人工知能学会（AAI）は、「2026年に向けたAI技術トレンドトップ10」（PDFファイル）を発表した。

北京人工知能研究院が発表した「2026年のトップ10」レポートAIテクノロジーのトレンドに焦点を当てて人工的な知的報告書は、この変革がデジタル空間から物理世界へと移行していると指摘している。AI開発は、スケールパラメータの競争から、物理世界の根底にある秩序の理解とモデリングへと移行しつつある。主なトレンドとしては、世界モデルの台頭、次状態予測（NSP）という新しいパラダイム、そして具現化された...知的商業化と複数の知的体システムの共進化、AI科学研究における詳細な応用、そしてAI報告書は、とりわけセキュリティメカニズムの解釈可能性を強調している。また、2026年が極めて重要な年になると指摘している。AIこれは技術にとって極めて重要な転換点であり、知覚から認知へ、そして研究室から大規模な応用へと移行する段階であり、今後1年間における技術探求と産業構造の明確な指針を産業界に提供するものである。

人工知能アカデミーへのアクセス2026年のトップ10AIテクノロジーのトレンドオリジナルのPDFレポートファイル。QRコードをスキャンしてフォローおよび返信してください。 20260109

とともに人工的な知的焦点は徐々に、スケールパラメータを競うことから、物理世界の本質をより深く理解することへと移りつつある。AI技術開発は新たな段階に入りつつある。北京人工知能研究院（BAAI）が発表した「2026年に向けたトップ10技術」報告書は、この傾向を示している。AI「テクノロジートレンド」レポートは、技術の進化を分析し、業界に対し将来の発展に向けた重要な方向性とトレンドに関する洞察を提供することで、実務者がこれらのトレンドをより深く理解できるよう支援します。AIこれは、デジタル世界から物理世界へ、そして技術実証から大規模な価値実現へと移行する、極めて重要な転換点である。

トレンド1：世界モデルが汎用人工知能（AGI）の共通方向性となり、次状態予測が新たなパラダイムとなる可能性がある。

AI単に「次の単語を予測する」ことから「世界の次の状態を予測する」ことへと進化し、認知能力と計画能力を解き放つ。世界モデルは普遍的なものとなる。人工的な知的(AGI) 主要な方向、運転マルチモーダル大型モデル知覚から物理世界を支配する法則への深い理解へと移行することで、複雑な課題に取り組むための新たな認知基盤が構築される。

トレンド２：身体の具現化知的業界の再編が進み、産業用途は幅広い産業分野に拡大している。

体知的研究室から実際の生産現場まで、ヒューマノイドロボットの商業化は加速している。業界は「淘汰」段階に入り、企業間の競争は激化している。真の成功を収めるのは、クローズドループ進化能力を備えた企業だろう。知的産業分野やサービス分野において際立った存在感を発揮する。

トレンド3：知的体システムが適用限度を決定します。Agent当時の「TCP/IP」はまだ黎明期にあった。

多くの知的体システム（MAS）は次のようになるAIこのアプリケーションの鍵は、標準化された通信プロトコル（MCPやA2Aなど）によって実現されます。知的体相乗効果。モノマーから知的グループに向けて知的、多くの知的体このシステムは、科学研究や産業といった複雑な業務において重要な役割を果たし、従来の単一ユニットシステムの限界を打破するだろう。知的天井。

トレンド4：AI 科学者になるAI4Sノーススター：国内科学基礎モデルが静かに発展

AI科学研究において、その役割は補助的なツールから、独立した研究の重要な要素へと進化してきた。AI科学者とは、仮説の定式化、実験計画、データ分析を独立して行うことができる人物である。科学の基礎モデルと…自動化学研究所と科学研究を融合させることで、新素材や新薬の開発を加速させることができます。我が国は、この格差を縮めるために、独立した科学基盤モデルシステムの構築を加速させる必要があります。

トレンド5：AI現代の新たなBAT（百度、アリババ、テンセント）像が明らかになりつつあり、垂直統合型の分野には依然として高い収益性を持つ戦略が存在する。

CエンドAIスーパーアプリの「オールインワン」型エントリーポイントは、統合ソリューションの構築に積極的に取り組む巨大テクノロジー企業間の競争の焦点となっている。知的アシスタント。一方、医療や教育といった垂直統合型セクターには、依然として高収益の機会が存在する。AI新たなBAT（百度、アリババ、テンセント）の勢力図が形成されつつある。

トレンド6：産業用途は「幻滅の谷」に突入しつつあり、2026年後半には「V字型」の回復が見込まれる。

エンタープライズレベルAI当初の概念実証段階の熱狂の後、データやコストといった問題により、アプリケーションは失望の時期を迎えた。しかし、データガバナンスと業界標準インターフェースの成熟に伴い、2026年後半には転換期が訪れ、真に測定可能なMVP（最小実行可能製品）製品が垂直産業において大規模に展開されると予想される。

トレンド7：合成データの割合が増加しており、「2026年の枯渇の呪い」を打ち破る可能性が出てきている。

高品質な実世界データはますます希少になりつつあり、合成データがモデルトレーニングの中核的な燃料となっている。「修正展開定理」に裏付けられた合成データは…自動運転やロボット工学といった分野は大きな可能性を秘めており、データ枯渇の問題を克服することが期待されている。

トレンド8：推論最適化はまだピークに達しておらず、「技術バブル」は誤った前提である。

推論効率は依然としてAI大規模アプリケーションにおける主要なボトルネックは、アルゴリズムの革新（量子化や枝刈りなど）とハードウェアの変革（インメモリコンピューティングなど）によって解消されつつあり、推論コストの継続的な低下につながっています。推論の最適化は…AI普遍的なアクセシビリティを実現する鍵は、エネルギー効率を継続的に向上させることにあり、そのためにはエッジコンピューティングにおける高性能モデルの導入が不可欠となる。

トレンド9：オープンソースコンパイラのエコシステムは集合知を結集し、異種混在型のフルスタックプラットフォームはコンピューティング能力の広範な普及につながる。

コンピューティング能力の独占を打破するためには、異種チップに対応したソフトウェアスタックを構築することが不可欠となっている。オープンソースコンパイラのエコシステムは活況を呈しており、演算子開発言語はますます統一されつつあります。FlagOSのようなプラットフォームは、ソフトウェアとハードウェアが分離され、オープンで包括的なエコシステムの構築に尽力しています。AIコンピューティング能力の基盤。

トレンド10：幻想から欺瞞へAIセキュリティメカニズム：説明可能で自己進化する攻撃と防御

AIセキュリティリスクは「幻想」から、より巧妙な「システム的な欺瞞」へと進化し、安全性の閾値は生死に関わる問題となっています。技術的には、モデルの根底にあるメカニズム（ループトレーシングなど）を理解する必要があり、産業的には、セキュリティを中核的な原則として組み込んだ包括的なセキュリティ保護システムの構築が不可欠です。AI全身性免疫遺伝子。