生成AIの進化と未来を展望：有識者パネルトーク「2025年の振り返りと2026年の動向予測」レポート

2026.01.23 / 最終更新日：2026.01.23

生成AIの進化と未来を展望：有識者パネルトーク「2025年の振り返りと2026年の動向予測」レポート

一般社団法人Generative AI Japan（GenAI）と株式会社日経BPは、「生成AI大賞2025」を共催しました。2025年12月11日（木）にTODA HALL & CONFERENCE TOKYOで開催された「Generative AI Conference 2025」では、最終プレゼンテーションと表彰式に加え、生成AI分野のキーパーソンによるパネルトークが実施されました。本レポートでは、「2025年の振り返りと2026年の動向予測」をテーマにしたパネルトークの模様をお伝えします。

パネルトーク登壇者

パネルディスカッションの様子

経済産業省商務情報政策局情報技術利用促進課長兼情報産業課 AI産業戦略室長渡辺琢也氏
日本ディープラーニング協会理事／富士ソフト株式会社常務執行役員八木聡之氏
東京大学次世代知能科学研究センター准教授医学博士大黒達也氏
一般社団法人Generative AI Japan 発起人・業務執行理事／株式会社ベネッセコーポレーションデータソリューション部部長國吉啓介（モデレーター）

研究段階から社会実装へ。加速した2025年の生成AIを巡る環境

マイクを持ち話す男性

パネルディスカッションは、Generative AI Japan発起人で業務執行理事の國吉啓介氏がモデレーターを務めました。

日本ディープラーニング協会（JDLA）理事の八木氏は、2025年の大きな変化として、生成AIが一部のエンジニアが扱う研究段階から実装フェーズに進化し、社会インフラ化していると指摘しました。AGI（汎用人工知能）の浸透と現場での利活用が進む中、2025年の5つのポイントについて説明がありました。

VLM（視覚言語モデル）の発展による、ロボティクスとの融合：二足歩行ロボットの導入相談が増加し、生成AIがロボットや自動化機器に実装されることで、自律的に判断し行動するフィジカルAIや、現実世界との相互作用で学習・行動するエンボディドAIの進化が体感されています。
AIエージェント：実際の業務フローにAIエージェントが埋め込まれて利用されるケースが増加しています。OpenAIやマイクロソフトがエンタープライズ領域を強化している背景にも、この動きがあります。
生成AIに対する投資の拡大：ソフトバンクがOpenAIに累計5.3兆円規模の投資を行うなど、世界的に生成AI関連の株価は上昇を続けています。
生成AIに関わるガバナンスへの対応：2023年のG7広島サミットで広島AIプロセスが立ち上げられ、同年12月にはAIマネジメントシステムとしてISO42001が発行されました。2024年5月には、世界初の包括的なAI規制である「欧州（EU）AI規制法」が成立しています。一方で、米国では著作権や肖像権侵害に関する訴訟が頻発しており、ガバナンスへの取り組み、特にISO42001への対応は個社だけでは難しい側面があり、日本としてもAIの社会的ルールをどのように守っていくか考える必要があると述べられました。
人材教育面における構造変化：AIの活用段階から「AI時代にあって、我々はいかに変化すべきか」という段階に移行しています。SEによるコーディングがAIに代替されることが見えており、職場でのAI活用を軸とした教育が増加。今後はマネージャーへの昇進条件としてAIスキルの習得が不可欠になるとの見解が示されました。

推論AIの登場と変化する潮目。規制から推進へ転換する日本のAIの状況

マイクを手に講演するスーツ姿の男性

経済産業省の渡辺氏は、生成AIに関して時代の転換を感じていると話しました。渡辺氏は5年間AI担当として勤務しており、現在は生成AIの利活用、データセンターの設置、電力供給など、サプライチェーン全体の推進を担っています。

渡辺氏は、2025年の3つのトピックについて言及しました。

推論型AIの進化による業務の変質：これまでの対話型AIに対し、2025年は推論型AIの進化が注目を集めました。推論によって人間のように連続的な業務の実行が可能になり、これが生成AIのさらなる普及に寄与していると考えられます。
生成AIに対する捉え方の変化：2024年頃は生成AIが「危険な存在」としてリスク対応が重要視され、AI規制の議論が活発でした。しかし、2025年には潮目が変わり、「AIの推進」がキーワードとなり、2025年6月4日には「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（AI法）」、いわゆる「AI推進法」が公布されました。一方で、現在の法制度には課題も抱えているため、さらなる解決が必要とされています。
フィジカルAI：製造大国でありロボット大国である日本にとって、フィジカルAIは極めてアドバンテージが高い領域です。しかし、エヌビディアをはじめとする多くのビッグテックが参入し、米中における投資額が高まっている中で、日本がどのようにフィジカルAIの舵取りをしていくかが大きなチャレンジだと述べられました。

脳科学と音楽から読み解く、人間の予測メカニズムとAIの可能性

マイクを手に話す男性

東京大学次世代知能科学研究センターの大黒氏は、生成AIをアカデミックな視点から説明しました。大黒氏は、AIを通して人間の知能を研究しており、音楽を通して人間の脳がどのように発達するかという研究も続けています。

大黒氏は、人の脳には予測メカニズムがあり、これが音楽面の人間の情動に関わると説明しました。人は普段の生活で聞いている音楽から次に流れるであろう音を無意識に予測し、予測誤差（次に流れる音の当たり外れ）の高低によって反応が異なります。予測できる音楽では安心や安定に関わる反応が、予測できない音楽では驚きの情動が生まれます。大黒氏は、LLMにポップミュージックを学習させて予測の計算モデルを作り、予測誤差と不確実性を外部から制御することで、揺らぎのある曲を作曲していると述べました。また、揺らぎのある曲が時代の流行曲にもなり、そのパターンが時代とともに自然と変化していくこと、そして人は音楽の良し悪しを言語化する前に身体で情動を感じる「内受容感覚」についても語られました。

これを受けてモデレーターの國吉氏は、子ども向けの教材制作における「やる気が生まれるちょうど良い難易度の設定」が、音楽の予測モデルの不確実性にも通じるものがあるとコメントしました。

生成AI活用の加速と、求められる人材育成の在り方と課題

パネルディスカッションの様子

モデレーターの國吉氏は、AI時代の課題について八木氏に問いかけました。

八木氏は、2025年に加速したAI駆動開発について説明しました。これは、要件定義から運用保守に至るソフトウェア開発工程に生成AIを積極的に組み込む手法で、開発の「スピード」「品質」「効率」を飛躍的に高めます。経験の浅いエンジニアでも容易に開発を進め、達成感を得やすい反面、開発の基礎や基本をしっかり学ばずに次のステージに進む際に行き詰まる新たな課題も生まれています。AI駆動開発だけでは「ソフトウェアとは何か」を理解することが難しく、原理原則の理解不足からAIに振り回される可能性があると指摘しました。

八木氏は続けて、「生成AIをマネージできる長期的な人材教育が必要」だと述べ、AIはあくまでツールであり、人間がコントロールする立場であるべきだと強調しました。

一方、経済産業省の渡辺氏は「AIを使い倒す人材育成」が必要だと話しました。日本は先進国、特に米国と比較して生成AIの活用をさらに促進する必要があり、経済産業省では利活用に取り組む人材育成を推進しています。これには組織のトランスフォーメーションとの両軸対応が不可欠であり、まずは利活用を進めることが大切であると感じると述べられました。

東京大学の大黒氏は、人間の持つ不確実性の視点から「人が本来持つ、創造性の基盤となるような『不確実性への知的好奇心』について改めて見直す必要がある」とコメントしました。現在のAIが人にとって最適な情報を提供し続ける中で、人間は価値観をAIにコントロールされるのではなく、「これで良いのだろうか」といった問いを立てることを再認識する必要があるのではないかと問いかけました。

2026年への展望―フィジカルAI、人間の強み、そして”暇”の価値

パネルディスカッションの様子

最後に、モデレーターの國吉氏が各登壇者に2026年の展望について尋ねました。

経済産業省の渡辺氏は、取り組むべき領域が多い中でも「フィジカルAI」に注力したいと述べました。日本はアニメーションや製造業においてロボット技術で世界的な実績と信頼を持っており、現場のデータを活用して信頼できるフィジカルAIを育てていくことに経済産業省として注力していく考えです。

八木氏からは、進化する生成AIの活用と共存、そしてガバナンスについて話がありました。個人的な展望として、生成AIに勝つためにどうすべきかを考えたいとし、生成AIにコントロールされるのではなく、人間がコントロールする側であるべきだと強調しました。人間は予期せぬ局面やハプニングに直面し、ビジネスではそうしたイベントに臨機応変に対応してきた経験があるため、予測不能なことに対して生成AIを適切にコーディネイトすることが人間の勝ち筋であり、これからも探究していきたいと話しました。

マイクを手に笑顔で話す男性

東京大学の大黒氏は、異なる視点から展望を述べました。「AIに勝つために、人間は“暇”になる必要があると思います。テクノロジーが進化し、人間の仕事を代替しながらも、なぜこんなにも忙しいのか。こうした疑問を一旦問い直す必要があるのではないでしょうか。忙しいことが評価される価値観を捨てる普及活動をしたいと思います。私たちは忙しさありきのマインドセットに埋没しています。でも実のところは、『人は本来暇である。暇だから色々なことをやり出して、寝る間も惜しんでやってみたいこと、好きなことをたくさんしているにすぎず、義務として『忙しい必要はない』と考えることも可能ではないでしょうか。視点の転換を図っても良いと思います。私も最近、たくさん働きながら暇だなと思えるようになりました。働くことと暇であることは同時並行的に存在しうる気がしています」と、人間が「暇」になることの価値を語りました。

最後にモデレーターの國吉氏は、「パネルトークを通して、幅広い関係者の活動の蓄積が、生成AIの有効な利活用につながり、社会課題の解決にも貢献できることがうかがえました」と一連の議論を総括しました。

Generative AI Japanについて

Generative AI Japanは、産学連携にて生成AIの活用の促進やルール・ガイドラインの整備、提言などを行い、日本の産業競争力を高めることを目指し2024年1月に発足しました。代表理事は慶應義塾大学医学部の宮田裕章教授が務め、理事・顧問には学術界や先端企業の有識者らが就任し、2025年12月時点で80社が会員として加盟しています。