AIの次にくる技術とは？AIエージェントやフィジカルAIなど注目技術を解説

めまぐるしい発展を遂げるAIによって、人々の暮らしや企業活動は大きく変化しています。生成AIの普及に続き、AIエージェントやフィジカルAIなど、AIをさらに発展させた技術も実用化に向けて進化しています。

そのため、「AIの次に来るものは何か」「生成AIの次はどのような技術が注目されるのか」と気になっている方も多いのではないでしょうか。

2026年現在、「AIの次」に単一の技術が登場するというよりも、AIとロボティクス、量子技術、通信、IoTなどが組み合わさり、新たな技術やサービスへ発展していく流れが注目されています。

この記事では、AIの次にくる技術として注目される10種類の技術に加え、AIエージェント・フィジカルAI・ワールドモデルなどの最新技術について解説します。企業がこれらの技術とどのように向き合えばよいのかも紹介するので、今後のAI・DX戦略を考える際の参考にしてください。

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AIの次にくる技術10選

AIの次にくる技術として注目される分野は、AIそのものの進化だけではありません。

AIとロボティクス、通信、量子コンピューティング、エネルギーなど、複数の技術が組み合わさることで、新しいサービスやビジネスが生まれる可能性があります。

ここでは、現在研究・実用化が進められている10種類の技術について紹介します。

1．自動運転｜移動の未来を変える技術

自動運転とは、カメラやセンサー、AIなどを活用し、車両の周辺環境を認識しながら走行を制御する技術です。

自動運転にはレベル0からレベル5までの段階があり、レベルが上がるほどシステムが担う運転操作の範囲が広がります。

すでに一部の地域や用途では自動運転技術の実証・導入が進んでいますが、あらゆる道路・環境で完全自動運転を実現するためには、技術面だけでなく法制度や安全性などの課題もあります。

今後は自動車だけでなく、物流・農業・工場内搬送など、限定された環境から自律移動技術の活用が広がると考えられます。

2．量子コンピューティング｜従来とは異なる計算方式

量子コンピューティングとは、量子力学の性質を利用して計算を行う技術です。

従来のコンピューターでは「0」または「1」で情報を扱いますが、量子コンピューターでは量子ビットを用いることで、特定の問題に対して従来とは異なる方法で計算できます。

量子コンピューターは、材料科学や創薬、最適化などの分野で活用が期待されています。

2026年時点でも、エラー訂正や大規模化に向けた研究開発が進められています。すぐに従来のコンピューターを置き換えるものではなく、従来のコンピューターやAIと組み合わせながら、特定の問題を解決する技術として発展する可能性があります。

3．人工生命｜生命の仕組みを人工的に研究する

人工生命とは、生命の進化や行動、生態系などの仕組みをコンピューターやロボット、化学システムなどによって人工的に再現し、研究する分野です。

人工生命研究では、生命そのものを作ることだけが目的ではありません。生物がどのように進化し、複雑な行動や集団を形成するのかをシミュレーションによって研究する取り組みも含まれます。

現時点では研究分野としての性格が強いものの、ロボティクスやシミュレーション、創薬など、さまざまな分野との融合が考えられます。

一方で、生物学的な技術と組み合わせる場合は、安全性や倫理面での議論も欠かせません。

4．マテリアルズインフォマティクス（MI）｜データを活用して材料を開発する

マテリアルズインフォマティクス（MI）は、AIや機械学習などの情報科学を材料開発へ活用する技術です。

従来の材料開発では、研究者の経験や多数の実験をもとに新しい材料を探すケースが多くありました。

MIでは過去の実験データや材料データを分析することで、目的に合った材料候補や組み合わせを絞り込み、研究開発の効率化につなげます。

すでに素材・化学・製造業などで活用が進んでおり、バッテリー、半導体、医療材料など幅広い領域での応用が期待されています。

5．人工光合成技術｜太陽光から燃料や化学品を生み出す

人工光合成は、植物の光合成を参考に、太陽光などを利用して水や二酸化炭素から燃料・化学原料などを生み出す技術です。

実現すれば、再生可能エネルギーを利用して化学品や燃料を製造できる可能性があり、カーボンニュートラル実現に向けた技術のひとつとして研究されています。

一方で、エネルギー変換効率や製造コスト、大規模化などの課題があり、本格的な社会実装には継続した研究開発が必要です。

6．水素エネルギー｜脱炭素に向けて活用が進むエネルギー

水素は、利用時に二酸化炭素を排出しないエネルギーとして、カーボンニュートラル実現に向けた活用が進められています。

燃料電池車だけでなく、発電や工場の熱源、化学原料など、幅広い用途が検討されています。

一方、水素は製造方法によって環境負荷が異なるほか、製造・輸送・貯蔵のコストやインフラ整備などが課題です。

今後は再生可能エネルギーとの組み合わせや、低炭素な水素を安定的に供給する仕組みの構築が重要になります。

7．汎用人工知能（AGI）｜幅広い知的タスクに対応するAI

AGI（Artificial General Intelligence）は、特定のタスクだけでなく、幅広い知的作業へ柔軟に対応できるAIを表す際に使われる言葉です。

ただし、AGIについて世界的に統一された定義があるわけではなく、どの水準をもってAGIと呼ぶのかについても議論があります。

生成AIやAIエージェントの能力は急速に向上していますが、AGIがいつ実現するのかを正確に予測することはできません。

企業としてはAGIの実現時期を予測するよりも、現在利用できる生成AIやAIエージェントをどの業務へ活用できるかを検討することが現実的でしょう。

8．IoT｜あらゆるモノをネットにつなぐ

IoT（Internet of Things）は、センサーや通信機能を搭載したさまざまな機器をインターネットへ接続し、データを収集・活用する技術です。

IoT自体はすでに広く普及していますが、AIの進化によって役割がさらに広がっています。

たとえば、工場設備のセンサーデータをAIで分析すれば、故障の兆候を検知したり、設備の稼働条件を最適化したりできます。

今後は、IoTが収集した現実世界のデータをAIが分析・判断し、ロボットなどが実際の行動へ移すフィジカルAIの基盤技術としても重要になるでしょう。

9．6G｜AI時代を支える次世代通信

6Gは、5Gの次世代となる移動通信システムです。

日本を含め世界各国で研究開発が進められており、2030年頃のサービス開始を見据えた取り組みが行われています。

6Gでは通信速度や低遅延だけでなく、AIやロボット、センサーなど膨大なデバイスをリアルタイムで接続するネットワークとしての役割も期待されています。

フィジカルAIや自動運転、遠隔操作などが普及した場合、AIが現実世界とリアルタイムに情報をやり取りするための通信基盤として6Gが重要になる可能性があります。

10．ゼロトラストセキュリティ｜AI活用を支えるセキュリティ

ゼロトラストは、「社内だから安全」「一度認証したから安全」と考えるのではなく、アクセスのたびにユーザーや端末などを確認するセキュリティの考え方です。

ゼロトラスト自体は新しい概念ではなく、すでに企業で導入が進められています。

一方、AIエージェントが社内システムへアクセスし、ユーザーの代わりにデータ取得や業務処理を行うケースが増えると、人だけでなくAIのアクセス権限も適切に管理する必要があります。

そのため、AIが自律的に業務を行う時代では、ゼロトラストをはじめとするアクセス管理・セキュリティの重要性がさらに高まると考えられます。

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2026年に特に注目したいAIの最新技術

ここまで紹介した技術に加えて、2026年時点ではAIそのものも大きく変化しています。

特に注目したいのが、生成AIが「回答するAI」から「判断して行動するAI」へ発展する流れと、AIがデジタル空間から現実世界へ広がる動きです。

AIエージェント｜指示への回答から自律的な実行へ

AIエージェントとは、ユーザーが設定した目標に基づき、必要なタスクを考えながら実行するAIシステムです。

従来の生成AIでは、「文章を作成する」「質問へ回答する」といった、ユーザーからの指示に対する処理が中心でした。

AIエージェントでは、目標を達成するために必要な情報を取得したり、外部ツールを利用したり、複数の処理を順番に実行したりすることができます。

企業にとっては、AIを「情報を生成するツール」から「業務を実行する仕組み」へ発展させる技術として注目されています。

関連記事：AIエージェントとは？生成AIとの違いや仕組み、メリットを解説

マルチエージェントAI｜複数のAIが協力して業務を進める

マルチエージェントAIとは、異なる役割を持つ複数のAIエージェントが連携し、ひとつの目標を達成する仕組みです。

たとえば、情報収集を行うエージェント、分析するエージェント、レポートを作成するエージェントといった形で役割を分担できます。

複雑な業務をひとつのAIだけで処理するのではなく、それぞれの役割に特化したAIを組み合わせることで、より広い業務への応用が期待されています。

関連記事：マルチエージェントAIとは？概要や仕組み、活用例や課題を解説

フィジカルAI｜AIが現実世界で行動する

フィジカルAIとは、AIが現実世界の状況を認識し、ロボットや機械などを通じて物理的な行動を行う技術です。

生成AIやAIエージェントが主にデジタル空間で情報を扱うのに対して、フィジカルAIではカメラやセンサーから現実世界の情報を取得し、その状況に応じて動作します。

製造、物流、建設、農業、自動運転など、物理的な作業が必要な領域での活用が期待されています。

2026年には、AIエージェントと並んでフィジカルAIへの関心も高まっています。ただし、現実世界で動作するため、ソフトウェア上のAI以上に安全性・セキュリティ・責任範囲などの設計が重要です。

ワールドモデル｜AIが現実世界の変化を予測する

ワールドモデルとは、現実世界や仮想環境がどのように変化するのかをAI内部で表現し、行動による結果を予測するためのモデルです。

たとえば、ロボットが物体を動かす前に「この方向へ動かした場合、周囲の環境がどのように変化するか」を予測し、適切な行動を選択する用途が考えられます。

言語を中心に学習するLLMとは異なり、画像・動画・センサーデータなどを利用しながら、空間や時間、物理的な変化を扱う点が特徴です。

フィジカルAIや自律型ロボットが現実世界で安全に行動するための基盤技術として、ワールドモデルへの注目が高まっています。

ローカルLLM・企業専用AI｜AIを自社環境で活用する

AIの高度化と並行して、AIをどこで動かすかという点も重要になっています。

ローカルLLMは、自社サーバーや閉じた環境などでLLMを運用する仕組みです。

すべての企業にローカルLLMが適しているわけではありませんが、機密性の高い情報を扱う場合や、自社データを利用したAIを構築したい場合の選択肢になります。

関連記事：ローカルLLMとは？メリットや課題、構築方法を解説

AIの次にくる技術は「単独」ではなく組み合わせが重要

今後の技術動向を見るうえでは、それぞれの技術を個別に考えるだけでなく、複数の技術がどのように組み合わされるかを見ることが重要です。

たとえば、以下のような組み合わせが考えられます。

今後の技術革新は「AIの次に別の技術が置き換わる」というより、AIを中心に複数の技術が融合する形で進む可能性があります。

企業は「AIの次」に向けて何を準備すべき？

将来登場する技術を予測するだけでは、企業の競争力向上にはつながりません。

現在利用できる技術から取り組みを始め、今後の技術変化へ対応できる基盤を整えることが重要です。

まず現在のAI活用を進める

AIエージェントやフィジカルAIなどが注目されていても、すべての企業がすぐに導入する必要はありません。

まずは生成AIによる文書作成や問い合わせ対応、データ整理など、現在利用できるAIから業務活用を始めましょう。

小規模な業務で効果を確認し、AIを活用するノウハウを社内に蓄積しておくことで、次の技術へ移行しやすくなります。

関連記事：生成AIで業務を効率化！取り組み方や有効なツール、事例を解説

AIが利用できるデータを整備する

高度なAIを導入しても、必要なデータが分散していたり、内容が整理されていなかったりすると十分に活用できません。

社内文書、顧客データ、業務データなどを整理し、必要な人やシステムが適切に利用できる環境を整えましょう。

セキュリティとガバナンスを整備する

AIが「回答する」だけでなく、ユーザーの代わりにシステムを操作するようになると、権限管理の重要性も高まります。

どのAIがどのデータへアクセスできるのか、どの処理を自動実行してよいのか、人による承認が必要な業務は何かをあらかじめ整理する必要があります。

AIを使える人材・体制を整える

新しい技術を導入する際は、ツールそのものだけでなく、業務へ適用できる人材や体制も必要です。

AIの仕組みをすべて専門的に理解する必要はありませんが、AIに適した業務を見極め、出力結果を評価し、安全に運用できる人材を育成しておくことが重要です。

最先端技術との共存に欠かせないスキル

AIや最先端技術が進化しても、すべての業務を技術へ任せられるわけではありません。

新しい技術を適切に使い、人とAIが役割分担できるスキルが重要になります。

クリエイティブな思考

生成AIを使えば、文章や画像、企画案などを短時間で作成できます。

一方、どの課題を解決するのか、誰にどのような価値を提供するのかを考えるためには、人による企画や判断も必要です。

AIが生成したアイデアをそのまま採用するのではなく、新しい視点を加え、目的に合った形へ発展させる力が求められます。

コミュニケーション・共感力

AIによるコミュニケーション支援は進んでいますが、顧客や従業員の背景を理解し、相手との信頼関係を築く場面では、人による対応が重要になるケースがあります。

AIによって定型的な対応を効率化し、人はより複雑な相談やコミュニケーションへ時間を使うなど、役割を分担することが重要です。

問題解決能力

AIは課題解決を支援できますが、「どの問題を解決すべきか」を決めること自体が重要です。

業務全体を確認し、課題の原因を整理したうえでAIをどこへ適用するのか判断する能力が求められます。

倫理的判断力

AIの利用が広がるほど、プライバシーや著作権、公平性、安全性などを考慮する必要があります。

技術的に実行できることと、企業として実行すべきことは必ずしも同じではありません。最終的な判断や責任の所在を明確にしたうえで活用することが重要です。

最新技術に関する知識

新しい技術が登場するたびに、すべてを専門的に習得する必要はありません。

ただし、AIエージェントやフィジカルAIなどの特徴を把握し、「自社の業務へどのように影響する可能性があるのか」を継続的に確認することは重要です。

まとめ

AIの次にくる技術として、自動運転や量子コンピューティング、6Gなど、さまざまな技術が研究・実用化されています。

また、2026年現在はAIそのものも進化しており、AIエージェント、マルチエージェントAI、フィジカルAI、ワールドモデルなどへの注目が高まっています。

今後は「AIの次に何か1つの技術が来る」というよりも、AIとロボット、IoT、通信、量子技術などが組み合わさり、新しいサービスや業務の仕組みが生まれていくと考える方が実態に近いでしょう。

企業としては将来の技術を待つのではなく、まず現在利用できる生成AIやAIエージェントなどから小さく活用を始めることが重要です。

AI活用の具体的なイメージをつかみたい方は、以下の資料もご活用ください。

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