【2026年最新AIトレンド】フィジカルAI・ソブリンAIなど一挙紹介

CES 2026（Consumer Electronics Show）がラスベガスにて2026年1月6日〜9日に開催され、2026年のAIトレンド、最新テクノロジーが紹介されました。

基調講演で登場したNVIDIA社のジェンスン・フアンCEOが「ロボティクスにおけるChatGPTの瞬間」と宣言したように、2026年は、AIはもはや画面の中だけの存在ではなく、物理法則を理解し、実環境で認識・推論・行動するロボットとAIが一体化して動くフィジカルAIが一般的になることが予想されます。

今回の記事では、AIデータ企業である当社APTOが注目する2026年のAIトレンドについて紹介します。

フィジカルAIをはじめとする、今知っておくべきAIの情報をなるべく簡単かつ詳細に解説いたしますので、ぜひ最後までご覧ください。

AIは全てにおける「大前提」となった

AIトレンド記事の内容に入る前に、最初に述べておきたいことは、2026年はAIを搭載する、AIを使いこなすのが前提ではないということです。

むしろ、AIを使って何かプロダクトを作るのは当たり前の時代になり、「AIありき」でそのプロダクトがどう他のものとつながっていくか、プラットフォームとしてどう機能するのかが重視される時代となりました。

CES2026のレポートを見ていくと、AI、特にフィジカルAIがトレンドになっていることがよくわかります。しかし、これについて「今年もAIについてばかりだから面白くない！」という反応は見当違いで、AIがどのような役割を果たすのかを考える時代になったと捉えなくてはなりません。

AIはスマートフォン同様、今を生きるわたしたちにとって欠かせないどころか「あって当たり前」の時代になったのです。

フィジカルAIの時代

「フィジカルAI」とは、従来のデジタル空間で完結していたAIが、カメラやセンサーを通じて物理的な世界を認識・理解し、ロボットアームや車輪、ドローンなどのアクチュエータを通じて物理的に作用する技術の総称です。CES 2026において、Arm社やNVIDIA社、Hyundai社といった主要プレイヤーは、こぞってこの概念を提唱し、展示の中心に据えました。

これまでロボティクスとAIは、近接しながらも異なる文脈で語られることが多くありました。

従来、ロボットは事前にプログラムされた厳密な動作を繰り返すことに長けていましたが、未知の環境や曖昧な指示への対応は苦手としていました。一方、AIは、生成AIに代表されるように画像認識や言語理解で飛躍的な進化を遂げましたが、それを物理的な「行動」に結びつけるには複雑なインターフェースが必要でした。

2026年は、これらがVLAモデル（Vision-Language-Action Models）によって完全に融合する「フィジカルAI元年」となります。

Arm社CEOが「車両、ロボット、機械が世界を見て、理解し、安全に行動する」と表現したように、AIはデータセンターを出て、工場、物流倉庫、そして家庭へと物理的に稼働できる時代がすぐそこにやってきています。

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VLAの発達とマルチモーダルAI

そのロボティクスとフィジカルAIの進化を支える核心技術がVLAモデルです。

これは、LLM（大規模言語モデル）がテキストトークンの連なりを予測するように、視覚情報（Vision）と言語指示（Language）を入力として受け取り、具体的な物理動作（Action）を出力トークンとして生成する基盤モデルです。

マルチモーダルAIとは、異なる種類の情報を一度に扱うことができるAIのことです。すでにChatGPTやGemini などでも実装されているように、音声とテキストから動画をつくることができるのはこれらのサービスがマルチモーダルに対応しているからです。

フィジカルAIとその基盤であるVLAモデルにおいては、主にセンサーやカメラなどで視覚情報を得て、テキストや音声による指示を受け取り、具体的な物理動作を生み出すという点で、こちらもマルチモーダルAIと呼ぶことができます。

VLAモデルが解決する従来の課題

従来のロボット制御では、例えば「テーブルの上の赤いカップを片付けて」という指示を実行するために、以下のような厳密なコーディングが必要でした。

1.画像認識で「赤いカップ」の座標を特定する。

2.アームの関節角度（逆運動学）を計算し、カップの位置まで移動させる経路を生成する。

3.ハンドの開閉タイミングを制御する。

4.指定された場所へ移動し、リリースする。

このプロセスは、カップの位置が数センチずれたり、光の加減が変わったり、障害物が置かれたりするだけでエラーとなり、汎用性に欠けていました。

これがVLAモデルにより、下記のようなプロセスに置き換わります。

1.マルチモーダル理解:ロボットは「片付けて」という言葉の意図と、カメラ映像に映る「散らかったテーブル」の状況を統合して理解する。

2.行動の生成:過去の膨大な学習データ（インターネット上の作業動画や、シミュレーション空間での試行錯誤データ）に基づき、「カップを掴んで洗い場へ運ぶ」という一連の動作を直接生成。

3.未来予測:最新の研究では、行動と同時に「その行動をとった後の未来の画像」も生成・予測します。これにより、ロボットは「この角度で掴むとこぼれるかもしれない」といった予見が可能になり、動作の精度と安全性が飛躍的に向上しました。

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今知っておきたい、Unified Diffusion VLAモデル：UD-VLA(統合拡散モデル)

本記事執筆時点（2026年1月中旬）において、日本語での記事はほとんど見かけませんが、2025年11月に投稿された論文（Unified Diffusion VLA: Vision-Language-Action Model via Joint Discrete Denoising Diffusion Process）ではUnified Diffusion VLAという新たなVLAモデルが提案されています。

近年の研究では、予測した将来の画像を理解-行動ループに統合することで、理解、生成、行動を統合的に行うunified VLA（統合VLA）が注目されています。しかし、これらのモデルは、モダリティの統合に外部の専門家に頼るか、画像生成と行動予測を別々のプロセスとして扱うため、これらのタスク間の直接的な相乗効果によるメリットが限定されていました。

この論文での中核となる理念は、同期されたノイズ除去プロセスを通じて生成と行動を共同で最適化することで、高度な推論予測とスムーズな行動が生成可能になるというものです。

今後どのように発展していくかは分かりませんが、フィジカルAI全盛期において、Unified Diffusion VLA(統合拡散モデル)については、議論が活発になされていくことが予想されます。

「人間が使うAI」ではなく「人間の代わりに動くAI」

前述したように、フィジカルAIは物理空間で動くロボットとして動くAIとなります。ここでは便宜上AIロボットと記載しますが、AIロボットは、工場や製造現場などで人間と共に働くようになる未来がそこまで見えています。

それだけでなく、建設現場における作業を完全自律稼働するAI重機ロボット、畑を自律的に耕してくれるトラクターや後述するようなAIロボットドライバー、家事を行うAIロボットなど、人間の代わりに動いてくれるようになります。

これまで安全上のリスクが高く、実用化できなかったAIロボットが技術の発達に伴って本格的にあらゆるところで導入されることになります。

それこそが、今フィジカルAIが注目されている理由です。

現実で起こらないことを生成・シミュレーションするための世界モデル（ワールドモデル）

フィジカルAIを支えているのはVLAモデルという基盤であると前章で述べてきました。

ここで再度確認しておきたいのは、AIが発達するためにはデータとシミュレーションが欠かせないということです。

「AIデータ企業のコラムであるからこのような結論に持っていきたい」というわけではなく、ここ数年のAIの技術的な進歩の過程を見ているとそれは明らかです。学習されるデータの量と質、そして強化学習などの学習の方法により、精度が改善されるだけでなく、技術的なブレイクスルーが生まれてきました。

その中でAIの技術的な発展において、最も大きな壁となっていたのは、「現実では滅多に起こり得ないことのデータ」の取得と、それにつながるシミュレーションでした。

それを解決するのが、世界モデル（ワールドモデル）と呼ばれるものです。

例えば、安全性向上のための事故検知・予測するためのAIを開発するときに、すでに起こってしまった事故データを学習することはもちろんですが、これまでは、「こういう事故も起こりうる」と想像できていることや、「こういう事故があったけど、これまでに2、3件しか起こったことがない」ためにデータが少ないことで学習データとしては不足してしまうことがありました。いわゆるロングテール問題です。

そういった場合に、現実と同じような物理法則を備えたワールドモデルでデータを生成し、シミュレーションを行う必要があり、世界モデルが役に立ちます。

NVIDIA社が開発した世界モデル「Cosmos」

NVIDIAが発表したCosmosは、フィジカルAIのためのオープンな基盤モデルです。

これにより、開発者は物理的に正確な合成データ（Synthetic Data）を生成し、ロボットに「あり得たかもしれない未来」を学習させることができます。

合成データについてはこちらをチェックhttps://harbest.io/documents/1568

現実世界では危険で試せない衝突事故や機材の落下といったシナリオを、デジタルツイン上で無数に生成・学習させることが可能になりました。

Cosmosでは、プロンプトやシーンの条件から生成を行うだけでなく、そこで生成された行動が次の入力になり、Cosmos内でシミュレーションを回すことができる点が、CESの同社の基調講演でも強調されていました。

これまでとは異なる自動運転の姿

フィジカルAIを支えているのはVLAモデルであり、そのモデルを強化させていくためには、データが重要であること、そして、そのデータを生成したり、モデルのシミュレーションを行ったりするのが世界モデルの役割であることをここまで述べてきました。

これらが複合的に絡み合い、2026年に再注目されている話題として、自動運転の新しい姿について解説します。

従来の自動運転はルールベース

従来の自動運転（レベル2〜4）は、周囲を認識し、エンジニアが記述した膨大なルールに従って走行するモジュール型（ルールベース）が主流でした。しかし、予期せぬ歩行者の動きや複雑な交通環境など、ルール化が困難な例外的な事象への対応が大きな壁となっていました。

また、これにより、想定外の行動をした際の原因がわからなくなるブラックボックス化が大きな問題となっており、実際に稼働している自動運転車への批判が相次いでいました。

現在の主流はE2E（エンドツーエンド）ベース

最新の仕組みでは、センサー入力から車両操作までを一貫して処理するエンドツーエンド（E2E）方式へと進化しています。つまり、端から端まで単一のモデルで処理を行うものです。

その核となるのは、物理法則や因果関係を把握する世界モデルの導入です。AIは脳内で数秒先の未来をリアルタイムにシミュレーションし、文脈に基づいた柔軟な判断を自ら下すものになっています。

世界モデルはAIにとって「世界」を認知するための環境

人間は本能的に、そして後天的に獲得してきた感覚のおかげで、見るだけで今その状況で何が起こっているかを知覚することができます。しかし、AIにとってはそういった「世界」の認識が難しいのです。

自動運転車などのフィジカル AI システム向けに世界モデルを構築するには、実世界の広範なデータ、特に多様な地形や条件からの動画や画像だけでなく、起こりうるかもしれない危険な状況でのデータが必要です。

世界モデルは空間的な関係と3D環境における物理的挙動の深い理解により、AI の機能を拡張します。これにより、複雑なシーンで物体がどのように移動し、相互作用するかを予測するなど、現実的な因果シナリオをシミュレーションすることが可能になります。

ここでは説明を省略しますが、CES2026でNVIDIA社がこの世界モデルを前提にした自動運転向けのオープンソースAIモデルとツール群をAlpamayoとして提供することが大きな話題となりました。

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エージェントAI・マルチエージェントシステムが本格的に活用される

フィジカルAIと並び、2026年に大きな転換点となることが予想されるのは、エージェントAIです。

人間の指示がなくとも自律的にAIが判断を下すだけでなく、複数のツールと連携して様々な行動をおこなってくれるシステムとして期待されています。

これまでのエージェントAIは、個人的なタスクを自律的に行うもので、人間の指示が前提となっていました。

2026年期待されているエージェントAIは、企業などのより大きな単位で動くものとなり、自律的に連携し動くものとなります。

企業におけるエージェントAIの実装は、単一のスーパーAIにすべてを任せるのではなく、特定の機能に特化した複数のエージェントが連携するマルチエージェントシステムが主流になります。

「オーケストラのように動く」組織型エージェントAI

Salesforce社やMicrosoft社はこのシステムをworkforce orchestrationというような概念を使って説明しており、エージェントAIがまるでオーケストラのように動いて働くというものです。

オーケストレーター（指揮者エージェント）は、人間からの複雑な依頼を受け取り、文脈を理解した上で、適切な専門エージェントにタスクを割り振ります。専門エージェントは「法務チェック担当」「Pythonコーディング担当」「データ分析担当」「広報文作成担当」など、特定のドメイン知識と専用ツールへのアクセス権限を持つエージェント群のことを指します。専門エージェントが担当の業務をこなし、オーケストレーターへタスクの結果を戻します。

このように記述すると、「ほぼ企業ではないか！」と思われるかもしれません。企業の代わりをしてくれるかどうかは未だ懐疑的ではありますが、いずれ少人数のチームで大企業と同じ規模業務を遂行できるレベルに達するかもしれません。

エージェント型AIを支えるMCP

エージェントが自律的に動くのを支える技術がMCPと呼ばれる技術です。Claudeなどで有名なAnthropic社が開発したもので、AIエージェントが外部のデータソースやツールと接続するための統一規格です。

これまで、AIに社内データベースを検索させたり、SaaSツール（SlackやSalesforceなど）を操作させたりするには、個別にAPI連携を開発する必要があり、これが大きな障壁となっていました。

MCPは、ハードウェアにおける「USB-C」のように、一度コネクタを作ればどのAIモデルからでも接続できるようにするものです。

2026年には、多くのSaaSベンダーやデータベース製品がMCPに対応することで、エージェントAIは社内のあらゆるデータとツールにアクセスできる状態となり、その有用性が向上します。GoogleやMicrosoftもこの標準化の流れに合流しており、エージェントエコシステムの拡大を後押ししています。

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ドメイン特化型モデル・SLMが拡大

これまではLLMが主流となってきましたが、これからのAI活用においては、特定の業種・職種・分野に特化したドメイン特化型 AIモデル、すなわちSLM（小規模言語モデル）が主役となるでしょう。

法務や医療、金融などの専門的な知識が求められる場合、これまではハルシネーションを起こしてしまうことが問題視されていました。最近では、業界固有のエキスパートデータなどの高品質なデータによる学習と高度なRAG技術によって劇的に改善されてきています。

なぜ2026年に拡大が期待されているかというと、2025年まではこうしたSLMが導入されてきていましたが、一部に限られ、ChatGPTやGeminiといったLLMを、業務にどう導入するかということに議論の軸足が置かれてきたという側面があります。

2025年の終わり頃からは、学習データ数が少ないことによるコスト面とオンプレミスやプライベートクラウドで展開ができることによるセキュリティ面でのメリットが注目され、SLMという言葉が一般化しました。

前述のエージェントAIの発達も相まって、2026年はドメイン特化型モデル、SLMが普及し、より多くの企業が導入することが予測されます。

当社APTOでは、専門的領域特化型言語モデルのデータストック「harBest Expert」というサービスを開発、展開しております。

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国産AIインフラとソブリンAI（AI主権）

専門分野に特化した「信頼性の高いAI」を目指す日本

日本政府は、「世界で最もAIフレンドリーな国」を目指し、規制緩和と積極投資の両輪でAI戦略を推進しています。特に2026年度予算では、AI開発支援やインフラ整備に過去最大規模の資金（約1兆円規模の関連予算）が投じられています。

政府は、日本のAI戦略が世界に出遅れていることを認めた上で、産業・研究分野で質の高いデータを持つ日本の強みを生かして「信頼性の高いAI」の開発を目指すというアメリカや中国とは異なる戦略を取っています。

自国でAIの主導権を持つソブリンAI

世界各国で取り組みが加速している、ソブリンAI(Sovereign AI)は、2026年さらに注目されることになるでしょう。日本ではAI主権、主権AIなどと言われています。

ソブリンAIとは、国が自国のインフラ、データ、労働力、ビジネスネットワークを用いて人工知能を生み出すことができる能力とNVIDIA社は定義しています。

ソブリンAIの二つの要素：物理的インフラとデータインフラ

ソブリンAIには物理的なインフラとデータインフラの二つの要素があります。

物理的なインフラとは、例えば、AIは計算のためにたくさんの電力が使われるため、そのためのインフラ設備とエネルギーの確保が重要です。計算機設備や通信網などの基盤、AIに使われる半導体を自国で生産できることもインフラ設備に含まれます。物理的インフラに関しては、現在自国で賄うことができる国は15カ国程度と言われています。

データインフラには、ソブリン基盤モデル、つまり、特定の方言や文化、慣習への対応を強化できるよう各国・地域のチームが開発して現地のデータセットでトレーニングさせたLLMなどを指します。

例えば、日本には消えつつある言語、方言が数多ありますが、音声AIモデルに学習させることで、実際に話者がいなくなる危機に瀕することばの保護と継承につながります。

当社APTOも以前言語の保護・継承に関するプロジェクトに参画しています。世界各国・日本各地から集まるAPTOのスタッフにとって、言語や文化の保護と継承の重要性を再認識した機会となりました。

ソブリンAIがなぜ重要視されるか

生成AIの登場以後、マーケット、産業の構造を再形成するだけでなく、仕事のあり方、人間の存在意義にまで深く影響を与えるようになってしまいました。持続可能性への取り組みを促進する上でも、ソブリンAIという考え方、取り組みは大変重要なものとなります。

ソブリンAIを強化することのメリットとして、自国のデータ、データのセキュリティやプライバシー保護が強化され、すなわち、それらを自国内でコントロールができることにつながります。また、その結果として、国家が戦略的な意思決定を迅速、効率的に行うことができるでしょう。文化の保護だけでなく、安全保障にも寄与します。

AIの発達にはやはりデータが不可欠

ここまで述べてきたように、AIの発達だけでなく、自国の利益の保護に至るまで、どのレベルにおいてもデータが重要であることは明白です。

LLMの精度は、強化学習によりまだまだ向上の余地があるとされています。そのためには、学習方法の進化だけでなく、データの量と質と専門的であるかどうかが重要となってきます。

フィジカルAIの実装においては、視覚データや触覚に関わるデータ、動作に関するデータなど様々なデータが必要とされています。世界モデル上での合成データの作成だけでなく、求められるデータによっては人間のロボットオペレーターによるデータの生成も必要となります。データの生成のあとは、4D、動画での複雑なアノテーションも欠かせません。

まとめ

今回の記事では、2026年のAIトレンド予測を解説いたしました。

フィジカルAIの発達により、ロボティクスにおけるブレイクスルーと技術の一般化が予想される2026年。2023年のChatGPTの登場の時をはるかに凌ぐインパクトを社会に与えるのではないでしょうか。

AIが発達し社会実装されていくためには、AIにとって思考の資源となるためのデータが重要であることは、これからも変わりません。

harBest（ハーベスト）by APTOでは、AI開発に必要なデータセントリックなアプローチでゼロからAI開発のサポートをしています。

AIに欠かすことのできないLLM/SLM/ドメイン特化型モデル開発やフィジカルAIに欠かせないデータの作成や、アノテーションについて、お客様のビジネス領域やご要望に合わせてご依頼を承っております。

また、データセットの配布、販売も行っております。高品質かつ専門的なデータセット作成、AI開発にお困りの場合、ぜひご相談ください。 下記よりお問い合わせをお待ちしております。