し拡張する「Augmentation」をどう掛け合わせていくか。そのグランドデザインが重要になる。

それと同時に、企業がなぜAI活用に取り組むのか、AI導入によって何を実現していくのかという問いかけが重要になる。そもそも企業が事業活動に対して持っている「Aspiration（大志）」を見失わないこと。それが2026年の重要なテーマになってくると私は考えている。