今年AI領域のいくつかの進展は確かに注目に値する。強化学習により、ロボットは実際の運用でより安定し信頼性を持つようになった。これは単なるデータの向上だけでなく、システムの実環境における適応能力の向上を意味する。マルチモーダルセンサーの導入も非常に興味深い——視覚や音声だけでなく、触覚情報も取り入れられ、AIの物理世界理解の次元が直接拡大した。

より深い変化は認知アーキテクチャにある。System 1とSystem 2が本格的に協力し合い、より長い連鎖のタスクの編成を処理できるようになった。これにより、複雑な推論と迅速な反応はもはや選択肢の二者択一ではなくなった。同時に、記憶メカニズムの改良は、古くからの課題——メモリの物理的制約——を突破しようとしている。

重要なのは、かつて研究論文の中だけに存在していた理論が、今や実際に展開可能で自己修復も可能なシステムへと進化していることだ。この概念から製品への変換こそが、業界を前進させる根本的な原動力である。これらの進展を踏まえ、2026年の予測も自然と異なるものになるだろう。