--- title: "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｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/column/ai-technology-trends/ description: "AIの技術は、自ら作業を進めるエージェント型、画像や音声も扱うマルチモーダル、手元で動く小さなモデル、現場で動くフィジカルAIへと広がっています。企業が押さえたい動きと向き合い方を整理します。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- [柱：基盤とセキュリティ](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/infrastructure-security/) # 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 執筆：[石田誠](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#ishida)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 3件[図解 1点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 AIの技術は、①自ら作業を進めるエージェント型、②画像や音声も扱うマルチモーダル、③手元の機器でも動く小さなモデル、④現場で動くフィジカルAIへと広がっています。新しい技術を追いかけるより、自社の業務の課題に照らして「どれが効くか」を見極め、切り替えやすい作りにしておくことが大切です。 自社の「基盤とセキュリティ」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 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。 この記事でわかること - いま押さえておきたい4つの技術の流れ - それぞれが企業の業務にどう関わるか - 技術の変化と付き合うための考え方 ## 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](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-agents-for-business/)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](https://www.ai-ready.jp/column/multimodal-ai-business/)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](https://www.ai-ready.jp/column/small-language-models-use/)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](https://www.ai-ready.jp/column/physical-ai-overview/)でまとめています。 押さえておきたい4つの技術の流れ - **エージェント型AI**：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ます。**任せる範囲と権限、記録**を決めておきます - **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ます - **小さなモデル**：軽くて手元の機器でも動かしやすく、情報を社外に出しにくい業務や通信が不安定な現場の選択肢になります - **フィジカルAI**：ロボットや機械に組み込まれ、現実の世界で動きます 新しい技術は、自社のどの業務の、どの課題に効くかから考えます。 ## 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](https://www.ai-ready.jp/column/avoiding-vendor-lock-in/)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](https://www.ai-ready.jp/column/reading-japan-ai-basic-plan/)でも取り上げています。 ## 関連するひな形・ガイド・用語 ガイド - [AIエージェントを業務に入れる前に確かめること：任せる範囲・権限・記録](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-agents-for-business/) - [生成AIの使い方の選び方：SaaS・API・自社環境の違いと判断の目安](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-platform-selection/) コラム - [AIエージェントで仕事はどう変わるか「自分で作業する」から「任せて確かめる」へ](https://www.ai-ready.jp/column/ai-agents-and-work/) - [画像・音声も扱うAIで広がる使い方](https://www.ai-ready.jp/column/multimodal-ai-business/) - [フィジカルAIとは：現場で動くAI](https://www.ai-ready.jp/column/physical-ai-overview/) - [小さな言語モデル（SLM）の使いどころ：大きなモデルとどう使い分けるか](https://www.ai-ready.jp/column/small-language-models-use/) - [エッジAIとは：手元の機器で動くAI](https://www.ai-ready.jp/column/edge-ai-overview/) - [人工知能基本計画を企業はどう読むか](https://www.ai-ready.jp/column/reading-japan-ai-basic-plan/) - [AIのベンダーロックインはどう避けるか？依存を減らすより「出口」を用意する考え方](https://www.ai-ready.jp/column/avoiding-vendor-lock-in/) ## よくあるご質問 Q新しい技術が出るたびに、ツールを入れ替えるべきですか？ A入れ替えを急ぐ必要はありません。自社の業務の課題に効くかどうかで判断します。あわせて、特定の製品に依存しすぎない作りにしておくと、技術が変わったときに切り替えやすくなります。 QAIエージェントは、中小企業でも使えますか？ A使える場面はあります。ただし、AIが自ら操作や実行を行うため、任せる範囲と権限、記録の残し方を先に決めることが大切です。はじめは影響の小さい業務で、人が確かめる場面を残して試すと安心です。 ## この記事に出てくる用語 - [モデル](https://www.ai-ready.jp/glossary/model/) - [フィジカルAI](https://www.ai-ready.jp/glossary/physical-ai/) - [人工知能（AI）](https://www.ai-ready.jp/glossary/artificial-intelligence/) - [人工知能基本計画](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-basic-plan/) - [基盤モデル](https://www.ai-ready.jp/glossary/foundation-model/) - [ロボティクス](https://www.ai-ready.jp/glossary/robotics/) - [AIエージェント](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-agent/) - [SLM（小規模言語モデル）](https://www.ai-ready.jp/glossary/slm/) - [クラウド](https://www.ai-ready.jp/glossary/cloud/) - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [ベンダーロックイン](https://www.ai-ready.jp/glossary/vendor-lock-in/) ## 「基盤とセキュリティ」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/infrastructure-security/) [基盤とセキュリティAIのベンダーロックインはどう避けるか？依存を減らすより「出口」を用意する考え方石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/avoiding-vendor-lock-in/)[基盤とセキュリティAIの電力消費と企業の考え方石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/ai-energy-use/)[基盤とセキュリティAIツールの安全性をどう見るか石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/evaluating-ai-tool-safety/) ## 出典 1. [内閣府「第Ⅱ期人工知能基本計画（概要）」（PDF）](https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_plan/aiplan_g_20260714.pdf) 2. [総務省「令和8年版情報通信白書」生成AIの活用方針等](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121110.html) 3. [Microsoft Azure「Phi open models」](https://azure.microsoft.com/products/phi) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. いま、どんな技術の流れがありますか？ 2. 技術の変化と、どう付き合えばよいですか？ 3. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「基盤とセキュリティ」 [基盤とセキュリティの解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/infrastructure-security/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「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｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/column/ai-technology-trends/