筆者：ポール・ゴールディング（Paul Golding）　アナログ・デバイセズ、エッジ＆エンタープライズAI担当バイス・プレジデント

人工知能（AI）は新たな段階に入ろうとしています。そこでは、AIモデルが文脈データを解釈しながら物理世界とリアルタイムでやり取りします。アナログ・デバイセズ（ADI）ではこれを「フィジカル・インテリジェンス」と呼びます。それはモーション、音、空間、その他の物理的モダリティ（例：時系列サンプリング）といった現実環境において、その場で知覚し、推論し、対応する能力を備えた知的システムです。

「私たちは新たなフロンティアに足を踏み入れようとしています。そこではフィジカル・インテリジェンスがADIとお客様の双方に画期的な進歩をもたらす事になるでしょう。今後の可能性は驚くほど大きく、かつ技術的な現実に基づいています。」
ポール・ゴールディング（Paul Golding）
エッジ＆エンタープライズAI担当バイス・プレジデント

この進化はADIの強みと合致しています。ADIの高精度センシング、ミックスド・シグナル設計、フィジカル・エッジ・コンピューティングにおける蓄積は、空間であれトルクであれ、6GネットワークのRFセンシングであれ、物理インターフェースで動作するあらゆる知的システムの基盤になろうとしています。

2026年、AIはチャットボットから物理世界へ移行し、機械が周囲の環境に柔軟に適応することが可能になるでしょう。自動車のゾーン・アーキテクチャにおける状況認識型信号センシングから、数分で新たなタスクを学習するロボットまで、デジタル的思考（「推論」）と物理的行動は急速に融合していくでしょう。

2026年は、フィジカル・インテリジェンスが概念段階から現実へと移行する年になるでしょう。以下に、2026年にフィジカル・インテリジェンスがどのように具体化されるかについての私の5つの予測をご紹介します。

予測1：2026年、人工知能は画面から飛び出し、現実世界に踏み出すでしょう。
AIの次なるフロンティアはフィジカル・インテリジェンスとなるでしょう。大規模推論モデルの成功を支えたスケーリング法則は2026年中は継続するでしょうが、現実世界の振動、音、磁気、動きといった信号から学習するという文脈に拡大していきます。私はこれらの物理推論モデルはデータセンターからエッジへ移行し、新しいタイプの流動的自律性の原動力となると予測しています。この流動的自律性は、ローカルの物理環境に敏感に反応し、中央サーバーに依存することなく、ローカルで思考し行動します。たとえば工場のロボットは、わずかな事例から予定されていなかった作業を推論できるようになります。数学的、物理的推論とデータ駆動型のセンサー・フュージョン・ダイナミクスを融合したハイブリッド型「世界モデル」の増加が予想されます。そして世界を記述するだけでなく、世界に参加し学習するシステムも増加していくでしょう。

予測2：音声は、民生用電子機器における主要なAIインターフェースとなるでしょう。
音声はまもなく推論チャンネルとなり、2026年にはこの動きが本格的に実現することになると思います。空間音響、センサー・フュージョン、デバイス内推論が融合することで、民生用電子機器は状況に対応するコンパニオンへと進化します。拡張現実（AR）メガネやイヤホンなどのヒアラブル・デバイスは私たちの環境を静かに認識し、意図や感情、存在を推論するようになります。こうした技術的飛躍により、ヒアラブル・デバイスのノイズ・キャンセリング性能は大幅に向上し、バッテリ駆動時間も改善されます。さらに、まだ想像もつかない新たな形状のデバイスが登場するでしょう。常に装着可能なヒアラブル体験は、すでにZ世代の間で普及しつつありますが、状況認識型AIによる「超人的」な聴覚機能により、今後ますます普及が進むと思います。

予測3：ロボットは人間のように、最小限のデータで学習するようになるでしょう。
2026年、フューショット学習と転移学習が、ついに高精度産業用ロボットの世界に浸透します。それは、宙返りをするヒューマノイド・ロボットの派手なデモンストレーションの枠を超えたものとなります。目標と制約を理解する大規模推論モデルのもと、ロボットは最小限のデータで訓練されるようになります。これにより、少量多品種の生産、物流、ヘルスケア分野において柔軟な自動化が実現されます。2026年の変革は、ヒューマノイドが人間に取って代わるものではありません。人間と共に推論し、従来の柔軟性のないプログラミングやそのコストを必要としないロボットが主流となります。

予測4：マイクロ・インテリジェンスの出現により、AIはエージェンティックな「始まり」の瞬間を迎えるでしょう。
2026年、新たなクラスの超小型再帰モデルが登場します。これは、特定の狭い領域、において驚くべき推論の深さを持ちながら、エッジ端末で動作可能な小型システムです。それらを単なる小型モデルではなく、流動的で適応性があり、特定のタスクに特化しながらも抽象化や振り返りが可能なマイクロ・インテリジェンスだと思ってください。それらは、今日の最先端で見られる柔軟性を欠くプログラム型AIとGPT-5のような広範な基盤モデルの中間領域を占め、生まれ来る特化されたエージェントのオーケストレーターとして機能します。こうした新たな種類のモデルは、 流動的知的システムの構築競争から生まれるでしょう。セキュリティと機能安全を備えた、エンジニアリング重視のマルチエージェント・コラボレーション・オペレーティング（複数のAIエージェントが協力し、運用、動作する仕組み）を測定する新たなベンチマークが登場すると思われます。

予測5：AIがAIを作り始めるでしょう。
2026年には、インテリジェンスそのもののアーキテクチャが自動化されるでしょう。合成データ、コード生成ループ、シミュレーション、自己改善型パイプライン（進化的計算を含む）を活用し、AIは自らの後継者を設計、テスト、調整する能力をますます高めていきます。これによりイノベーション・サイクルが数ヶ月から数時間に短縮され、ソフトウェア、AIモデル、さらにはハードウェアの共進化の在り方が変革されます。創造そのものが知的なプロセスとなる再帰的エンジニアリングの時代が到来します。

ADIはすでにこれらの進歩に投資しています。高精度センシング、ミックスド・シグナル設計、エッジ・コンピューティングにおけるADIの技術遺産は、AIがもはや抽象的な存在ではなく、あらゆる信号、あらゆるセンサー、あらゆる意思決定に組み込まれている世界の基盤へと急速に進化していっています。

インテリジェンスが物理的（フィジカル）になるのに応じて、私たちの使命は世界のデータを、電気物理世界の頑固な現実を土台とした忠実性をもって、思考させ、推論させ、行動させることにあります。私たちは新たなフロンティアに足を踏み入れようとしています。そこではフィジカル・インテリジェンスがADIとお客様の双方に画期的な進歩をもたらす事になるでしょう。今後の可能性は驚くほど大きく、かつ技術的な現実に基づいています。