2026年の予測：エージェントが一元化された戦略、新しい働き方を推進する

2025年に着実な進展を遂げた後、2026年はエージェント型AIが企業で本格的に普及する年となるでしょう。

2025年の開始時点では、業界はエージェント型AIが一夜にして急速に普及することを期待していました。その進展は目覚ましく、今もなお加速していますが、本当に重要なのは、この1年を通じて何が可能かという私たちの理解がどのように変わったかです。組織は、単純なチャットボットのユースケースのレベルを超え、計画、実行、反復が可能なシステムの実験に乗り出しました。コアエージェントの能力が強化され、1年前には実現できなかった、より複雑で多段階のタスクが可能になりました。そして、市場が急速に拡大する中、投資とイノベーションは加速度的に蓄積し続けています。

私は12人以上のSnowflakeのリーダー陣とともに、年次のSnowflake Data + AI Predictions 2026レポートをまとめました。このレポートでは、今後1年についての見解を共有しています。全体的なテーマは、エージェントが企業で進展を遂げるということです。今年のレポートに含まれる予測の一部をご紹介します。

• コンテキストウィンドウとメモリが、より優れたAIエージェントを実現するうえで重要となる：これからの1年でコンテキストウィンドウとメモリが大幅に改善されることで、エージェントはより自律的に複雑な課題へ取り組むための広い文脈理解が可能になります。Snowflakeのエンジニアリングおよびサポート担当上級副社長（SVP）のVivek Raghunathanは、「状況について広範囲のコンテキストを記憶し、目の前の問題を解決できるというのは、より人間らしい能力です」と述べています。 

• 従業員は、人とAIのコラボレーションとコミュニケーションを習得する必要がある：人間は引き続き意思決定のプロセスに関与し続けます。なぜなら、意思決定を左右するすべてのデータが必ずしもAIに利用可能であるとは限らないからです。Snowflakeの製品担当VPであるChris Childによると、AIは保有するデータを深く掘り下げることができるものの、直感も依然として重要な役割を果たしていると指摘しています。「AIモデルは保持データを深く理解するようになります。それでも、行動を起こす前に、疑うべき時や、深いフォローアップの質問をすべき時を知る必要があります」とChrisは言います。

• データ戦略がAI-readyかどうかを決定し、AIの成果も左右する：「AIが正確な答えを返す際には、個人データや専有データが漏洩していないことを確認する必要があります。「この回答を見る権限をユーザーに付与すべきでしょうか？マーケティングチャットボットが従業員の個人識別番号や顧客のクレジットカード番号を漏洩していませんか？それはAIの問題ではなく、データをどのように管理し、セキュリティを確保するかという問題です」とSnowflakeのCIO、Mike Blandinaは説明しました。

2026年末までには、AIに何ができるかが中心的な問いではなく、人とAIがどのように協働するかが問われるようになります。言い換えれば、自律性が高まる環境において、役割がどのように進化し、意思決定がどのように共有され、リーダーが信頼と明確さを構築するかということです。

10年前、最高データ・アナリティクス責任者（CDO）の役割は、主にデータの管理に集中していました。しかし、エージェント型AIの登場により、その役割は企業全体におけるAIがどのように機能するかを統括する役割へと拡大しました。CDOは、エージェントが信頼するデータの品質とガバナンスに責任を持ち、エージェントが統合するワークフローを設計し、それらのシステムが実環境で適切に機能するかにも責任を負います。これにより、CDOはエンジニアリング、ガバナンス、セキュリティ、運用、製品チームをカバーする真のAI COOに近い役割を果たすようになり、AI運用モデルが安定性と信頼性を備え、ビジネス目標と整合するようにします。 

2026年の課題は、エージェントを本番環境に投入することだけではありません。リーダーは、エージェント運用を支える組織的な規律を整備する必要があります。すなわち、検証フレームワークを確立し、人間の監視の始点と終点を定義し、オブザーバビリティを維持することで、すべてのエージェントアクションを監査、説明、信頼できるようにします。これにより、継続的なモニタリングと評価によりエージェントの振る舞いをビジネス意図に沿わせるための、AI品質管理の正式な機能が確立されるようになります。信頼性に真剣に取り組む企業にとって、必然的な次のステップと言えます。

この監視レベルは、強力で一元化されたデータ基盤とガバナンスに依存します。初期の実験で効果を発揮したフェデレーテッドモデルはスピードを生み出しましたが、エージェントシステムには一貫性が求められます。共有セマンティクス、統合された許可だけでなく、エージェントがワークフロー全体でスケールしても確実に維持される安全策が必要です。

組織がプロセスや意思決定権を再設計するにつれて、全社的なフィードバックループが不可欠になります。このループではチームが安全策を洗練し、モデルの挙動を改善し、アカウンタビリティが決して曖昧にならないように支援します。近い将来では、エージェント型システムは、境界が明確な、構造化された低リスクのワークフローに最も適しているでしょう。データ成熟度、ガバナンス、組織の準備状況が高まるにつれて、エージェントはより複雑な意思決定パスに進化し、より高い自律性と戦略的影響力を発揮するようになります。

エージェント型AIが進化しても、人間の仕事がなくなることはありません。それは仕事の進め方を再定義し、新たな機会とスケールを切り開きます。今後の詳細については、Snowflake Data + AI Predictions 2026をご覧ください。