2025年は「AIエージェントの年」なんて言われてた。ChatGPTを筆頭に、各社ツールが職場にわりと浸透してきて、「とりあえず触ってみるか」みたいなノリで実験的に使い始めた企業も多かったと思う。
で、2026年はどうかというと、一言でいえば お試し期間終了 って感じ。ROI出せてる？ちゃんと本番で動いてる？って問われる、より実戦的なフェーズに入ってきた。
個人的にもここ最近、生成AI周りのキャッチアップに時間使ってるので、今年気になってるトレンドを3つにまとめてみた。
その1：AIエージェント、いよいよ本番へ#
これまでの生成AIって、基本「聞いたら答えてくれる」だけだった。プロンプト投げて、テキストが返ってくる。便利だけど受け身な存在。
それが2026年は AIエージェント が本格的に普及してきそう。曖昧な目標を渡すだけで、自律的にワークフローを完遂してくれるやつ。
たとえば「来週の出張手配して」って言うだけで、フライト検索・予算照合・ホテル予約・カレンダー登録まで全部やってくれる、みたいなイメージ。Deloitteは「シリコンベースの労働力」なんて表現してて、AIエージェントを含むハイブリッドな労働力の管理が企業に求められると言ってる。
エンジニア的に押さえておきたいのは、MCP（Model Context Protocol）とかA2A（Agent-to-Agent）あたりの仕様。エージェント同士が連携するための仕組みで、これを理解してないと設計面でちょっと困る場面が増えてきそう。
その2：マルチモーダル、「扱える」から「わかる」へ#
テキスト・画像・音声・動画を横断的に処理するマルチモーダルAIは、2025年にかなり広まった。
2026年はその次のステップで、複数の情報形式を文脈ごとに統合して理解する段階に進んでいる感じ。
具体的なイメージでいうと、会議の録画を放り込んだら、音声だけじゃなくて参加者の表情・スライドの内容・ホワイトボードの手書きメモまで全部解析して、議事録を自動生成してくれる、みたいな話。製造現場での異常音+映像の組み合わせ分析とかも実用化が進んでる。
実装面では引き続きRAGが重要で、ハルシネーション対策の定番テクニックとして定着してきてる。社内データを使ったファインチューニングも、各社で当たり前のように取り組まれてる印象。
その3：「すごい！」より「で、いくら儲かった？」#
Gartnerによると、2026年末までに世界の企業の80%以上がGenAI APIやモデルを本格展開するという予測がある。
ただ、もはや「AI導入しました！」だけじゃ評価されない時代で、具体的なコスト削減・収益貢献という数字を出せるかどうかが問われるようになってきた。
エンジニア的にも、技術力だけじゃなくて「このAI、なんでこう判断したの？」を説明できるか、つまりXAI（説明可能なAI）やガバナンス対応が求められる場面が増えてる。
あと、Forresterがディープフェイクの本格的な悪用が2026年に広まると言ってて、検知技術や社内ガイドラインの整備も急ぎたいところ。
まとめ#
- AIエージェント：設計・統合スキルが差になる
- マルチモーダル：「扱う」から「統合して理解する」フェーズへ
- ROI評価：説明責任とガバナンスが求められる時代に
「使うかどうか」の議論はもう終わってて、「いかに使い倒すか」のフェーズに入ってる。実装レベルで対応できるかどうかが、今年のエンジニアとしての市場価値に直結してくる気がしてる。
引き続きキャッチアップしていきたい。