2026年のAGIとAIエージェント動向

本稿はAIエージェント、MCP、データのAI‑Ready化、常時推論やオントロジー、SSMなど2026年の生成AI技術を整理します。PalantirやNVIDIAの取り組みを例に、業務や顧客接点の再設計、技術的課題と対応案を解説しています。

この記事は、AIエージェントやMCP、データのAI‑Ready化など複数の技術キーワードを使って、2026年に想定される生成AIの潮流を整理しています。AIエージェントが業務の“実行者”として普及しつつあり、常時推論やオントロジーといった技術が部分的にAGIの実現例と見なされる可能性があるため、企業側での受け止めが注目されています。技術面ではTransformerの限界やSSMの注目、フィジカルAIやデジタルツインの進展も取り上げられています。以上を踏まえた議論の背景を示すため、主要点を整理します。 注目されている点： ・AIエージェントは「人間の監督の下で業務を任せる」運用モデルとして注目され、AI駆動の業務設計やAI‑BPRの議論が進んでいます。 ・MCP（Model Context Protocol）はLLMに文脈情報を渡す仕組みとして言及され、外部データやツール連携の制御に関わる点が指摘されています。 ・データのAI‑Ready化として、図表中心の資料をテキスト化するなどのナレッジ管理が必要とされています。組織体制やガバナンス整備も広義のAI‑Readyに含まれます。 ・常時推論とオントロジーの活用は、PalantirやNVIDIAの事例が紹介され、特定業務での自律的な知識更新やタスク実行の可能性が論じられています（Palantirのサービスリリースが例示されています）。 ・技術的課題として学習用テキストの枯渇や半導体・電力制約が挙がり、SSMなどポストTransformerのアプローチや専用ハードウェアの検討が紹介されています。 まとめ： 今回の整理は、AIエージェントを軸に業務や顧客接点の設計が変わり得る点と、常時推論やオントロジーのような技術的実装が部分的なAGIの応用例と見なされている点を示しています。組織や運用、セキュリティ・ガバナンスへの影響が想定される一方で、技術課題の解決状況や普及の時期は現時点では未定です。