2026年、AIの新たなフェーズへ：日本ディープラーニング協会の年頭所感
一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）は、ディープラーニング（深層学習）という技術を中心に、日本の産業競争力の向上を目指す団体です。2026年の年頭にあたり、理事長の松尾豊氏より新年の挨拶が発表されました。
ディープラーニングとは、簡単に言えば、コンピューターがまるで人間のようにデータから学び、パターンを認識し、推論や判断を行うことを可能にするAI技術の一種です。この技術は、現在私たちが広く利用しているAIの基盤となっています。JDLAは、このディープラーニングの力を社会に役立てる人材を育成し、日本の産業を強化することを重要な使命としています。
2025年：生成AIが社会インフラとなった一年
2025年は、特に「生成AI」が社会のあらゆる領域に深く浸透した一年として記憶されるでしょう。生成AIとは、テキスト、画像、音声、動画など、さまざまなコンテンツをAIが自ら作り出す技術です。企業活動、教育現場、行政サービスといった幅広い分野で、生成AIをどのように活用していくかという「実践」の段階に入りました。
AIはもはや、一部の研究者や専門家だけが扱う特別な技術ではありません。産業、経済、教育、そして社会のルールづくりに関わる多くの人々にとって、AIは社会をより良くするための「社会インフラ」と呼べる存在へと変化しました。
技術面でも目覚ましい進展が見られました。AIエージェントの技術が進化し、企業の業務プロセスにAIが組み込まれる事例が増加しています。AIエージェントは、まるで人間の秘書のように、特定のタスクを自律的に実行したり、ユーザーを支援したりするAIプログラムです。また、各社から次々と最先端のAIモデルが登場し、既存の性能記録を更新し続けました。
特に注目されたのは、「フィジカルAI」の大きな進展です。フィジカルAIとは、現実世界で物理的な行動をとるAIのことで、例えばロボットがAIの指示で複雑な作業を行うようなケースを指します。世界各国で印象的なデモンストレーションや具体的な応用事例が多数示されました。さらに、AI開発に向けた大規模な投資計画が相次ぎ、中でも「スターゲートプロジェクト」は多くの日本企業も関与する形で大きな話題となりました。国内でも、AIを支えるデータセンターの建設や、AIによる産業強化を目指す取り組みが活発化しています。
AIの急速な進化がもたらす課題と議論
AIの急速な発展は、新たな課題や議論も生み出しました。例えば、OpenAIの「Sora 2」やGoogleの「Nano Banana」といった高性能な動画・画像生成AIは、非常に質の高いコンテンツを生成できる一方で、既存の著作物に酷似した作品を生み出す可能性も指摘され、著作権を含むルール整備の必要性が改めて浮上しました。海外では、すでに大手AI事業者に対して著作権侵害などを理由とした訴訟が進行しています。
また、中国の新興企業DeepSeekがリリースした高性能なオープンソース／オープンウェイトモデル「R1」は、株式市場の急激な変動（いわゆる「DeepSeekショック」）を引き起こしました。これにより、中国のオープンソース戦略が米中対立と結びつけて語られるなど、AI技術が経済や国際政治に与える影響の大きさが浮き彫りになりました。
これらの動きは、AIが社会インフラとして定着していく上で、まだ多くの議論や、社会全体で合意形成された仕組みづくりが必要であることを示しています。
日本のAI戦略：イノベーションとリスク対応の両立
国際社会におけるAI戦略の動向も変化しています。米国がイノベーションを重視する戦略を継続する一方で、欧州はこれまで規制を重視するスタンスでしたが、最近ではイノベーションとのバランスを取る方向へと舵を切り始めています。
このような国際的な流れの中で、日本では2025年5月に「AI法（人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律）」が成立し、6月に公布、9月1日に全面施行されました。この法律は、AI制度研究会での議論を経て閣議決定され、国会での審議を経て成立したものです。
日本のAI法は、イノベーション（技術革新）の促進とAIがもたらすリスクへの対応を両立させることを目的としています。AIの急速な進展を前提とし、厳格な法規制（ハードロー）と柔軟なガイドライン（ソフトロー）を組み合わせた先進的なアプローチが採用されており、各国からも高く評価されています。
この法律を受けて、2025年9月には「人工知能戦略本部」が設立され、「人工知能戦略担当大臣」が任命されました。さらに12月には「人工知能基本計画」が閣議決定されています。同年10月に発足した高市政権においても、成長戦略における17の重点分野の筆頭に「AI・半導体」が挙げられるなど、日本政府がAI推進に力を入れていることがわかります。
日本が注力する「フィジカルAI」とロボットの未来
日本にとって特に重要な方向性の一つが「フィジカルAI」です。これは、AIが物理的な世界で活動するロボットなどと結びつくことで、現実世界の問題解決に貢献する技術を指します。ロボット分野においても、AIとの融合は新たな段階に入りました。
ロボット基盤モデルや、VLA（Vision-Language-Action）と呼ばれるAI技術をロボットに応用する研究・開発が世界中で本格化し、2025年には印象的な動作を行うロボットが多数登場しました。
日本では、JDLAと連携し、AIロボット協会（AIRoA）が中心となって、画期的なプロジェクトが進められています。このプロジェクトでは、ロボットが現場で操作されるデータを収集し、それを研究開発用に共有するとともに、大規模なロボット基盤モデルを構築することを目指しています。
製造業、物流、小売、災害対応といった多岐にわたる領域で、AIとロボットが融合することで、人の能力を拡張する社会インフラの基盤づくりが進められています。AIとロボティクスの連携は、まさに「実装されるAI社会」を象徴するものであり、今後のAI活用の重要なモデルの一つとなるでしょう。
AI社会を支える「人財」育成の最前線
AIが社会インフラとなる中で、さらに重要になるのが、AIを前提とした産業構造・社会変革を支える人材育成です。特に、「AIを作る」専門家だけでなく、もっと多くの「AIを使いこなす」人材が社会全体で求められています。AI人材育成は、もはや一部の先進的な取り組みではなく、産業全体、社会全体で再設計すべき「基盤」となるテーマです。
JDLAはこれまで、「G検定」と「E資格」という2つの試験を通じて、AI人材の裾野を広げてきました。「G検定」はAIやディープラーニングの基礎知識を問うもので、「E資格」はディープラーニングの実装能力を認定するものです。2025年10月には、全国の指定会場で受験できる「G検定 Onsite」を導入し、受験形式を多様化することで、学ぶ人それぞれのニーズに応えられる体制を整えました。2026年からはオンラインと会場試験を合わせて年間9回の開催体制へと拡大する予定です。これまでの累計合格者は12万人を超え、AIを活用する人材の基盤が着実に広がっていることがわかります。
さらに、高専（高等専門学校）生がAIとものづくりを融合させる「高専DCON」は、AI人材育成の場として進化を続けています。2025年度には、NHK総合で特別番組「プロジェクトAI 若者たちの挑戦 Dコン2025」が放送され、高専生たちが地域や社会の課題にAIを活かして挑戦する姿が全国に紹介されました。こうした取り組みは、単なる技術教育の枠を超え、社会とつながる新しい学びのフィールドワークモデルとして高く評価されています。2026年度の第7回大会に向けて、AIものづくりへの挑戦の輪はさらに広がっていくことでしょう。
AIの健全な発展を導く「法と技術の検討委員会」
JDLA内に設置された有識者委員会「法と技術の検討委員会」は、AIの発展と社会制度のあり方について深く議論を重ねています。2025年3月には、その議論の成果をまとめた報告書を公表しました。現在は、その報告書で示された成果を踏まえ、AI社会の健全な発展に向けた具体的な提言の策定を進めています。この委員会は、技術の進歩と法制度の間の橋渡し役を担い、より実践的な指針づくりを目指しています。
広がるJDLAの輪と2026年の展望
JDLAの活動を支える正会員・賛助会員は、合わせて108社にまで拡大し、行政会員も35団体に増えるなど、その活動の輪は大きく広がっています。JDLAは、より多くの人々がAIを学び、活用し、その力を社会の発展につなげていけるよう、取り組みを一層強化していく方針です。
2026年、JDLAは「学びと信頼の循環」をさらに広げ、すべての人がAIと共に成長し、新たな価値を生み出す社会の実現を目指します。松尾理事長は、引き続き協会への支援と指導を呼びかけ、新年の挨拶を締めくくりました。
まとめ：AIが拓く日本の未来へ
2026年のJDLA年頭所感からは、AIがもはや特別な技術ではなく、社会の基盤となり、私たちの生活や産業を大きく変革していく未来像が鮮明に浮かび上がります。生成AIの普及、フィジカルAIの進展、そしてそれらを支える法整備と人材育成は、日本のAI戦略の重要な柱です。
JDLAは、技術の進歩と社会の調和を図りながら、誰もがAIの恩恵を受けられる社会の実現に向けて、今後も積極的な役割を果たしていくことでしょう。私たち一人ひとりがAIについて学び、その可能性と課題を理解することが、AIが拓く豊かな未来を築く第一歩となります。
一般社団法人日本ディープラーニング協会について
ディープラーニングを事業の核とする企業が中心となり、ディープラーニング技術を日本の産業競争力につなげていこうという意図のもとに設立されました。ディープラーニングを事業の核とする企業および有識者が中心となって、産業活用促進、人材育成、公的機関や産業への提言、国際連携、社会との対話など、産業の健全な発展のために必要な活動を行っています。
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設立日：2017年6月1日
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所在地：〒100-0004 東京都千代田区大手町2丁目2番1号 新大手町ビル 3F
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理事長：松尾 豊 東京大学大学院工学系研究科 教授
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ホームページ：https://www.jdla.org
