2026年のAI予測トップ10：エージェント、雇用、トークン効率

組織がAIを使用する方法を変える可能性のある10の予測

AIエグゼクティブのPhillipが、テックジャーナリストのDavidとともにMindset Podcastの1周年記念に出演し、2026年の10の大胆な予測を発表します。OpenAIが王位を失うことからAIエージェントがパッケージ化されたサービスになることまで、これらの予測はエンタープライズAI環境における地殻変動的な変化の可能性を描いています。

OpenAIが王位を失うことについて: "There are two tendencies which can cause this to happen... Gemini 3.5 Pro release has been super strong and the response from OpenAI, GPT 5.2, was not that strong. I checked the traffic development and there's a very clear dip after the Gemini release." Phillipは、GoogleがユーザーシェアでOpenAIを上回るか、AntropicがAPI収益でOpenAIを上回る可能性があると見ています。

AI駆動の失業について: "I literally have seen companies who have new versions of their org charts where some of the positions are not humans anymore. A manager who has several humans reporting to him and several automatic agents reporting to him as well." ハイブリッド組織図は既に存在しており、スタートアップの採用比率（20人から同じステージで4～5人に削減）は大企業に来るものを示唆しています。

テストファースト開発革命について: "Given the progress of self-coding models, it's clear that computers can already write code at par with human programmers. The biggest value of humans will be to write tests strong enough to validate if the software designed by autonomous coding engines is good enough." ソフトウェアチームは「開発ファースト」から「テストファースト」へシフトしています。エンジニアは設計図やコードを書くよりも、テストケースを書く方に時間を費やすようになります。

Agent-as-a-Serviceについて: "2026 will be the year where you can buy a service of AI agents priced on the result—not 'you have five attempts' but 'here's an agent that solves customer support issues and I'm going to charge you for every successfully resolved case.'" エンタープライズにとって最も重要な予測：AI エージェントはアウトカムベースの価格設定でサービスとしてパッケージ化され、SaaSと従来の採用モデルの両方に対抗します。

トークン効率が重要になることについて: "The models coming out of Asia seem to be so much more token efficient. DeepSeek was doing at par with contemporary models with a significantly lower token footprint... if you are model-agnostic, then price will be something you're going to look after." 最高水準のモデルが数週間ごとに変わるため、トークンコストが決定的な要因になります。

2026年のAI予測トップ10

• OpenAIが王位を失う - GoogleがユーザーではOpenAIを上回るか、AntropicがAPI収益で上回る。GPT 5.2がGemini 3.5 Proに対して弱い対応を示したことは脆弱性を示唆
• 大規模なAI IPO - 少なくとも3つの大規模なAI企業が西側市場でIPOを実施し、個人投資家にAIブームに参加する初めての機会を与える
• 自動タクシーがヨーロッパに到着 - 5つのヨーロッパの都市でロボタクシーを試すことができるようになり、規制アプローチは異なるが、技術は準備完了
• AI駆動の失業が急増 - 1つの主要経済でAIに起因する職を失うことが実現し、組織図にはすでにエージェント職が表示される
• 完全AI生成シネマ映画 - 中国のAIラボまたはフロンティアラボが一般公開向けに完全な映画を制作
• Metaがオープンソースをスケールダウン - Yann LeCunの退職に伴い、Llamaの将来は不確実となり、中国のモデルが一時的にベンチマークで最高位に
• テストファースト開発が支配 - エンジニアがコード記述からテスト記述にシフト。QAが最も価値の高い人的スキルに
• 2つの新しいAIデバイスフォームファクター - メガネとペンダントを超えて、完全に新しいデバイスカテゴリが出現
• トークン効率の年 - APIユーザーがコスト意識を持つようになり、モデル非依存設計により価格が決定的な要因に
• Agent-as-a-Serviceが到着 - AIエージェントが試行回数ではなく成果で販売され、人間とエージェントのハイブリッドチームが標準化

エンタープライズAI戦略にとって意味すること

これらの予測は根本的なシフトに収束しています：AIはツールからチームメートへ移行します。ハイブリッド組織図（マネージャーが人間とエージェントの両方を監督する）は空想科学小説ではなく、先進的な企業ではすでに現れています。スタートアップの採用比率（20人がやっていたことを4～5人がやっている）は大企業に従わせるか、後れをとらせます。Agent-as-a-Serviceモデルは買うか自社開発するかの計算をまったく変えます：エージェントをサブスクライブして報告されたチケット単位で価格を払うだけで、なぜ採用する必要があるのでしょうか？2026年のAI戦略を計画している組織にとって、重要な質問はエージェントを導入するかどうかではなく、それらを自社開発するか、購入するか、または両方かです。