2026年のAI予想 ～日本はLLMからSLMに注目～

日々、複数視聴した動画の中から、おすすめを紹介します。

今日は、安野貴博　の個人チャンネル

【【2026年AI予想】来年のAI業界はどうなる？ 】

の動画です。

安野貴博氏が、AIに関する２０２６年の予想をする動画です。

【目次】

■予想①AI秘書元年

■予想②採用や業務委託の縮小

■予想③生成ＡＩを活用したドラマや映画

■予想④SLMが再注目される

■予想⑤科学技術論文の数が爆増する

【学び＆参考になった点】

■予想①AI秘書元年

・AIは、知能としては秘書になりえるが、権限や環境を与えることが難しい

・AIに必要な情報や環境を与えるスキルが重要になっていく

・ソフトエンジニア職が、AIを開発秘書をして活用しだした様に、

　その他のビジネスパーソンも、活用し始めるのではないか

■予想②採用や業務委託の縮小

・ホワイトカラーの仕事をAIが代替できることがわかってきたので、

　組織のヒトとAIのコストバランスを考えるようになる

・ゼロから育てようとする新卒採用が縮小していくのではないか

■予想③生成ＡＩを活用したドラマや映画

・生成ＡＩを活用した上記のクオリティが上昇し、

　活用事例が増加していく

・著作権などの課題が多く発生するはず

■予想④SLMが再注目される

・基盤モデルの潮流は、LLM（Large Language Model）だが、

　高価だし、でかくて場所をとる

・だから、SLM（Small～）で価値を出せる領域がでてくるだろう

・SLMのメリットは、

　１）コストが安い

　２）自社サーバー上で動かせる

　　　自社の情報を社外に出さなくてよいので、セキュリティが◎

　３）LLMの精度が、日常会話レベルではすでに飽和しつつある

　４）待ち時間が短い（計算量が少ないので）

・例えば、同時通訳やボイスボットなどは、SLMとの相性がよさそうだ

■予想⑤科学技術論文の数が爆増する

・科学者にとって、議論や壁打ちなどをする場合は、

　同僚よりも良いし、ずっとやっていられる

・爆増目安は、２倍かな

【私の感想】

・SLMの注目は、自分も同感します。

　電力問題もあるし、特に日本企業はセキュリティ面でのメリットが大きそう。

・汎用的で大規模なAIは、米国に勝てないですが、

　個社のマニアックな業務をこなすAIは、日本に勝機があると思います

　そこをSLMで解決しようとする流れに注目したいですね

・シミュレーションや論文書きもAIがサポートしてくれると思うのですが、

　そもそも論文の本数には価値を見いだせないと感じています

　論文本数より、技術インパクトを重視するようにしたいです

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