AIの社会実装と加速するインフラ投資

2025年のAI動向と2026年の展望

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2026年01月28日

経済調査部主任研究員田邉美穂

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サマリー

◆2025年は、AIが人間と協働する第一歩を踏み出した年となった。技術面では、AIモデルの高度化およびマルチモーダル化の進展で、より複雑なタスクの処理が可能になり、扱える情報の種類が増えるなど、AIが対応できるタスクの幅が広がった。さらに、軽量でも高性能なAIモデルが登場し、企業導入時の選択肢も拡大している。こうしたAIモデルの性能向上を背景に、AIエージェントやフィジカルAIといった実働型の領域でも、社会実装を見据えた実証実験が活発化した。

◆2026年以降は、このAIエージェントやフィジカルAIの社会実装がさらに進むことが期待される。それぞれ権限管理やセキュリティ、制度整備などに課題はあるが、まずはそれらの影響が比較的小さい定型的な業務や、工場などのクローズドな環境から実装が進むと考えられる。2026年は、経済全体が“AIを前提とした産業構造”へ移行していく契機の年になると見込まれる。

◆AI企業各社によるデータセンターなどのAIインフラへの投資は年々増加しており、一部では過剰投資との声もあるが、2026年もこの傾向は続く見込みだ。技術面での効率化は進むものの、それ以上にAIモデルの性能向上が上回っており、計算資源が逼迫している。そのため、直ちに過剰投資とは言い難い状況だ。一方で、収益面では企業によるAI導入が試行段階にあり、収益化まで時間を要する可能性が高く、動向を注視する必要がある。

◆収益化はAIモデルの性能だけでなく、企業での導入がどこまで広がり定着するかにも左右されると考えられる。当面は、導入領域の拡大や利用実績を慎重に見極め、短期的な話題ではなく長期的な視点で評価することが重要である。特化型AIモデルの活用も進み、用途に応じた最適化との併用が広がることも想定される。技術進展やインフラ整備に加え、企業導入の定着度が持続的な需要につながるかがAI市場成長の鍵となるだろう。

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