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週間AIニュース（2026年01月26日週）

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2026年1月26日週は、AI業界にとって多くの重要な動きがあった週でした。Big Techの決算発表、物理AI市場の拡大、学術研究の最新成果、そして規制の実務化と、AI産業のあらゆる側面で進展が見られました。本記事では、この週に起きた主要なAI関連ニュースを網羅的に解説します。

今週のハイライト

1. Big Tech決算発表週間（1月28-29日）

2026年1月28日から29日にかけて、Microsoft、Meta、Appleの3社が相次いで2025年第4四半期（2026年度第1四半期）の決算を発表しました。この決算発表は、各社のAI投資戦略と実績を明らかにする重要な機会となりました。

Microsoftの決算内容

Microsoftは1月28日に決算を発表し、Azure AI サービスの売上が前年同期比で65%増加したことを報告しました。同社は2025年に総額500億ドル以上をAIインフラに投資しており、この投資が収益化のフェーズに入りつつあることを示しています。特にCopilot for Microsoft 365の法人利用が拡大し、月間アクティブユーザー数は2,000万人を突破しました。

Metaの戦略転換

Metaは1月28日の決算発表で、AI研究開発への投資を2026年に600億ドルまで拡大する計画を明らかにしました。同社のCEO Mark Zuckerbergは、LlamaシリーズなどのオープンソースAIモデルへの投資を継続し、2026年後半にはLlama 4のリリースを予定していると述べました。この戦略は、プロプライエタリなAIモデルを展開する競合他社とは一線を画すものです。

AppleのAI統合戦略

Appleは1月29日に決算を発表し、2025年秋にリリースしたiOS 19のApple Intelligence機能が好評を博していることを報告しました。Siriの再設計により、音声アシスタントの利用率が前年比で40%増加し、ユーザー満足度も大幅に向上しました。Appleは引き続きオンデバイスAIに注力し、プライバシーを重視した差別化戦略を推進しています。

Big Tech AI投資の推移

図1: 2024-2026年のBig Tech各社のAI投資額推移（単位：億ドル）

2. Grabの物理AI市場参入（1月26日）

2026年1月26日、東南アジアの配車・デリバリー大手Grabは、シンガポールの物理AI（Physical AI）スタートアップInfermoveを非公開の金額で買収したと発表しました。この買収は、Grabが自律配送ロボットや自動運転技術への本格参入を示すものです。

Infermoveの技術

Infermoveは、屋内外を移動できる自律配送ロボットを開発しているスタートアップです。同社のロボットは、LiDAR、カメラ、IMU（慣性計測ユニット）を組み合わせたセンサーフュージョン技術により、複雑な都市環境でも安全に移動できます。特に、東南アジア特有の交通状況（バイクの多さ、不規則な歩行者動線など）に対応した制御アルゴリズムが強みです。

物理AI市場の成長

物理AIは、AIがデジタル空間から物理世界へと拡張する重要なトレンドです。国際ロボット連盟（IFR）の2025年レポートによると、世界の自律移動ロボット市場は2025年の120億ドルから2030年には480億ドルへと4倍に成長すると予測されています。

Grabのような既存のモビリティプラットフォームが物理AI技術を統合することで、ラストワンマイル配送の自動化が加速すると期待されています。

物理AIの応用分野

図2: 物理AIの主要応用分野と市場規模（2026年）

3. AAAI-26学会の閉幕（1月27日）

2026年1月27日、フィラデルフィアで開催されていたAAAI-26（Association for the Advancement of Artificial Intelligence Conference）が閉幕しました。今年の学会では、エージェントAI（Agent AI）に関する研究が大きな注目を集めました。

注目の研究トピック

AAAI-26では、約3,500本の論文が発表され、そのうち約15%がエージェントAIに関するものでした。特に以下のトピックが注目されました：

  1. マルチエージェント協調学習: 複数のAIエージェントが協力してタスクを解決する手法の研究が進展しています。Stanford大学のチームは、最大100体のエージェントが協調して複雑な問題を解決できるフレームワークを発表しました。

  2. エージェントの長期記憶: AIエージェントが過去の経験を記憶し、将来のタスクに活用する能力が向上しています。MITの研究チームは、外部メモリシステムと統合することで、エージェントのタスク成功率を35%向上させる手法を提案しました。

  3. 自律的なツール利用: AIエージェントが自律的に適切なツールを選択・利用する能力の研究が活発化しています。DeepMindは、エージェントが50種類以上のツールから最適なものを選択できるシステムを発表しました。

産業界への影響

これらの研究成果は、近い将来、実用的なAIエージェントシステムの開発に応用されると期待されています。特に、カスタマーサポート、データ分析、ソフトウェア開発支援などの分野での活用が見込まれます。

AIエージェントの実用化動向については、2026年AIエージェント本格普及：マルチエージェントシステムとA2Aプロトコルが変える企業の未来で詳しく解説しています。

4. Smart Communicationsの教育プログラム（1月26日）

2026年1月26日、フィリピンの通信大手Smart Communicationsは、全国規模のAI教育プログラム「Smart AI Academy」を開始すると発表しました。このプログラムは、フィリピン国内の大学生と若手労働者を対象に、AI技術のスキルアップを支援するものです。

プログラムの詳細

Smart AI Academyは、以下の3つのコースを提供します：

  1. AI基礎コース: 機械学習、ディープラーニングの基礎を6週間で学ぶ
  2. AI開発実践コース: 実際のビジネス課題にAIを適用する12週間のプログラム
  3. AIリーダーシップコース: AI戦略とガバナンスを学ぶ経営者向けの4週間コース

プログラムは完全にオンラインで提供され、修了者には業界認定の資格が授与されます。Smart Communicationsは、初年度に10,000人の受講者を目標としています。

東南アジアのAI人材育成

東南アジアでは、AI人材の不足が深刻な課題となっています。世界経済フォーラムの2025年レポートによると、ASEAN地域では2030年までに約100万人のAI専門家が不足すると予測されています。Smart CommunicationsのようなプライベートセクターによるAI教育イニシアチブは、この人材ギャップを埋める重要な取り組みです。

5. EU AI Actの実務ガイドライン公開

2026年1月、欧州委員会はEU AI Act（AI法）の実務ガイドラインを公開しました。EU AI Actは2024年8月に施行されましたが、具体的な遵守方法については企業側から多くの問い合わせがありました。今回公開されたガイドラインは、企業がAI法に準拠するための実務的な手引きとなります。

ガイドラインの主要内容

公開されたガイドラインは、以下の点を明確化しています：

  1. リスク分類の判定基準: AIシステムをリスクレベル（禁止、高リスク、限定リスク、最小リスク）に分類する具体的な基準
  2. 高リスクAIの技術文書要件: 高リスクと分類されたAIシステムに必要な技術文書の詳細な仕様
  3. 適合性評価の手順: AIシステムがEU AI Actに適合していることを証明するためのプロセス
  4. 市販後モニタリング要件: AI製品のリリース後に必要な継続的なモニタリング体制

企業への影響

EU AI Actは、EUでAIシステムを提供する全ての企業（EU域外企業も含む）に適用されます。ガイドラインの公開により、企業はコンプライアンス体制の構築を加速させる必要があります。特に、以下の分野のAIシステムは「高リスク」に分類される可能性が高く、厳格な要件が課されます：

  • 採用・人事評価に使用されるAI
  • 信用スコアリングAI
  • 法執行に使用されるAI（顔認識など）
  • 医療診断支援AI
  • 教育における学習者評価AI

PwCの2026年調査によると、EU市場でビジネスを展開する企業の68%が、AI法への対応を最優先課題の一つと位置づけています。

AIガバナンスと規制対応の詳細については、2026年AIガバナンスと規制強化：企業に求められる対応と準備で包括的に解説しています。

6. DeepSeek V4への期待

2026年1月、中国のAIスタートアップDeepSeekが、次期モデル「DeepSeek V4」の開発を進めていることが明らかになりました。DeepSeek V3は2025年12月にリリースされ、そのコストパフォーマンスの高さで注目を集めました。V4では、さらなる性能向上とコスト削減が期待されています。

DeepSeek V3の成果

DeepSeek V3は、以下の特徴で業界に衝撃を与えました：

  • 低コスト訓練: 約550万ドルの計算コストで訓練され、OpenAIやAnthropicのモデルの10分の1以下のコストを実現
  • 高性能: 数学、コーディング、推論タスクにおいて、GPT-4やClaude 3.5と同等の性能を発揮
  • 効率的なアーキテクチャ: MoE（Mixture of Experts）アーキテクチャを採用し、推論時のコストも大幅に削減

V4への期待

DeepSeek V4では、以下の改善が期待されています：

  1. マルチモーダル対応の強化: テキストだけでなく、画像、音声、動画の統合処理能力の向上
  2. 長文コンテキストの拡張: 現在の64Kトークンから128K以上への拡張
  3. エージェント機能の統合: ツール利用や自律的なタスク実行能力の強化

DeepSeekのアプローチは、高コストなAI開発に対する代替案を提示しており、特にリソースに限りがある企業や研究機関にとって重要な選択肢となっています。

今週の注目データ

企業・組織発表内容金額・規模
MicrosoftAzure AI売上成長率前年比65%増
Meta2026年AI投資計画600億ドル
GrabInfermove買収非公開
Smart CommunicationsAI Academy初年度目標10,000人
DeepSeekV3訓練コスト550万ドル

AI業界への示唆

2026年1月26日週の動向から、以下の重要なトレンドが読み取れます。

1. AI投資の実用化フェーズへの移行

Big Techの決算発表は、AI投資が研究開発段階から収益化段階へと移行しつつあることを示しています。MicrosoftのAzure AI、MetaのLlama、AppleのApple Intelligenceは、いずれも実際のユーザーや企業に価値を提供し始めています。

2. 物理世界へのAI拡張

GrabのInfermove買収は、AIがデジタル空間から物理世界へと拡張する「物理AI」のトレンドを象徴しています。自律移動ロボット、自動運転車、産業用ロボットなど、物理AIは今後数年間で急成長する市場です。

3. エージェントAIの研究加速

AAAI-26での研究発表は、エージェントAIが学術界の最重要トピックの一つであることを明確にしました。マルチエージェント協調、長期記憶、自律的なツール利用など、実用的なAIエージェントシステムの実現に向けた研究が着実に進展しています。

4. AI人材育成の重要性

Smart CommunicationsのAI教育プログラムは、AI人材不足がグローバルな課題であることを示しています。企業、政府、教育機関が連携してAI人材を育成する取り組みが、今後ますます重要になります。

5. 規制対応の実務化

EU AI Actのガイドライン公開は、AI規制が概念的なものから実務的な要件へと移行していることを示しています。企業はコンプライアンス体制を構築し、規制に準拠したAI開発・運用を実現する必要があります。

6. コスト効率的なAI開発の可能性

DeepSeekの成功は、AI開発が必ずしも巨額の投資を必要としないことを示しています。効率的なアーキテクチャと訓練手法により、よりアクセスしやすいAI開発が可能になりつつあります。

日本企業への影響

これらのグローバルトレンドは、日本企業にも重要な示唆を与えます。

AI投資の収益化戦略

日本企業もAI投資を実用化し、具体的なビジネス価値を生み出すフェーズに入る必要があります。PoCレベルでの実験に留まらず、本番環境でのAI展開を加速させることが求められます。

物理AIへの対応

製造業やロジスティクスが強い日本においては、物理AIは重要な機会です。ロボティクスとAIの融合により、製造現場の自動化、品質管理の高度化、物流の効率化が可能になります。

AI人材の育成と確保

日本でもAI人材不足は深刻です。企業内での人材育成、大学との連携、海外人材の活用など、多角的なアプローチが必要です。

グローバル規制への対応

EU市場でビジネスを展開する日本企業は、EU AI Actへの対応が必須です。コンプライアンス体制の構築には時間がかかるため、早期の準備開始が重要です。

AI COMMONでは、AI技術の最新動向の把握から実装支援まで、企業のAI活用をトータルでサポートしています。 AI戦略の策定、技術選定、実装、運用についてご検討の方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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関連記事

参考文献

  1. Microsoft "Q4 FY2025 Earnings Release" (2026年1月28日)
    https://www.microsoft.com/en-us/investor

  2. Meta "Q4 2025 Earnings Call Transcript" (2026年1月28日)
    https://investor.fb.com/

  3. Apple "Q1 FY2026 Results" (2026年1月29日)
    https://investor.apple.com/

  4. Grab "Grab Acquires Infermove to Accelerate Autonomous Delivery" (2026年1月26日)
    https://www.grab.com/sg/press/

  5. International Federation of Robotics "World Robotics Report 2025"
    https://ifr.org/

  6. AAAI "AAAI-26 Conference Program" (2026年1月)
    https://aaai.org/conference/aaai/aaai-26/

  7. Smart Communications "Smart AI Academy Launch" (2026年1月26日)
    https://smart.com.ph/

  8. European Commission "AI Act Implementation Guidelines" (2026年1月)
    https://digital-strategy.ec.europa.eu/

  9. PwC "AI Governance Survey 2026"
    https://www.pwc.com/

  10. World Economic Forum "Future of Jobs Report 2025"
    https://www.weforum.org/

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引用しやすいフレーズ:

“2026年1月28-29日、Microsoft、Meta、Appleの決算発表でAI投資の実態が明らかに”

“Grabの物理AI企業Infermove買収は、東南アジアにおける自律移動市場の転換点”

“AAAI-26で発表されたエージェントAI研究が、次世代AI開発の方向性を示唆”

“EU AI Actのガイドライン公開により、企業のコンプライアンス対応が本格化”

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