“AIガバナンスの放置”は経営リスクに 2026年に知っておくべきAIトピック7選：コンプライアンスは“努力目標”から“必須要件”へ

AI技術の活用はいまや、企業の事業戦略で重要な位置を占めるようになった。ITリーダーやIT担当者が気にすべき領域はもはや“技術的な進化”だけではない。2026年に押さえておくべきAI活用の動向を7つ説明する。

[Damon Garn，TechTarget]

　AI（人工知能）技術は実験的な技術から、ビジネスを支える基盤技術へと進化を遂げている。技術的な進化の内容を理解することは重要だが、企業の意思決定者は、2026年に重視されるとみられるAIガバナンスやサステナビリティーといった、より踏み込んだ動向への理解が求められる。こうした観点を踏まえてこそ、短期と長期の双方で成功につながる戦略を描くことができる。

　AI技術を取り巻く変化に適応できない組織は、競争力の低下や市場での存在感喪失、さらには競合と同等のスピードでイノベーションを推進できなくなるリスクに直面する可能性がある。本稿は2026年の企業のITシステムに大きく影響すると予想される、主要なAIトピックを7個紹介する。

1．LLMとオープンソースAIモデルの進化

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　2026年も、大規模言語モデル（LLM）がより高機能化し、企業のビジネスに実用的な用途に適した形へと進化する流れが続くだろう。

主な進化の例として、以下が挙げられる。

• テキスト、画像、音声、動画を組み合わせて扱うマルチモーダルLLMによる、より直感的で包括的な対話。
• 複雑な一連のタスクを自律的に実行する、エージェント型／自律型システム。
• 現実世界の仕組みや因果関係を理解、推論できるようにした「ワールドモデル」による、AIモデルの機能の高度化。
• 業界や職種に特化したAIエージェントやAIモデルのさらなる細分化。

　オープンソースのAIモデルは今後もLLM活用の中核を担い、企業に対して高い専門性や俊敏性を提供し続けるとみられる。

2．合成データ利用の拡大

　AIモデルの学習に用いられる合成データとは、実際の観測結果ではなく、アルゴリズムやシミュレーション、パターンに基づいて生成されたデータを指す。データが不足しがちな、機密性や取得コストが高い情報も生成できるため、AIモデルの学習を容易にする。完全に合成されたデータで学習させる場合もあれば、実データと組み合わせたハイブリッド型もある。中には合成データで学習した後に実データで微調整（ファインチューニング）を実行するモデルも存在する。

　合成データは、実験的な段階から実用フェーズへと移行しつつあり、2026年には大きな成長が見込まれている。企業が合成データの生成と活用のための方法を習得することで、競争力を維持、強化できる可能性が高まる。

3．AISecOpsチームの開発と展開

　2026年にはAI技術で強化されたセキュリティチームが、現実の物体やシステムをデータ化して仮想空間で再現する「デジタルツイン」や、AIモデル同士を戦わせて防御力を高める「敵対的学習」（Adversarial Learning）を活用し、ユーザー企業のITインフラに合わせたセキュリティ機能を即時に提供するようになる。AIによる脅威検知と自動応答は、最新のセキュリティ基盤を支える中核要素となる。

　自社のセキュリティに最新のAI技術を適用するには、新たなガバナンス要件の検討や、AIスキルを持った人材の採用、そしてAI技術を悪用した新たな攻撃ベクトルの対策方法を検討する必要がある。これらの取り組みを怠る組織は、深刻な金銭的損失や市場評価の低下を招くセキュリティ事故にさらされるリスクが高まる。

4．サステナビリティー重視の加速

　AI技術はビジネスに大きな変革の機会をもたらす一方で、エネルギー消費の増加といった環境面での懸念を生み出す。これらはコンプライアンスの問題や、企業イメージの悪化につながる可能性がある。

　サステナビリティーは、現在のITインフラの重要テーマの一つだ。2026年には、AI戦略にサステナビリティーを組み込むことを求める圧力が、さらに強まると考えられる。主な取り組みとしては、以下が挙げられる。

• 組織全体のサステナビリティー目標の達成
• サステナビリティー関連の法規制・要件への対応
• 再生可能エネルギーの活用による効率向上
• 省電力のハードウェアやOSの採用
• 環境負荷を低減するデータセンター運用の確立

5．倫理的AIに対する期待の高まり

　倫理的なAI技術は、経営層にとって最重要課題の一つになりつつある。投資家からの監視強化や新たな規制、プライバシー保護の必要性、責任あるデータ利用への関心の高まりが、この流れを後押ししている。

　企業のリーダーは、AI技術の説明可能性や透明性を、AI導入の枠組みに組み込む必要がある。投資家や顧客の期待に応えるためにも、AI技術を責任ある形で倫理的に活用していることを、組織として示さなければならない。

6．AI規制のグローバルな整備

　もはやAIは、任意参加型や自主的な取り組みだけで統治できる段階を超えている。今後企業は、責任ある利用や透明性、人間による監督を重視した法規制や標準規格に従うことが求められる。

　主な規制や標準規格として、以下が挙げられる。

• 「EU AI Act」
  • EU（欧州連合）が制定したEU AI Actは、EU域内のAIシステムの提供者および利用者に対し、AI技術の利用分野やシステムの内容がもたらすリスクの程度に応じた義務を課す。AI技術の高い精度や透明性の確保、技術文書化、人間が監視、関与し、必要に応じて介入や制御が可能であることを重視している。
• 「ISO/IEC 42001」
  • 国際標準化機構（International Organization for Standardization）が定めるISO/IEC 42001は、AI管理システムの確立や実装、維持、継続的な改善を通じて、AI技術の透明性と倫理的利用を確保するための国際標準規格だ。
• 「NIST AIリスクマネジメントフレームワーク」（AI RMF）
  • AI RMFは米国国立標準技術研究所（National Institute of Standards and Technology: NIST）が定める規格で、AIに関連するリスクを特定、評価、管理し、適切な方法で低減を図ることを目的としている。

　これらの法規制や標準規格は、責任あるAI活用とコンプライアンスの基礎となる。2026年以降、世界中の企業におけるAI戦略や調達、利用の在り方は、こうした枠組みに影響を受けるだろう。

7．業務の標準プロセスへのAIガバナンスの統合

　AIガバナンスの運用とは、企業の業務プロセスの中に、AI技術のリスク管理や品質保証の仕組みを組み込むことを意味する。ガバナンスはもはや、AI導入に後付けされる補助的な要素ではない。AI技術の開発から運用に至るまで、全ての段階に最初から組み込まれるべき概念となっている。コンプライアンスを証明するための定量的な指標も欠かせない。

　具体的な取り組みの例として、以下が挙げられる。

• AI導入の際にコンプライアンスを必須要件として位置付ける。
• 倫理とプライバシーを維持するために、人間による監督を継続的に強化する。
• 機械学習をはじめとしたAI技術に対して、バージョン管理や構成管理、監視を含むライフサイクル管理を実施する。
• AIシステムの透明性を確保するために、利用するデータの追跡や監視、管理の手法を確立し、文書化する。
• データ主権やデータ管理、プライバシーに関する現行の法規制に準拠する。

AIパフォーマンスの「測定可能性」を高めよ

　2026年に向けて企業の経営層は、AIシステムがもたらす価値や安全性、コンプライアンスを定量的に示すデータを、これまで以上に求めるようになる。この情報は、データドリブンなAI戦略の策定を可能にすると同時に、各種の規制の要件を満たす際にも不可欠になる。