1. Apple、生成AI基盤にOpenAIではなくGoogle Geminiを採用

2026年1月、Appleは次世代AI戦略の要として、OpenAIではなくGoogleの生成AIモデル「Gemini」を基盤技術として採用する複数年契約を締結したと報じられた。

Appleはこれまで「Apple Intelligence」やSiriでChatGPTとの連携を進めてきたが、新たな提携により、今後登場する改良版Siriやその他AI機能の基盤にGeminiを使う方向へと大きく舵を切った。

これは、AIモデルを自社で一から構築するのではなく、実績ある大型モデルのインフラを戦略的に取り込む動きと解釈できる。

また、Google側にとっても巨額のデバイス基盤を持つAppleとの提携は競争環境を左右する意味があり、今回の発表はAIプラットフォーム戦略の重要な転換点として注目されている。

2. LLM市場に変化、ChatGPT一強から競争フェーズへ

2026年初めのデータでは、大規模言語モデル（LLM）の市場シェアが変化しつつあることが示されている。

従来、OpenAI の ChatGPT は生成AIチャットボットの分野で圧倒的な地位を築き、70%前後のトラフィックシェアを保持してきたが、最新の報告ではこのシェアが60％台前半まで減少し、Google の Gemini が急速にシェアを伸ばしているという傾向が確認されている。

特に Google Gemini は、検索やモバイル統合などプロダクトとの親和性が評価されてトラフィックシェアを18％台以上に拡大したとされる。

こうした動きは、生成AI市場がもはやChatGPT一強ではなく、複数勢力の競争フェーズに移行していることを示しており、企業やプロダクト選定の方向性にも影響を与えている。

大手モデルごとの得意領域やユーザー増減の傾向を見ると、それぞれが異なる用途や価値を提供する戦略を強めていることが伺える。

3. Anthropicが Claude の「憲章」を改訂、安全性・倫理を強化

2026年1月、AI開発企業の Anthropic は、自社の生成AIモデル Claudeの振る舞いや価値観を定める文書である 「憲章（Constitution）」の改訂版を公開した。

憲章は Claude に期待される行動原則や倫理基準を体系化したもので、従来の単純なルール集から進化し、「なぜその原則が必要か」を説明する包括的なガイドラインとして書き換えられている点が特徴だ。

今回の改訂では、広範に安全であること、倫理的であること、Anthropic のガイドラインへの準拠、そして有用性という価値観が明文化され、複数原則が順序立てて定義されている。

この憲章は Claude の学習プロセス全般に使われ、モデルが直面する困難な判断ルールの理由を理解しやすくする役割を担うとされる。

また、この文書を Creative Commons（CC0）で一般公開したことで、外部の研究者や開発者も内容を参照できるようになり、AIの透明性や信頼性向上につながる可能性がある。

Anthropic はこうした取り組みをもって、倫理と安全性を重視したAI設計を進め、生成AIの社会的影響力と責任を明確にする姿勢を示している。

4. 「AI Hippocampus」論文が示すAIの記憶と人間の記憶の現在地

2026年1月に公開された論文 The AI Hippocampus: How Far are We From Human Memory? は、大規模言語モデル（LLM）やマルチモーダルLLMの「記憶」メカニズムの全体像を体系的に整理したサーベイだ。

人間の記憶システム、とりわけ海馬が果たす役割のインスピレーションをもとに、AIの記憶には主に「暗黙的記憶」「明示的記憶」「エージェンシック記憶」という三つのフレームワークがあることを提示している。

暗黙的記憶は、モデル内部のパラメータに埋め込まれた知識で、条件付き推論や文脈理解に寄与する。

一方、明示的記憶は外部ストレージからの情報取得を可能にし、動的でアップデート可能な知識参照を実現する。

さらにエージェンシック記憶は、自律型エージェントが時間をまたいで持続的に情報を扱い、計画や対話を継続するための枠組みとして重要視されている。

論文はこれらを整理しつつ、マルチモーダル統合やスケーラビリティ、整合性などの未解決課題も明らかにしており、今後のAIエージェントやパーソナライズAIの発展において“記憶”が中心的テーマであることを示している。

5. PwCがMicrosoft Copilotを23万人以上に展開、企業AI実装を加速

2026年1月、世界的なプロフェッショナルサービス企業 PwC（PricewaterhouseCoopers） は、Microsoft の生成AI支援機能 Copilot をグローバルネットワーク全体で 230,000人以上 に展開したと公式に発表した。

この大規模導入は100か国以上で実施され、AIによる生産性向上と企業内コラボレーション強化を目的としている。

PwCは、Copilot を Microsoft 365 プラットフォームに統合し、日々の業務プロセスやデータ分析、ドキュメント作成、要約などの機能を幅広く活用することで、効率的な意思決定とスピードのある業務遂行を支援している。

導入にあたっては、データセキュリティやガバナンス、Responsible AI（責任ある AI）の実装フレームワークが重視され、企業規模・地域に応じた厳格な管理体制が設けられている。

PwCはこの取り組みを通じて、単なるツール導入に留まらず、AIを「働き方の標準装備」へと昇華させる戦略的実装の先例を示している。

Copilot の導入効果としては、さまざまな部門での自動化・洞察創出が見込まれており、AIを基盤とした企業変革の具体的な道筋として高く評価されている。

6. AIは「答える存在」から「任せて動く存在」へ

2026年に入り、企業向けAIの世界では「質問して答えを得る」使い方から、業務を任せて実行させる使い方へと重心が移りつつある。

AIを単なる質問応答ツールとして使うだけでなく、実際の業務プロセスの中で動くエージェントとして活用する時代への一歩が明確になってきた。

ServiceNow は OpenAI のフロンティアモデル（例：GPT-5.2）を自社のプラットフォームに統合し、企業が日常的に使うワークフローや複雑な業務フローの自動化にAIを組み込む取り組みを進めている。

これにより、従業員は自然言語で指示を出すだけで、AIが状況を理解し次のアクションを判断し実行まで進めるような体験が可能になるという。

例えば、ITチケットの生成や承認作業、ナレッジ検索、ケースの要約などが、人間の手を経ずAIによって完結するようになる。

今回の連携は、AIが「答えを出すだけ」から、企業の現場で“任せられる存在”として実装される方向に進んだことを示している。

この動きは、Agentic Enterprise の実現や agentic AI の実用的な広がりを象徴するものとして注目されている。

7. 企業向けAIは「Agentic Enterprise」へ。ServiceNow・Salesforce・Microsoftが本格推進

2026年1月、企業ワークフローへのAIエージェント組み込みを本格化させる動きが複数の主要企業で進展している。

まずServiceNowはOpenAIとの戦略的提携を拡大し、同社のプラットフォームにOpenAIの最新生成AIモデルを統合、Enterprise向けのエージェント機能を深化させようとしている。

利用者は自然言語から企業データを横断した検索やプロセス自動化を実現するAI支援を受けられるようになり、ワークフローをまたいだタスク実行が容易になる見込みだ。

Salesforceは「Spring ’26 Release」でAI・データ・自動化機能を強化し、人とAIエージェントが協調して顧客体験を推進する「Agentic Enterprise」構想を製品として具現化する方向へ進んでいる。

さらにMicrosoftも各業務機能を横断する自律型AIエージェントの実装強化を掲げており、特に小売業や業務フロー自動化においてagentic AI活用を打ち出している。

こうした動きは、AIが単なる問答ツールではなく、企業の日々のプロセスを自動的に実行・最適化する存在へと進化していることを示している。

8. Agentic AIの本番導入を阻む現実的な壁

2026年1月に公開された調査では、生成AIを使ったエージェント（agentic AI）のプロジェクトが実運用に進むまでのハードルが依然として高いことが明らかになっている。

全世界の企業リーダーを対象とした Dynatrace の調査によると、Agentic AI への投資意欲は高く、3分の2以上が今後予算を増やす計画を持つ一方で、約半数のプロジェクトがまだ「パイロット（実証実験）段階」から抜け出せていないという結果が出ている。

実装が進まない主な理由として、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスへの懸念や、大規模導入時の技術的な障壁が挙げられている。

また、人間による検証や監視が依然必要で、調査では70％以上のAI判断がヒューマンチェックを伴うというデータも示された。

さらに、多くの企業が agentic AI の挙動をリアルタイムで把握・監視する「オブザーバビリティ（観測性）」の不足を訴えており、運用や信頼性を確保するためのガバナンスや技術基盤の整備が導入可否を左右する課題となっている。

この背景には、技術成熟度だけでなく、運用面での信頼確保と安全性の保証が必要だという現実的な壁があることが示されている。

9. 生成AI広告が量産フェーズへ進展

2026年1月、生成AIを使った広告制作が業界で極めて急速に普及しつつあり、「AIによる広告の量産フェーズ」が現実味を帯びてきたと報じられている。

従来の広告制作は時間とコストのかかるクリエイティブ作業だったが、近年では多くのブランドがAI画像・動画生成ツールを導入し、低コストかつ短期間で広告素材を生成する流れが一気に加速している。

例えば、ある調査では2025年にブランドマーケターの半数以上がAIを広告キャンペーンに活用し、さらに90％がビデオ広告制作へAI導入を計画しているというデータが示されている。

こうした動きは、テレビ・雑誌・SNSといった媒体の広告枠にもAI生成コンテンツが増えることで、視聴者が“AI広告”だと認識する事例が増加していることを意味する一方、AIの出力品質や不自然さ（いわゆる「AIスロップ」）に対する消費者の反応も分かれている。

批判的な声は、AI広告が人間の創造性やブランドメッセージの深みを欠きやすい点を指摘しており、量産効果とクリエイティブの価値のバランスが問われる段階に来ている。

こうした現象は、広告・マーケティングのあり方そのものの再考を迫る潮流として注目されている。

10. Google Veo 3.1、縦型ショート動画生成に対応

2026年1月、Google が動画生成 AI モデル Veo 3.1 のアップデートを発表し、AIによるショート動画制作が一段と現実味を帯びてきた。

Veo の「Ingredients to Video」機能は、最大3枚の画像を素材として入力するだけで動画を生成できるツールで、今回のアップデートでは特に スマホ向け縦型（9:16）動画のネイティブ生成対応が追加された。

これにより、TikTok や YouTube Shorts などのプラットフォーム向けコンテンツを、別途トリミングせずにそのまま出力可能になった。

また、映像内のキャラクターや背景の一貫性が高まり、より表現力豊かなシーン制作が容易になっている。

さらに Google は Gemini アプリや YouTube Create への統合も進めており、AI生成動画をモバイルファーストで活用する流れが強まっている。

なお同アップデートでは 1080p の出力品質に加え、4K までのアップスケール対応もサポートされ、クリエイティブの幅が広がった。

こうした進化は、AIが単なる画像生成を超え、ショートフォーム動画制作ツールとしても実用レベルに到達しつつあることを示している。

参照元：
Apple, Google strike Gemini deal for revamped Siri in major win for Alphabet | Reuters
Gemini vs ChatGPT vs Claude: Which AI Wins in 2026?｜AdwaitX
Claude’s new constitution \ Anthropic
[2601.09113] The AI Hippocampus: How Far are We From Human Memory?｜arXiv
PwC deploys Microsoft Copilot at enterprise scale｜PwC
ServiceNow powers actionable enterprise AI with OpenAI | OpenAI
ServiceNow は OpenAI と連携し、実用的なエンタープライズ AI を強化 | OpenAI、Salesforce Announces Spring 2026 Product Release｜Salesforce
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