押さえておきたいAIの技術の動き：エージェント・マルチモーダル・小さなモデル

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AIの技術は変化が速く、毎月のように新しい製品や機能が発表されます。すべてを追いかけるのは現実的ではありません。このコラムでは、企業がいま押さえておきたい技術の大きな流れと、その向き合い方を整理します。

いま、どんな技術の流れがありますか？

2026年7月14日に閣議決定された「第Ⅱ期人工知能基本計画」について、内閣府が公表した概要では、AIが業務を支援する道具から、意思決定や実行を担う主体へと進化しているとし、エージェント型AIが世界各国で急速に伸びているとしています。あわせて、マルチモーダルの基盤モデルの開発の推進や、AIロボティクス・自動運転を中心としたフィジカルAIの社会実装の加速も掲げています。国の計画からも、技術の広がりの方向が読み取れます。

① エージェント型AI

エージェント型AIは、指示を受けて答えるだけでなく、目的に向けて作業の手順を考え、ツールやシステムを操作して実行まで進めるAIです。たとえば、情報を集めて表にまとめる、決まった手順で申請の書類を整える、といった一連の作業を任せられる場面が出てきています。一方で、AIが自ら操作を行うため、任せる範囲と権限、記録の残し方を決めておくことが欠かせません。詳しくはAIエージェントを業務に入れる前に確かめることをご覧ください。

② マルチモーダル

文章だけでなく、画像、音声、動画などをまとめて扱えるAIです。紙の書類の写真から内容を読み取る、会議の音声から議事録をつくる、現場の写真から状態を説明する、といった使い方が考えられます。使い方の例は画像・音声も扱うAIで広がる使い方でまとめています。

③ 小さなモデル

大きなモデルだけでなく、軽くて手元の機器でも動く小さな言語モデル（SLM）も増えています。たとえば Microsoft は、Phi という小さな言語モデルのファミリーについて、クラウドに接続せずに機器の上でAIを動かせる、と説明しています。情報を社外に出しにくい業務や、通信が不安定な現場で使える選択肢になります。使いどころは小さな言語モデル（SLM）の使いどころで取り上げています。

④ フィジカルAI

ロボットや機械に組み込まれ、現実の世界で動くAIです。製造、物流、建設などの現場の作業を支える技術として注目されています。考え方はフィジカルAIとはでまとめています。

技術の変化と、どう付き合えばよいですか？

総務省の「令和8年版 情報通信白書」によると、日本の企業のうち生成AIを「積極的に活用する方針」または「活用する領域を限定して利用する方針」とした割合は68.9%で、前年度の49.7%から上がりました。活用の方針を持つ企業が増えるなかで、技術の選び方が問われる場面も増えています。

技術と付き合ううえで、次の3つを意識すると判断がぶれにくくなります。

• 課題から考える： 新しい技術が出たときは、「自社のどの業務の、どの課題に効くか」から考えます。課題のない技術の導入は、試すこと自体が目的になりがちです
• 切り替えやすくしておく： 特定の製品やモデルに深く依存した作りにすると、技術が変わったときの乗り換えが難しくなります。データの置き場所や連携の作りを、切り替えやすい形にしておきます。考え方はベンダーロックインを避ける考え方をご覧ください
• 守りも一緒に考える： 新しい技術には、新しいリスクがついてきます。エージェントの権限、マルチモーダルで扱う画像や音声の情報など、使う前に情報の扱いを確かめます

国の計画の読み方は、人工知能基本計画を企業はどう読むかでも取り上げています。