すっかり身近になった生成AI。代表的な大規模言語モデル（LLM）３種類に、
2025年の日本での生成AI活用状況と、2026年の生成AIのトレンドを聞いてみました。
ChatGPT（GPT-5.2） OpenAI
Gemini 3 Flash Google
Claude Sonnet 4.5 Anthropic
2025年の生成AI活用状況は
まずは2025年の生成AIの活用状況です。2025年はどのような年だったのでしょうか。
プロンプト「2025年の日本での生成AI活用状況は、どのようなものでしたか」
◆ChatGPT
2025年の日本における生成AIの企業活用状況は、次のように整理できます。
・導入状況
多くの企業が生成AIの導入を進め、調査によっては企業の約43～57％が何らかの形で生成AIを活用（全社・部門利用を含む）していると報告されています。導入割合は2024年から大きく増加しました。
一方で別調査では約25％程度にとどまるという結果もあり、企業規模や産業によって活用度合いに差がありました。
・使われ方
生成AIは主に日常業務の効率化（報告書作成、メール対応、資料生成など）で効果を実感されている企業が多く、業務プロセス改善の目的で使われています。
部署単位や試験的に導入するケースが多く、全社横断で活用する企業はまだ一部に留まっています。
・課題
専門スキル不足やリスク管理（セキュリティ・品質）が導入・定着の阻害要因として多く挙げられており、日本企業の活用成熟度を押し下げています。
欧米や中国企業と比較すると、導入の深さや効果創出の点で遅れが指摘されています。
まとめ
2025年の日本では、生成AIの関心と導入は急速に進んだものの、活用の深さや成果には企業間で差があり、特にスキルや組織設計の課題が大きいという状況でした。企業は効率化の手段として利用している一方で、戦略的な活用や本格的な業務変革はこれからという段階が多かったと言えます。
◆Gemini
2025年の日本における生成AIの活用状況は、前年までの「試験的導入」から「実務への定着と専門特化」へと大きく舵を切った一年となりました。
総務省や民間調査の結果を基に、2025年の主要な動向を整理しました。
１．普及率と利用実態
若年層と大企業が牽引個人の利用経験率は約27%から42%（調査により幅あり）まで上昇しました。
2024年の約9%から大幅に増えたものの、米国（約68%）や中国（約81%）などの諸外国に比べると、
依然として慎重な姿勢が続いています。
世代間ギャップ：
20代の利用率は40%超と高い一方、40代以降は20%前後にとどまり、若年層がスマホアプリ経由で日常的に活用する傾向が強まりました。
企業規模による格差: 売上高1兆円以上の大企業では7割以上が言語系AIを導入済みである一方、中小企業の導入率は15%程度と、資本力やITリテラシーによる「AI格差」が顕著になりました。
２．ビジネスでの活用シーン
効率化から専門業務へ初期の「要約」や「翻訳」といった汎用的な使い方から、特定の業務に最適化された使い方が普及しました。
活用領域：
具体的な内容業務効率化会議の自動議事録作成、Excel関数・プログラミングコードの生成。
金融・保険融資審査の補助、コールセンターでの回答支援、膨大な提案資料の自動作成。
製造・開発設計品質の向上、技術継承（ベテランのノウハウをAI化）、需要予測。
カスタマーサポートコンタクトセンターでのAIエージェントによる自動応答（導入率 約50%）。
３．2025年の主要トレンド
国産AIと「AIエージェント」：
2025年は、日本独自のニーズに応える動きが加速しました。
国産LLMの台頭：
NTTの「tsuzumi」や富士通の「Fujitsu Kozuchi」、PFNの日本語特化モデルなど、セキュリティと日本語精度に優れた国産AIが、金融や官公庁などの機密性の高い現場で本格採用されました。
AIエージェントの胎動：
単なる対話ではなく、自律的にタスク（調査→分析→レポート作成）を遂行する「AIエージェント」への関心が急増。導入済み企業はまだ数%ですが、6割以上の企業が導入を検討し始めました。
CAIO（最高AI責任者）の設置：
生成AIの効果が高いと回答した企業の約6割がCAIOを配置しており、組織レベルでの戦略的な活用が進みました。
４．浮き彫りになった課題活用が進む一方で、日本特有の課題も明確になっています。
ROI（投資対効果）の不透明感：
導入したものの「期待通りの効果が出ていない」と感じる企業も約25%存在し、単なるツール導入ではなく、業務プロセス自体の見直しが必要であると認識されました。
人材不足とリテラシー：
AIを使いこなせていると回答した企業は2割強にとどまり、社内でのリスキリング（学び直し）が急務となっています。
セキュリティ懸念：
経営層の約9割がセキュリティリスクを懸念しており、ガバナンスの構築が導入の障壁となりました。2025年は、AIが「魔法のツール」から「標準的なインフラ」へと脱皮する過渡期であったと言えます。
◆Claude
2025年の日本での生成AI活用状況について、最新のデータをまとめますね。
・2025年の日本の生成AI活用状況
導入率の現状
日本企業の生成AI導入率は56%に達し、世界平均とほぼ同水準まで上昇しました。しかし、実態を詳しく見ると複雑な状況が見えてきます。
世界主要国と比較すると、中国が81.2%、アメリカが68.8%の企業が生成AIを利用しているのに対し、日本の利用率は27.0%にとどまっています。
・特徴的な傾向
効果の二極化
日本企業は活用の推進度こそ平均的ですが、他国に比べて効果創出の水準が低く、期待を上回る効果を実感している企業は限られており、効果が期待を下回る企業の増加が明らかになりました。
内向き志向
「業界構造を根本から変革するチャンス」「他社より相対的に優位に立つチャンス」が減少した一方、「自身や周囲の困りごとを解決するチャンス」が増加し、内向きの捉え方が過半数を占めました。
具体的な活用事例
パナソニック コネクトは、社内AIアシスタント「ConnectAI」で2024年に44.8万時間の労働時間削減を達成しました。
富士通はGitHub Copilotの活用で、2025年度末までに累計37万5,000時間の削減効果を見込んでいます。
・市場規模の予測
IDC Japanは2023年から2028年にかけての年平均成長率を84.4%と予測し、2028年には市場規模が8,028億円に達するとしています。
日本は導入が進みつつありますが、「導入すること」と「効果を出すこと」の間にまだ大きなギャップがある状況です。成功企業と苦戦企業の二極化が進んでいるのが2025年の特徴といえます。
2026年の生成AIのトレンドは
代表的なLLM３種による、2025年の生成AI活用状況の分析は、このような内容となりました。
では続いて、2026年の生成AIのトレンドを、生成AIに聞いてみましょう。
プロンプト「2026年の生成AIのトレンドはどのようになりますか」
◆ChatGPT
以下は、2026年の生成AI（Generative AI）の主要トレンドについての最新予測・動向まとめです。ここでは企業・技術・社会・規制の観点から、現在注目されているテーマを網羅的に整理しています。
１．AIエージェント／デジタルワーカーの本格普及
従来の“質問して返答を得るAI”から、自律的にタスクを完遂するAIエージェントが主流へ移行します。
これらは単なる生成ではなく、「目標を理解・分解し、実行する」能力を持ち、営業支援・カスタマー対応・計画立案などビジネスワークフローを自動化します。
ポイント
単発の生成から「実際の業務遂行」へシフト
エージェントの導入率・ROIが大幅拡大傾向（企業の79％以上利用の予測あり）
２．マルチモーダルAIの標準化
言語だけでなく、“音声・画像・動画・データ表・3Dオブジェクト解析”を同時に扱えるAIが標準となります。
これにより、ユーザーは「話して」「見せて」「操作して」AIとやり取りできるようになり、生成体験がより直感的・多様化します。
３．企業内AI導入が深化：基幹システム統合とROI拡大
企業は生成AIを“オプション”ではなくコアシステムの一部へ統合します。
ERPやCRMにAIレイヤーを埋め込み、リアルタイムでインサイトを出したり意思決定を支援したりする動きが加速します。
AIインフラの拡大という面では、2026年のAI投資は前年比約44％増、約2.5兆ドル規模になる、という予測も出ているようです。
４．AIガバナンス・安全性・規制強化
AI導入が進む一方で、倫理・セキュリティ・法規制への対応が不可欠になります。
特に生成AIはディープフェイクや著作権、誤情報のリスクが高く、国・企業レベルでのルールづくりが進行中です。
・注目点
出力された生成物の「透明性・出所表示」規制の義務化
重大分野（医療・金融・インフラ）では人間の最終判断責任が必須
５．専門領域特化モデル（スモールモデル）の成長
汎用モデル（大規模モデル）だけでなく、特定領域・業務データに最適化された専門モデル（SME-LLM）が重要視されます。これは業界特有の用語・ルールへの高い適合や、プライバシー保護の要求から来ています。
６．人間の役割の再定義：問い設計（Prompt＋Goal Engineering）
AIが大量のアイデア・ドラフトを生成できるようになると、人間の価値は
「何を問うべきか？」
「どんな目標を設定するか？」
を定める「問いの設計者」へとシフトします。
これはプロンプトエンジニアリングの深化であり、生成AIの価値を最大化するスキルです。
７．生成AIの社会実装・分断化傾向
2026年は、生成AIの“実験フェーズ終了 → 本格定着期”と見られています。
成功企業と遅れた企業との間で成果格差が拡大しやすく、AI活用が競争力の決定的要素へと変わる年です。
８．生活・クリエイティブ分野への深化
生成AIは仕事以外の領域でも進化します。
AI動画生成・AI音声生成の技術成熟
AIによるリアルタイム翻訳・コミュニケーションアシスタント
ゲーム・エンタメでの動的コンテンツ生成
など、日常生活との接点も増えています。
＜まとめ＞
2026年は「生成AIの実装・運用の年」
生成AIが単なる技術トレンドから“企業と社会の基本インフラ”へと進化する年と見られています。
特に、
仕事の自動化 → 実行まで任せるAI
多様な情報（音声・映像）との融合
ガバナンスと安全性の確立
が、生成AIを真に価値あるテクノロジーにするカギとなります。
◆Gemini
2026年の生成AIトレンドは、これまでの「チャットで回答を得る」という段階から、「AIが自律的にタスクを完結させる」、そして「AIが現実世界（フィジカル）を動かす」という、より実戦的で手触り感のあるフェーズへと移行しています。
主要なトレンドを4つのキーワードで整理します。
１．AIエージェントの本格普及（Agentic AI）
2026年は、単に質問に答えるAIではなく、目標を与えれば自ら計画を立てて実行する「エージェント型AI」がビジネスの標準になります。
自律的なワークフロー：
「四半期の売上を5%上げる施策を実行して」といった指示に対し、AIが市場調査、資料作成、SNS広告の出稿までを複数のツールを跨いで自動で行います。
丸投げの現実化：
人間の役割は「作業」から、AIが提案するプランの「最終承認」と「倫理的監督」へとシフトします。
２．フィジカルAI（Physical AI）とワールドモデル
AIの知能がPCやスマホの画面を飛び出し、現実世界のモノを動かす技術が急速に進化しています。
ワールドモデルの導入：
テキストの次に来る単語を予測するのではなく、「次に物理世界で何が起こるか」をシミュレーションできるAIが登場し、ロボットや自動運転の精度が劇的に向上します。
次世代ロボティクス：
日本の製造業を中心に、AIを搭載した人型ロボットや、より繊細な作業（手指の動きなど）が可能なAIロボットが工場や倉庫で実用化され始めています。
３．推論コストの最適化と「小型・専門化」
2025年まではモデルの「巨大さ」が注目されましたが、2026年は「効率とコスト」が経営課題となります。
スモールLLMの普及：
デバイス上（スマホやPC内）で動く軽量なAIモデルが普及し、プライバシーを守りつつ高速に動作する環境が整います。
バーティカルAI：
医療、金融、法律など、特定の業界データに特化した「専門家AI」が汎用モデルよりも高い信頼性を獲得します。
４．知性のコモディティ化とスキルの再定義
AIがあらゆる知的作業を安価に代行するようになるため、人間のスキル定義が変わります。
リスキリングの波：
多くの企業で、従業員の半数以上に「AIと共働するためのスキル（AIリテラシー）」の再教育が必要になると予測されています。
AI経済圏（エージェント経済）：
AIエージェント同士がネットワーク上でやり取りし、商取引やリソースの最適化を行う新しい経済の形が形作られつつあります。
＜結論＞
2026年は、AIが「便利なツール」から「自律的なチームメンバー」へと進化し、オフィス業務から工場のラインまで、社会のOS（基盤）として完全に定着する年になると言えます。
◆Claude
2026年の生成AIトレンド
１．AIエージェント時代の本格化
2026年はAIが「ツール」から「同僚」へと進化する年で、AIエージェントが生み出す価値が全AI価値の29%にまで拡大すると予測されています。
従業員が「来週の出張手配をして」と曖昧な目標を与えるだけで、AIが自律的にフライトを検索し、予算と照合し、ホテルを予約し、カレンダーに登録するといった一連のワークフローを完遂します。
２．世界モデル（ワールドモデル）の台頭
物理世界をシミュレートできるAIモデルで、LLMの次に来る技術として注目されています。
テキストだけでは伝わらない空間的な指示などに対応でき、AIが「テキストチャット」から「世界理解」へシフトする可能性があります。
３．市場の多極化
ChatGPTの市場シェアは2025年初めの86.7%から2026年1月には64.5%まで低下し、GoogleのGeminiは5.7%から21.5%へと4倍以上に成長しました。中国発のDeepSeekやxAIのGrokなど新興勢力も台頭中です。
４．フィジカルAIの進出
AIがスマホやPCの中だけでなく、現実世界に進出する年になり、ヒューマノイドロボットの開発が加速しています。
５．専門特化型LLMへのシフト
汎用型から専門領域に特化したモデルへと大きくシフトします。企業は自社データで小型LLMをファインチューニングする動きが加速します。
６．チーム生産性の向上
個人の能力拡張から、チーム全体の生産性をいかにAIで底上げするかがフロンティアになります。
＜重要なポイント＞
2026年はAIの「お試し期間」が終了し、ROIを問われる厳しい年になり、AIを活用できる企業とできない企業の勝敗が決する年になると予測されています。
2026年は「期待」から「実用」へのシフトが本格化する、まさにターニングポイントの年になりそうです。
〇2026年の生成AIは・・・
AIエージェントの業務活用が本格化するという予測は、各LLMともに共通していますね。
また、規制やガバナンスに言及している生成AIもあります。フィッシングメールが生成AI活用によって、自然な文章になっているという話もあるので、さらに注意が必要ですね。
2026年の生成AIのトレンドが子の回答の予測通りだったのか、来年ぜひ振り返ってみたいと思います。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
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