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AIは 、エージェントシステム、マルチモーダルインターフェースの革新、 そしてガバナンスと倫理への重視が高まることで定義される新たな段階に突入しています。組織が2026年に備える中で、AIは将来のデジタルシステムにおけるハイパーパーソナライゼーション、より深い自動化、さらには感情知能を推進すると期待されています。
これらの開発トレンドは、企業の運営方法、マーケティング、意思決定のあり方を再構築しつつあり、責任ある開発と監督への新たな注目を促しています。
2026年のAIトレンド紹介
AIは個人支援から組織知能の実現へと進化し続けるでしょう。最も重要な変化の一つは、AIが意思決定を行い 文化形成される共有されたリアルタイム環境への統合方法です。
Barco ClickShareのミーティングルームエクスペリエンスディレクター、オリバー・ヴァン・キャンプ氏は、AIツールが静的なアシスタントからリアルタイムファシリテーターへと進化する中で、摩擦を減らし、人間のダイナミクスを解釈し、チームやシステム間で実用的なデータインサイトを明らかにするのに役立つと述べています。
「真のインパクトは新規性からではなく、AIが運用の複雑さにどれだけうまく適応し、整合性、協力、ビジネス成果を加速するかにあります。」— ヴァン・キャンプ
これにより、自動化が文脈認識され、チームの働き方をリアルタイムで理解して意思決定が形作られる、より適応的な環境が促進されます。
「AIが成熟するにつれて、組織が複雑さを効率化し、摩擦を減らし、技術をより人間の行動やビジネス目標により密接に合わせる上で中心的な役割を果たすでしょう。」— ヴァン・キャンプ
AIガバナンスにおける倫理的考慮事項
AsperitasのエージェントAIイネーブルメントプリンシパル、デレク・アシュモア氏は、倫理的なAIは導入後に単に取り付けられないと警告しています。最初から設計されなければなりません。
「それは、ガバナンスをコードとして構築し、信頼性やセキュリティを扱うのと同じように、測定可能でテスト可能で自動化される透明性を扱うことを意味します。」と彼は言います。
アシュモア氏は、実際には企業は三つの層から始めるべきだと言います。
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ポリシー層
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データの出所、モデルの使用、人間の監督に関する明確で全社的なポリシーを確立しましょう。
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すべてのモデルやエージェントには、責任ある所有者と、データの出所、訓練方法、影響する意思決定を含む追跡可能な管理連鎖を持つべきです。
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プロセス層
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SDLCにガバナンスを組み込みましょう。
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セキュリティスキャンと同様に、CI/CDパイプラインに倫理的なチェックポイントを統合しましょう。
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これには、自動バイアステスト、モデルの説明可能性チェック、そして高インパクトのワークフローに対する必須の人間関与検証が含まれます。
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エージェントAIの場合、それは各エージェントの範囲と自律性を明示的に定義し記録することを意味します。
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透過層
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プロンプト、データ入力、出力の監査トレイルを通じて意思決定を観察可能にします。
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バージョン管理されアクセス可能なモデルカードやドキュメントを提供しましょう。
「ユーザーがAIがなぜ意思決定をしたのかを理解できれば、信頼は自然に生まれる。」 — アシュモア
SnowflakeのCISOであるマイク・ブランディナは、責任あるAIの実践がまもなく譲れないものになると説明しています。
「CIOはAIの導入方法を尋ねられるだけでなく、モデルが透明で説明可能で有害なバイアスのないものであることを保証する責任を負うことになります。」と彼は述べています。
ガバナンスフレームワークは、データソースからモデルトレーニング、展開、継続的な監視に至るまで、AIライフサイクル全体を網羅し、明確な所有権のライン、定期的な監査、文書化されたリスク評価が必要です。
「この使命により、CIOの役割は技術展開を超えて倫理、信頼、リスク管理へと拡大し、責任あるAIをあらゆるCIOの議題の中心的な部分にします。」とブランドイナ氏は述べています。
AIを活用したマーケティングおよびビジネス戦略
アシュモアは、AI駆動の分析がマーケティングを回顧的な報告からリアルタイムの理解へと変革していると説明しています。
本当の力は、予測モデルやエージェントシステムが、単に起こったことを要約するだけでなく、次に何が響くかを予測し、あらゆる顧客とのやり取りから継続的に学習することにあります。
AIがマーケティングを強化する方法
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予測モデリングは、マーケターがセグメンテーションから個別化された意図予測へと移行するのに役立ちます。
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人口統計的なグループ分けの代わりに、AIモデルはテキスト、音声、画像データにわたる微妙な行動パターンを検出し、 顧客の行動理由 を理解します。
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AIエージェントは、数千のマイクロテストを並行して実行し、クリエイティブ、トーン、チャネルをリアルタイムで調整することで実験を自動化します。
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クローズドループインテリジェンスは、分析がCRMや 自動化システムに統合されることで生まれ、戦略と実行が絶えず互いに洗練し合います。
「キャンペーンは手動で繰り返しではなく、動的に進化するのです。」とアシュモアは語ります。
彼は、人間のマーケターは戦略、ブランドボイス、倫理にステップアップし、AIはスケールとスピードを担当すると説明しています。
「目的はマーケティング判断を置き換えることではなく、それを増幅させることだ。」— アシュモア
AIは、顧客を静的なプロファイルではなく動くパターンとして見ることができ、重要なうちに洞察に基づいて行動する能力をチームに与えます。
AI開発の予測と将来の動向
Coalitionのチーフアンダーライティング責任者ティアゴ・エンリケス氏は、医療、金融サービス、重要インフラなど高度にネットワーク化されデータドリブン型のセクターが加速と変革の両方を迎える準備が整っていると述べています。
「これらの産業は、AIが効率を高めつつ新たな依存関係を露呈させることができる広大なデジタルエコシステムの中で機能しています」と彼は述べています。
最近の大規模インシデントは、接続されたシステムが故障すると、サプライチェーンにいかに速やかに混乱が波及するかを示しています。AIが検知、予測、自動調整を強化することで、エンタープライズ規模でのレジリエンスと運用継続性を再定義するでしょう。
ヴァン・キャンプは、AIが現代の職場の基盤となる層になりつつあると述べています。
「インタラクションが起こる場所の近くで一部のインテリジェンスが動作し即時の対応を可能にする一方で、スケール可能な中央集権型システムからより深い洞察を引き出すという二重層のアプローチが期待されるべきです。」と彼は述べています。
2026年のAIの重要なポイント
+ AIは個人ではなく組織化される
+ ガバナンスは組み込まれるべきであって、付け加えるべきではない
+ エージェントシステムがマーケティングとオペレーションを変革する
+ 透明性と説明可能性がCIOレベルの義務に
+ リアルタイムでコンテキスト認識型AIがレジリエンスとワークフローを再構築
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