ケースその1:「企業存続の必需品」 - AI導入に遅れる企業が新しい年に直面する新たな課題
私たちは今、AIの変革のパワーを目の当たりにしています。これは人類史上、火の発見にも匹敵する発明です。火が人類の生存形態を一変させたように、AIは、現代の企業の繁栄のあり方を変えています。2020年代が折り返し地点を迎える今、否定できない真実が1つあります。企業が未来のリーダーになれるどうかは、AIをいかに迅速・正確に採用できるかにかかっているということです。導入に失敗すれば、企業は時代遅れとなるリスクを負うことになります。
業界はすでにフィジカルAIアプリケーション向けに特別に設計された、電力効率に優れたハードウェアへと移行しています。従来の汎用コンピューティングではフィジカルAIに対応することは不可能です。2026年において、電力効率はもはや「あると便利な」特典ではなく、「企業存続の必須条件」となっています。
このニーズの高まりは、フィジカルAIへの投資を大きく後押ししています。企業が規模を拡大し、より用途特化型のハードウェア・ソリューションを求める中、2026年にはフィジカルAI投資が急増すると見込まれています。完全にオンデバイスで動作するマルチモーダル(視覚・言語・生成モデル)AIモデルが増えるにつれ、こうした移行はさらに加速するでしょう。物理世界にリアルタイムのインテリジェンスを提供できるのは、専用設計の低消費電力シリコンだけだと企業が気づき始めているからです。
AIには、ビジネスを変革し、顧客への影響を再定義し、業界全体を再構築するという明確な可能性が存在しています。しかし、一方で、今後も多くの企業が導入に抵抗を示すと予想されます。AIを積極的に採用する企業と、導入に遅れる企業との差は無視できないものとなり、「AIは不要」と考える企業は、急速に遅れを取ることになります。
ケースその2:プロセスから製品への意識の変化でAIが果たす役割
私たちは、AI定義型の製品だけでなく、拡大を続けるAI定義型のプロセスの転換も目の当たりにしています。これは段階的な改善では不十分で、抜本的な変化を迫られる「オール・オア・ナッシング」の変革です。
2026年には、失敗の許されない業界でAIが不可欠な存在となり、こうした転換が加速します。防衛産業では、ドローンが必須のツールへと進化するにつれ、AIの導入が急速に進んでいます。一方、製造業では、AIによって廃棄物を最小限に抑えつつ、ほぼ完璧な生産体制を実現しています。
このような、人の職人技と機械の融合は、インテリジェンスが遠隔地のデータセンターに留まらず、製品そのものに内在するという新たなパラダイムを意味します。機械はこれまでに比べて著しくインタラクティブで直感的・協働的となり、人とAIのシームレスなパートナーシップの時代が到来します。私たちはこれを「機械の中の幽霊」と呼んでいます。
史上初めて、ロボット、自動車、産業用システム、医療機器などの製品の内部では、マルチモーダルAIモデルが直接動作するようになります。こうした転換を実現するのが、複雑なパイプラインをエッジ上で実行可能な低消費電力のフィジカルAIプラットフォームであり、これによって機械はクラウドに依存することなく認識・推論・行動できます。その結果、2026年には、製品に追加される機械的・デジタル的なアドオンではなく、内部に組み込まれたインテリジェンスこそが製品の特徴づける要素となる転換点を迎えます。
ケースその3:企業によるAIの採用は、リーダーのマインドに左右される
企業がAIを採用できるかどうかは、最終的にはリーダーのマインドによって決まります。企業がAIを導入するスピードは、変化や破壊的創造、イノベーションに挑むリーダーの意欲によって決まります。
AIの採用は、本質的にはリーダーシップの課題です。新たな技術採用に抵抗のあるリーダーが主導する企業は、競争から取り残されるリスクがあります。対照的に、好奇心旺盛で先見性のあるリーダーは、AIの基礎を理解し、その可能性を探求することに時間を投じることで、内部から変革を推進します。
このようなリーダーシップのダイナミクスは、時に業界の垣根を越えます。イノベーションとリスクテイキングの姿勢は、業界特性よりもリーダー個人のマインドがより大きな影響を及ぼします。保守的な業界では、実験や創造的リスクよりも長期的な存続や安定性を重視するあまり、気づかないうちにリーダーの育成も保守的になる可能性があります。こうした文化的要因は意図せずしてイノベーションを阻害し、技術的な可能性が明白であってもAIの採用を遅らせてしまいます。
したがって、AIの採用を決定づけるのは業界固有の要素ではなく、企業固有の要素です。リーダーがAI主導の技術、プロセス、ツールの活用なくして今後の成功はありえないと認識することで、2026年にはさまざまな企業でAIの統合が大幅に拡大するでしょう。AIリテラシーを欠いたリーダーシップは持続不可能です。
ケースその4:2026年のフィジカルAIの限界は、地理的要因で決まる可能性
AIには膨大な可能性があるにも関わらず、米国などの市場では、依然として規制の壁が今後の方向性に影響を及ぼすでしょう。米国、中国、欧州連合(EU)はそれぞれ、フィジカルAIの統治に関して異なるアプローチを採用しており、イノベーション、導入、競争力の点で不均等な条件が生まれています。
自動車業界などでは、AI主導の進歩がすでに人々の暮らしを変えて人命を救うことを証明しており、AI技術による事故の低減や救命を裏付ける明確なデータも存在します。例えば、メルセデス・ベンツのドライバー支援システム(約20年前に初期の複数のADAS機能の先駆けとなる)は、長年にわたり事故の発生率を大幅に低減できることを実証しています。端的に言うと、事故は人間の不注意やミスによって発生します。これに対し、機械は疲れを知らず、テキストメッセージで注意散漫になることもありません。
しかし、米国のように法制度と無制限の賠償責任リスクが重くのしかかる国では、レベル4(完全自動運転)機能の採用に慎重な姿勢が続き、規制が比較的緩やかな市場に比べると進展は遅れるでしょう。今後数年間のフィジカルAIの限界は、技術的要因ではなく地理的要因によって左右される可能性があります。
2026年にフィジカルAIはどうなるか？ 来るべき未来を予測する
