2026 年に押さえておきたい AI トレンド 38 選

AI の進化がめちゃくちゃ速い。2024 年は LLM の年、2025 年は「エージェントの年」と言われてた。ほんで 2026 年はどうなるかというと、エージェントが本番環境に入り、実際に ROI を問われる年になると予測されてる。「2025 年はエージェントを構築する年、2026 年はエージェントを信頼する年」なんて言われてるくらい

この記事では、2026 年に押さえておきたい AI トレンドを 5 つのカテゴリに分けて解説していく。一言解説だけやと物足りんって人向けに、実務で役立つ深い知識まで踏み込んでいくで

基盤層：AI の土台を理解する

まずは AI の基盤となる概念から。ここを押さえておかんと、応用的な話についていけなくなる

生成 AI（Generative AI）

何かを「作る」AI 全般のことを指す。テキスト、画像、音声、動画、コード、3D モデル...あらゆるコンテンツを生成できる AI の総称やね

従来の AI は「分類」や「予測」が中心やった。犬か猫かを判定する、株価を予測する、みたいな。生成 AI はそこから一歩進んで、新しいコンテンツを創り出せるようになった

代表的なサービスを挙げると

生成 AI の中でも、テキストを扱う LLM がエンジニアにとっては一番身近だろう

LLM（Large Language Model）

テキストを扱う巨大 AI モデル。生成 AI の一部であり、コードを書いたり、文章を生成したり、質問に答えたりできる

「Large」って名前がついてるように、パラメータ数が膨大なのが特徴。GPT-5.2 や Claude Opus 4.5 などの最新モデルは、数兆パラメータ規模と言われてる

LLM が賢い理由は、大量のテキストデータで学習してるから。インターネット上のテキスト、書籍、論文など、人類の知識の大部分を学習に使ってる。なので、様々な分野の知識を持ってて、文脈を理解した自然な回答ができるわけよ

エンジニアとして押さえておきたいポイントは以下

• LLM は「次のトークンを予測する」というシンプルな仕組みで動いてる
• 学習データに含まれてない最新情報は知らない（知識のカットオフ）
• 確率的に出力を生成するから、同じ質問でも毎回少し違う回答になる

SLM（Small Language Model）

軽量で高速な小型言語モデル。エッジデバイスやローカル環境でも動作しやすいのが特徴

代表的な SLM

SLM のメリットは

• ローカルで動くからプライバシーが守れる
• API コストがかからん
• レスポンスが速い
• オフラインでも使える

「LLM じゃないと精度が出んやろ」って思うかもしれんけど、特定のタスクに特化させれば SLM でも十分な性能が出る。ファインチューニングと組み合わせると、コスパ最強の AI システムが作れるで

VLM（Vision Language Model）

画像とテキストを両方理解するマルチモーダルモデル。写真を見せて「これ何？」って聞くと答えてくれるやつ

GPT-5.2、Gemini 3 Pro、Claude Opus 4.5 などが代表例。画像を入力として受け取り、テキストで説明したり、画像に基づいた質問に答えたりできる

VLM の活用例

• UI のスクリーンショットからコードを生成
• グラフや図表の内容を解説
• 商品画像から説明文を自動生成
• 手書きメモのデジタル化

よく使われるケースは、エラー画面のスクリーンショットを貼って「このエラー直して」って聞くパターン。テキストでエラーメッセージをコピペするより、画面全体の文脈が伝わるから解決が早いことが多い

MoE（Mixture of Experts）

複数の専門家ネットワークから一部だけを使う効率的なアーキテクチャ。2025 年のフロンティアモデルはほぼこれを採用してる

人間の脳がタスクによって特定の領域だけを活性化させるように、MoE モデルも入力に応じて必要なエキスパートだけを選んで使う。これにより、モデル全体のパラメータ数は巨大でも、推論時の計算コストを抑えられる

Mixtral 8x7B を例にすると

• 総パラメータ数：467 億
• 実際に使うパラメータ：129 億（トークンあたり）
• 8 つのエキスパートのうち 2 つだけを使用

つまり、467 億パラメータの性能を持ちながら、129 億パラメータ相当のコストで動くってこと。めっちゃ効率的やろ

DeepSeek-V3 はさらに進化してて

• 総パラメータ数：2360 億
• アクティブパラメータ：210 億
• 学習コスト：約 560 万ドル（H800 GPU で 278.8 万時間）

NVIDIA によると、MoE モデルは Blackwell NVL72 上で従来比 10 倍の性能向上を達成。トークンあたりのコストは 10 分の 1 になるらしい

トークン

LLM がテキストを処理する単位。単語や文字の断片のこと

「Hello, world!」を GPT のトークナイザーで分割すると、だいたい 4 トークンくらいになる。日本語は 1 文字あたり 1〜3 トークンくらい消費することが多いから、英語より効率が悪い

トークンを意識すべき場面

• API の料金計算（入力トークン + 出力トークン）
• コンテキストウィンドウの管理
• プロンプトの最適化

日本語のテキストを大量に処理するなら、トークン効率を意識した設計が必要。短い指示で済むようにプロンプトを工夫したり、必要最小限の情報だけを渡したりするのがコツや

コンテキストウィンドウ

LLM が一度に処理できるトークンの上限。入力と出力の合計がこの範囲に収まる必要がある

2025 年の主要モデルのコンテキストウィンドウ

ただし、コンテキストが大きければいいってもんでもない。研究によると、LLM は文脈の最初と最後の情報は取得しやすいけど、中間部分は苦手らしい。200K トークンを謳ってるモデルでも、実際には 130K あたりから性能が急激に落ちることがある

Claude Sonnet 4.5 は例外的に、200K トークン全体で 5% 未満の精度低下しかないと報告されてる。長文処理が必要なら、モデル選びは慎重にした方がええで

推論（Inference）

学習済みモデルが回答を生成するプロセス。ユーザーからの入力を受け取って、適切な出力を返すこと

「学習（Training）」と「推論」は AI の 2 大フェーズ

• 学習：大量のデータからパターンを学ぶ（めっちゃ時間とコストがかかる）
• 推論：学習した知識を使って予測・生成する（リアルタイムで行う）

エンジニアが普段 API を叩いてるのは、すべて推論フェーズ。推論の最適化が、レスポンス速度とコストに直結するから、後述する TTFT やスループットの概念が重要になってくる

ワールドモデル（World Model）

物理世界をシミュレートできる AI モデル。LLM の次に来る技術として 2026 年に注目されてる

LLM はテキストベースで「次のトークンを予測する」仕組みやけど、ワールドモデルは「次に世界で何が起こるか」を予測する。物体がどう動くか、時間経過でどう変化するかを理解できるんや

ワールドモデルとデジタルツインの関係

ワールドモデルの活用例

• 自動運転のシミュレーション
• ロボット制御の事前学習
• 製造ラインの最適化シミュレーション
• 気象予測、災害シミュレーション

LLM ベースのチャットボットには限界がある。テキストだけでは伝わらん情報、例えば「この棚のこの位置に物を置いて」みたいな空間的な指示は苦手や。ワールドモデルはその限界を超える技術として期待されてる

Euronews によると、2026 年は AI が「テキストチャット」から「世界理解」へシフトする年になる可能性があるらしい

精度向上・知識拡張：LLM をもっと賢くする

LLM 単体には限界がある。最新情報を知らない、ハルシネーションを起こす、専門知識が浅い...。ここで紹介する技術で、これらの問題を解決できる

RAG（Retrieval-Augmented Generation）

外部データを検索して LLM に渡す仕組み。LLM の知識不足を補う定番テクニック

RAG の基本的な流れ

1. ユーザーが質問する
2. 質問に関連するドキュメントをベクトル検索で取得
3. 取得したドキュメントと質問を一緒に LLM に渡す
4. LLM がドキュメントを参照しながら回答を生成

2025 年の RAG ベストプラクティス

• ハイブリッド検索：ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせる
• クエリリライト：曖昧な質問を検索しやすい形に変換してから検索
• リランキング：検索結果をクロスエンコーダーで再評価
• チャンク戦略：ドキュメントの分割サイズを最適化
• GraphRAG：知識グラフを活用して関係性も考慮（精度 99% という報告も）

RAG は「検索の質がすべてを決める」と言っても過言やない。LLM をどれだけ良いものにしても、検索がダメなら回答もダメになる

ベクトル検索

意味の近さでドキュメントを検索する技術。キーワード一致ではなく、意味的な類似度で検索できる

従来のキーワード検索との違い

ベクトル検索の仕組み

1. すべてのドキュメントを Embedding（ベクトル）に変換
2. 検索クエリもベクトルに変換
3. コサイン類似度で近いベクトルを見つける
4. 類似度の高い順にドキュメントを返す

代表的なベクトルデータベース

Embedding

テキストをベクトル（数値の配列）に変換したもの。意味を数値で表現することで、類似度計算が可能になる

「犬」と「猫」の Embedding は近い値になるし、「犬」と「経済」は離れた値になる。この性質を使って、似た意味のテキストを見つけられる

Embedding モデルの選び方

• 汎用性重視：OpenAI の text-embedding-3-small/large
• 日本語特化：multilingual-e5-large、Japanese Embedding models
• コスパ重視：Sentence Transformers のオープンソースモデル

ドメイン特化の Embedding を使うと、RAG の精度がグッと上がる。汎用モデルで満足できんかったら、ファインチューニングを検討してみてな

ファインチューニング

既存モデルを特定タスク向けに追加学習させること。ベースモデルの能力を引き継ぎつつ、特定の領域に特化させられる

RAG vs ファインチューニング

ファインチューニングが向いてるケース

• 特定の書き方・トーンを学ばせたい
• 社内用語や専門用語を理解させたい
• 特定のフォーマットで出力させたい
• レスポンス速度を上げたい（RAG の検索を省略できる）

Grounding

生成された回答に外部データの根拠を与えて、一貫性と正確性を保つ技術

RAG と似てるけど、Grounding はより広い概念。検索だけやなく、API からのリアルタイムデータ、データベースの情報、ユーザーの行動履歴など、あらゆる外部情報を「根拠」として使う

Grounding のメリット

• ハルシネーションの抑制
• 回答の信頼性向上
• ソースの明示が可能
• 最新情報への対応

Google の Vertex AI や Azure OpenAI Service には、Grounding 機能が組み込まれてて、Web 検索結果を自動的に回答の根拠として使える

制御・手法：LLM を思い通りに操る

LLM は賢いけど、そのままやと使いにくい。ここで紹介するテクニックを使えば、LLM を思い通りにコントロールできるようになる

プロンプトエンジニアリング

LLM への指示文を最適化する技術。同じ質問でも、聞き方次第で回答の質が全然変わってくる

基本的なテクニック

• 明確な指示：曖昧さを排除して具体的に指示する
• 役割設定：「あなたは〇〇の専門家です」
• 出力フォーマット指定：「箇条書きで答えて」「JSON で返して」
• ステップバイステップ：「順を追って説明して」

プロンプトの構成要素を意識すると、安定した結果が得られやすい

• Context：背景情報や前提条件
• Instruction：具体的な指示
• Input：処理対象のデータ
• Output format：期待する出力形式

コンテキストエンジニアリング

LLM に渡す情報全体を設計する技術。プロンプトだけやなく、コンテキストウィンドウに何を入れるかを戦略的に考える

2025 年に入って、この概念がめっちゃ重要になってきた。コンテキストウィンドウが巨大化したことで「何でも入れられる」ようになったけど、だからこそ「何を入れるべきか」の設計が大事

考慮すべき要素

• System Prompt：AI の基本的な振る舞い
• ユーザーの過去の発言：会話履歴
• RAG で取得したドキュメント：外部知識
• ツールの実行結果：Function Calling の結果
• メタデータ：現在時刻、ユーザー情報など

コンテキストエンジニアリングのコツ

• 重要な情報は最初か最後に配置（中間は忘れやすい）
• 関連性の低い情報は削除
• トークン数を意識して必要最小限に
• 情報の優先順位を明確に

System Prompt

AI の役割や振る舞いを定義する、ユーザーから見えない基本指示。すべての会話に適用される設定

System Prompt で定義すること

• AI のペルソナ（専門家、アシスタント、キャラクターなど）
• 回答のスタイル（丁寧、カジュアル、簡潔など）
• 禁止事項（特定の話題を避けるなど）
• 出力フォーマットのデフォルト

Temperature

出力のランダム性を制御するパラメータ。0 に近いほど決定的、高いほど創造的な出力になる

Few-shot

例を数個与えて推論させる手法。「こういう入力にはこういう出力を返してね」という具体例を示すことで、LLM の挙動を制御する

Few-shot のメリット

• 複雑な指示を言葉で説明するより伝わりやすい
• 出力フォーマットを正確に守らせやすい
• ドメイン特有の判断基準を示せる

Zero-shot

例なしで推論させる手法。Few-shot の対義語で、事前に例を与えずに直接タスクを指示する

Zero-shot は手軽やけど、複雑なタスクや特殊なフォーマットが必要な場合は Few-shot の方が安定する。まずは Zero-shot で試して、うまくいかんかったら Few-shot に切り替えるのがおすすめ

CoT（Chain of Thought）

思考過程を出力させて精度を上げる手法。「ステップバイステップで考えて」と指示するだけで、推論精度が劇的に向上する

CoT が効果的な場面

• 数学的な計算
• 論理的な推論
• 複数ステップの問題解決
• 意思決定の説明

「Let's think step by step」という魔法の言葉を追加するだけで、複雑な問題の正答率が上がるという研究結果もある

Extended Thinking

LLM に追加の思考ステップや反省時間を与えて推論精度を上げる手法。CoT をさらに発展させた概念

Claude の Extended Thinking モードや、OpenAI の o1 シリーズがこれにあたる。単に思考過程を出力するだけやなく、自分の推論を検証したり、別のアプローチを試したりする時間を与える

Extended Thinking のポイント

• より多くの時間（トークン）を使う分、コストは上がる
• 複雑な推論、コーディング、数学で特に効果的
• 簡単なタスクには不要（オーバースペック）

JSON Mode

LLM の出力を JSON 形式に強制し、構造化された返答を得るためのモード。API 連携やデータ処理に必須の機能

JSON Mode を使うメリット

• パース失敗のリスクがない
• スキーマを指定すれば型も保証できる
• LLM の出力をそのままプログラムで処理できる

システム・応用：AI を自律的に動かす

ここからは 2025 年のホットトピック。AI エージェントとその周辺技術について

Agentic AI

自律的に判断・行動する AI の総称。2025 年のバズワードで、「エージェントの年」と呼ばれる所以

従来の AI は「質問されたら答える」受動的な存在やった。Agentic AI は違う。目標を与えられたら、自分で計画を立て、必要なツールを使い、結果を検証し、目標達成まで自律的に行動する

Gartner の予測によると

• 2028 年までに、日常業務の意思決定の 15% が AI エージェントによって行われる
• 2029 年までに、一般的なカスタマーサービスの問題の 80% が人間の介入なしに解決される

IBM の調査では、開発者の 99% が AI エージェントの探索・開発に取り組んでるらしい

AI エージェント

目標達成まで自律的に行動する AI システム。Agentic AI の具体的な実装形態

AI エージェントの構成要素

• LLM（脳）：思考と意思決定
• ツール（手足）：外部システムとの連携
• メモリ（記憶）：過去の行動と結果の記録
• 計画（戦略）：目標達成へのステップ分解

エージェント設計

AI エージェント全体のシステムを設計する技術。単にエージェントを作るだけやなく、信頼性・スケーラビリティ・安全性を考慮した設計が求められる

エージェント設計で考慮すべき点

• オーケストレーション：複数のステップをどう管理するか
• エラーハンドリング：失敗したときのリカバリー
• 人間の介入：いつ・どのように人間が関与するか
• 監査ログ：エージェントの行動を追跡可能に
• コスト管理：暴走して大量の API を叩かないように

Gartner によると、レガシーシステムとの統合問題で、2027 年までに Agentic AI プロジェクトの 40% 以上が失敗すると予測されてる。設計段階での考慮が重要や

マルチエージェント

複数の AI エージェントが連携してタスクを実行する仕組み。1 つのエージェントでは難しい複雑なタスクも、専門性を持った複数のエージェントが協力することで解決できる

マルチエージェントのパターン

現状、エージェント同士の内部連携を実現している企業は、パイロット段階で 30%、本格導入段階で 52% らしい

MCP（Model Context Protocol）

AI が外部ツールと統一された方法で連携するためのプロトコル。Anthropic が 2024 年 11 月に発表し、2025 年 12 月に Linux Foundation に寄贈された

MCP が解決する問題

これまで、各 AI に外部ツールを連携させるには、それぞれ独自の方法で実装する必要があった。ファイル読み込み、API 呼び出し、データベース接続...全部バラバラ。MCP はこれを統一規格にした

MCP の特徴

• Language Server Protocol（LSP）のメッセージフローを再利用
• JSON-RPC 2.0 ベース
• Python と TypeScript の公式 SDK（月間 9700 万ダウンロード以上）
• OpenAI、Google、Microsoft、AWS など主要企業が採用

2025 年 11 月のスペック更新で、非同期操作、ステートレス対応、サーバー ID、公式拡張機能が追加された

A2A（Agent2Agent Protocol）

エージェント同士が安全かつ構造化された形で通信するための仕組み。Google が 2025 年 4 月に発表

MCP と A2A の違い

A2A の設計原則

• HTTP、SSE、JSON-RPC など既存標準をベース
• エンタープライズグレードの認証・認可
• 長時間タスクのサポート（数時間〜数日かかる深い調査も可）

150 以上の組織がサポートを表明してて、2025 年 6 月には Linux Foundation に寄贈された。バージョン 0.3 で gRPC サポートも追加されてる

Function Calling

LLM が指定された関数や API を安全に実行できるようにする仕組み。LLM 単体ではできない外部操作（Web 検索、データベース操作、API 呼び出しなど）を可能にする

Function Calling のポイント

• LLM は「どの関数をどの引数で呼ぶべきか」を判断するだけ
• 実際の関数実行はアプリケーション側で行う
• 複数の関数を連続で呼ぶことも可能（並列呼び出しもサポート）

物理 AI（Physical AI）

AI がデジタル空間を超えて、物理世界で直接作業する技術。2026 年は AI がスマホやPCの中だけでなく、現実世界に進出する年になる

物理 AI の具体例

• 自動運転車の普及拡大
• 倉庫での自律ロボット
• 建設現場での作業ロボット
• 医療現場での手術支援ロボット
• ヒューマノイド（人型ロボット）

Tesla の Optimus、Figure 01、Boston Dynamics の Atlas など、ヒューマノイドロボットの開発が加速してる。これらは LLM と組み合わせて自然言語で指示を理解し、物理的な作業を実行できる

物理 AI が重要な理由

• 労働力不足の解決
• 危険な作業の自動化
• 24 時間稼働可能
• 人間では難しい精密作業

エンジニアとしては、ロボット制御のための API や、センサーデータの処理、リアルタイム推論の最適化などが求められるスキルになってくるかもしれん

AI for Science（科学研究 AI）

AI が科学研究のプロセスに能動的に参加する技術。論文を要約するだけやなく、仮説を立て、実験を設計し、発見に貢献する

Microsoft Research の Peter Lee によると、2026 年には AI が物理学、化学、生物学の発見プロセスに参画するようになるらしい

AI for Science の活用例

• 仮説の自動生成
• 実験計画の最適化
• 研究論文の自動分析と関連性発見
• シミュレーションによる検証
• 創薬プロセスの加速

AlphaFold がタンパク質構造予測で革命を起こしたように、AI は科学研究の速度を劇的に上げる可能性がある。2024 年のノーベル化学賞は AlphaFold の開発者に授与された

エンジニアとして意識しておきたいのは、科学計算向けのライブラリ（JAX、PyTorch など）や、大規模シミュレーションの知識。AI と科学の融合は、今後ますます重要になってくるで

評価指標・パフォーマンス：AI の性能を測る

AI システムを本番運用するなら、パフォーマンス指標の理解は必須。ここを押さえておかんと、ユーザー体験の最適化ができない

TTFT（Time To First Token）

最初のトークンが返るまでの時間。ストリーミングレスポンスを使う場合、ユーザーが最初の文字を見るまでの待ち時間

TTFT が重要な理由

ユーザーは「応答が始まるまでの時間」を特に長く感じる。全体のレスポンス時間が同じでも、TTFT が短い方が体感速度は速い

TTFT に影響する要素

• モデルのサイズ
• プロンプトの長さ（コンテキスト処理時間）
• サーバーの負荷状況
• ネットワークレイテンシ

目安として、TTFT が 500ms を超えると「遅い」と感じるユーザーが増える

スループット

単位時間あたりの処理トークン数。サーバー側の処理能力を表す指標

スループットの単位

• tokens/second（1 秒あたりのトークン数）
• requests/minute（1 分あたりのリクエスト数）

スループットを上げる方法

• バッチ処理（複数リクエストをまとめて処理）
• モデルの量子化（精度を落として高速化）
• 推論エンジンの最適化（vLLM、TensorRT-LLM など）
• GPU の増設・分散処理

レイテンシ

リクエストからレスポンスまでの遅延時間。エンドツーエンドの応答時間

レイテンシの構成要素

• ネットワーク遅延（クライアント ↔ サーバー）
• キュー待ち時間
• 推論時間（TTFT + トークン生成時間）
• 後処理時間

P50（中央値）、P95（95 パーセンタイル）、P99（99 パーセンタイル）でレイテンシを計測するのが一般的。平均値だけ見てると、外れ値（異常に遅いリクエスト）を見逃すから注意

ストリーミング

トークンを逐次返す方式。全文が生成されるのを待たずに、生成されたトークンをリアルタイムで返す

ストリーミングのメリット

• ユーザーの体感待ち時間が短い
• 長い回答でも途中で確認できる
• 不要な回答を早期に中断できる

デメリット

• JSON パースなど、完全な応答が必要な場合は使いにくい
• クライアント側の実装が複雑になる

合成コンテンツ（Synthetic Content）

AI が生成したコンテンツの総称。2026 年にはオンラインコンテンツの大部分が AI 生成になると予測されてる

Europol の予測によると、2026 年までにオンラインコンテンツの最大 90% が合成的に生成されたものになる可能性があるらしい。これは良い面と悪い面の両方がある

合成コンテンツのポジティブな活用

• マーケティング素材の大量生成
• パーソナライズされたコンテンツ
• 多言語展開の効率化
• クリエイティブの A/B テスト

問題点（AI スロップ）

• 低品質なコンテンツの氾濫
• 誤情報・フェイクニュースの拡散
• 検索結果の汚染
• 著作権・倫理の問題

「AI スロップ」は、AI が大量生産する質の低いコンテンツを指す俗語。2026 年はこの問題が深刻化すると予測されてて、コンテンツの真偽を見極める能力がますます重要になる

エンジニアとしては、AI 生成コンテンツの検出技術や、コンテンツの信頼性評価システムの構築が求められる場面が増えるかもしれん

まとめ：2026 年の AI トレンドを実務で活かす

ここまで 2026 年に押さえておきたい AI トレンドを深掘りしてきた。最後に、カテゴリごとのポイントをおさらいしておく

基盤層

• LLM は「次のトークンを予測する」シンプルな仕組み
• MoE アーキテクチャで効率化が進んでる
• ワールドモデルが LLM の次として注目されてる

精度向上・知識拡張

• RAG の質は検索の質で決まる
• ハイブリッド検索 + リランキングが 2026 年のベストプラクティス
• ドメイン特化には Embedding のファインチューニングを検討

制御・手法

• プロンプトエンジニアリングからコンテキストエンジニアリングへ
• Few-shot と CoT を組み合わせると精度が上がる
• JSON Mode で構造化出力を確実に

システム・応用

• 2026 年はエージェントが本番環境に入る年
• MCP でツール連携、A2A でエージェント連携
• 物理 AI と AI for Science が現実世界に進出

評価指標

• TTFT はユーザー体験に直結
• ハルシネーション対策は必須
• 合成コンテンツの品質管理が重要に

これらのトレンドを理解しておけば、AI 関連の技術ドキュメントやニュースを読むときに困らんはず。2026 年は AI が「期待」から「実用」へシフトする年。ROI を問われる厳しい年になるけど、だからこそ基礎固めはしっかりしておこう