Armの予測：2026年以降に注目すべき20のテクノロジー
世界がインテリジェント・コンピューティングの新時代を迎える中、Armが2026年に向けて発表する主要な予測をご紹介します。
世界とコンピューティングの関係は変化しており、集中管理型のクラウドから、あらゆるデバイス、サーフェス（接点）、システムを網羅した分散型のインテリジェンスへと移行しつつあります。私たちは2026年、インテリジェント・コンピューティングの新時代に突入します。そこでは、演算のモジュール化が進み、電力効率が向上し、クラウド、フィジカル、エッジAIの環境がシームレスに接続されます。
こうした展望を踏まえた上で、2026年のイノベーションの次の波を形成すると思われる、Armの予測する全20項目のテクノロジーをご紹介します。
シリコンのイノベーション
1. モジュール型チップレットがシリコン設計を再定義
業界がシリコンの可能性の限界を押し上げる中、モノリシックチップからモジュール型チップレット設計への移行が加速します。コンピューティング、メモリ、I/Oを再利用可能なビルディングブロックに分離することで、設計者はプロセスノードを組み合わせ、コストを削減し、迅速なスケーリングを実現できます。モジュール化に対する注目の高まりは、「より大型のチップ」から「よりスマートなシステム」への転換を意味します。その結果、シリコンチームには、プロセスノードを組み合わせて、多様なワークロードに応じてSoCを迅速にカスタマイズする自由が得られます。これにより、汎用演算機能とドメイン特化型アクセラレーター、メモリタイル、用途特化型AIエンジンを組み合わせた、高度に構成可能なブロックとしてのカスタマイズ可能なチップレットが今後も台頭を続けます。シリコンチームは、作業をゼロから開始することなく製品の差別化を図れるようになり、設計サイクルを大幅に短縮して、イノベーションへの障壁を低減できます。また、業界全体の標準化も進化すると予想され、新たなオープンスタンダードによって、複数ベンダーのチップレットを高い信頼性でセキュアに統合できるようになります。これにより統合リスクは抑えられ、供給基盤は拡大し、単一ベンダーの密結合システムではなく、相互運用可能なコンポーネントの市場が解放されます。
チップレットとは？
2. 先進材料と3D統合によるスマートなスケーリング
2026年のシリコンのイノベーションの原動力となるのは、トランジスタの小型化ではなく、3D積層、チップレット統合、高度なパッケージングなどのよりスマートな積層技術と新素材になる見通しであり、これによって高性能チップの高密度化と効率化が実現します。この「モア・ザン・ムーア」の進化は、横方向のスケーリングではなく、縦方向のイノベーション、すなわち、機能性の階層化、放熱の向上、ワットあたりの演算能力の向上が軸となります。こうしたアプローチは、高性能でエネルギー効率に優れたコンピューティングの進歩を持続させつつ、より高機能なAIシステム、高密度のデータセンター・インフラストラクチャー、そしてインテリジェント化の進むエッジデバイスの基盤を築く上で欠かせないものとなります。
3. セキュア・バイ・デザインなシリコンが必須要件に
AIシステムが自律性を高め、重要なインフラストラクチャーに深く組み込まれることで、セキュア・バイ・デザイン（設計段階からセキュリティを実装）なシリコンは、商業的な差別化要因から普遍的な要件へと変わります。攻撃者はすでに、AIシステムの中に悪用可能なパターンが存在しないかを探っており、ハードウェア自体を標的としています。このような脅威の高まりにより、ハードウェアレベルで信頼性を組み込むことが必須となります。Armのメモリタギング拡張（MTE）、ハードウェアの信頼の基点、機密コンピューティングエンクレーブなどのテクノロジーは、オプションの追加機能ではなく基本要件となります。さらに、独自仕様のデータセットやビジネスロジックからユーザー認証情報、個人履歴、金融情報まで、個人と企業の最も価値あるデジタル資産がAIシステムに保存されるようになることで、暗号的に強制された分離、メモリ整合性、ランタイム検証など、シリコンレベルでの多様なセキュリティ対策が求められるようになります。
4. 用途特化型アクセラレーションとシステムレベルの共同設計がAIコンピュートを定義し、コンバージドAIデータセンターの台頭を牽引
ドメイン特化型アクセラレーションの台頭によって、シリコン性能は再定義されていますが、これは、汎用演算機能とアクセラレーターの分離によるものではありません。むしろ業界は、ソフトウェアスタックとともにシステムレベルで共同設計を行ってから、特定のAIフレームワーク、データタイプ、ワークロード向けに最適化された専用シリコンへと移行しています。こうした移行を主導しているのはAWS（Graviton）、Google Cloud（Axion）、Microsoft Azure（Cobalt）などの大手クラウドプロバイダーであり、このことから、専用のCPU、アクセラレーター、メモリ、相互接続をゼロから共同設計した緊密な統合型のプラットフォームが、開発者にとって利用やすく、スケーラブルで効率的なAIの中心であることが分かります。こうした動向は、インフラストラクチャーの次の段階であるコンバージド（統合型）AIデータセンターの加速に拍車をかけています。これは単位面積あたりのAI演算能力を最大限に高めることで、AIの電力供給に伴う消費電力と関連コストを削減します。
クラウドからフィジカル、エッジまで、あらゆる場面にAIが浸透
5. 分散型AIコンピューティングが、さらなるインテリジェンスをエッジに展開
大規模モデルには今後もクラウドが不可欠ですが、AI推論処理がクラウドを脱却し、デバイスへと移行し続けることで、より迅速な回答と意思決定が実現します。2026年には、エッジAIが基本的な分析機能から脱却し、エッジデバイス/システムでのリアルタイムの推論・適応へと進化します。そして、アルゴリズムの進化、モデルの量子化、用途特化型シリコンを通じ、より複雑なモデルが実装されます。これにより、オンサイト推論とローカル学習が標準となり、レイテンシ、コスト、クラウドへの依存度が抑えられる一方、こうしたエッジデバイス/システムは、自給自足型の演算ノードとして再定義されます。
6. クラウド、エッジ、フィジカルAIの融合が始まる
2026年には、「クラウド対エッジ」という長年の議論が意味を失っていきます。その理由として、共同のインテリジェンスを中心とした「協調的な連続体」としてのAIシステムの運用が増加するからです。企業はクラウド、エッジ、フィジカルのインテリジェンスを別々の領域として取り扱うのではなく、それぞれにとって最も適した層をターゲットとするAIのタスクとワークロードを設計するようになります。一例として、クラウドは大規模な学習とモデルの洗練化をもたらし、エッジはデータに近い場所で低レイテンシの認知とショートループの意思決定を実現し、物理システム（ロボット、自動車、機械）は、実環境でこうした決定を実行します。この分散型AIという新たな形態は、信頼性と効率性に優れたフィジカルAIシステムの大規模なデプロイを支えることになります。
7. ワールドモデルがフィジカルAIの開発を変革
ロボットや自律型機械から分子発見エンジンに至るまで、フィジカルAIシステムの構築と妥当性確認における基盤ツールとしてワールドモデルが台頭します。動画生成、拡散トランスフォーマーハイブリッド、高忠実度シミュレーションの進化により、開発者やエンジニアは、実環境の物理法則を正確に模倣した表現力豊かな仮想環境を構築できるようになります。これらのサンドボックス化された「AIテストベッド」により、チームはフィジカルAIシステム上の学習、ストレステスト、反復をデプロイ前に実施することで、リスクを低減しつつ、開発サイクルを短縮できます。製造、物流、自律型モビリティ、創薬などの分野では、ワールドモデル駆動型のシミュレーションが競争上の必須要件となり、フィジカルAIの次のブレイクスルーの原動力になると考えられます。
8. 物理環境とエッジ環境でエージェント型/自律型AIが今後も台頭
AIはアシスタントから自律型エージェントへと進化し、システムは限定的な監視下で認知、推論、行動を行います。ロボット、自動車、物流の分野でマルチエージェントのオーケストレーションがより広く普及する一方、コンシューマー機器には自律型AIがネイティブに統合されます。自動車のサプライチェーンでは、単なるツールではなくエージェントとなるシステムが登場します。物流最適化システムは供給フローを継続的に監視し、トリガーを待つのではなく、再発注、ルート変更、人の監督者へのアラート発信をプロアクティブに行います。一方、ファクトリーオートメーションは、生産状況を監視し、異常を検知し、スループットの問題を予測し、是正措置を自律的に開始する「監督型AI」に移行すると考えられます。
9. コンテクスチュアルAIが次世代のユーザー体験を牽引
テキスト、画像、動画、音声を対象としたエッジでの生成AIは今後も拡大する一方、オンデバイスAIの真のブレイクスルーは、コンテキストに応じたものとなります。これにより、デバイスは環境、ユーザーの意図、ローカルデータを理解・解釈し、表示の強化からプロアクティブな安全性まで、かつてないユーザー体験を解放できます。さらに、コンテクスチュアルAIシステムは、プロンプトに答えるのではなくユーザーのニーズを予測し、これまで不可能だった水準の精度とパーソナライゼーションで体験をカスタマイズします。また、AIはオンデバイスで動作するため、プライバシー、レイテンシ、電力効率の強化というニーズにも合致します。
10. 単一の大規模モデルではなく、多数の専用モデルの成長
大規模言語モデル（LLM）はクラウド上の学習と推論で今後も重要ですが、こうした「単一の巨大モデル」の時代は、より小規模で用途特化型の多数のモデルへと移行し始めます。これらの専用モデルは今後、エッジで動作する特定の領域向けに最適化されます。なお、製造分野では欠陥検出や品質検査、医療分野では診断支援や患者監視のモデルなど、すでにさまざまな業界で具体的な用途が固まっています。特注の「大型AI」スタックの構築が不要で、領域特化型の利用しやすい小型モデルを活用することで、特定の状況下でのモデルのデプロイに専念できることから、比較的小規模の企業にとっては新たな機会が生まれます。
11. 小規模言語モデル（SLM）が、企業にとってますます高機能かつ利用しやすい存在に
圧縮、蒸留、アーキテクチャ設計のブレイクスルーにより、現在の複雑な推論モデルについては、演算機能を犠牲にすることなく、桁違いに小さな小規模言語モデル（SLM）へと縮小されます。こうしたコンパクトなモデルによって、パラメータ数を大幅に削減しつつほぼ最先端の推論性能を発揮できることで、エッジでのデプロイは容易になり、微調整のコストは削減され、消費電力の制約のある環境でも十分な効率性が実現します。これは、モデル蒸留や量子化といった超高効率なAIモデルの学習技術の採用が進み、これらが業界の標準となることで発展します。事実、学習効率はAIモデルの中心的なベンチマークになると予想しており、「ジュールあたり推論」などの指標はすでに製品資料や研究論文に取り上げられています。
12. フィジカルAIによって、さまざまな業界で生産性が向上
数兆ドル規模の次のAIプラットフォームは物理的な存在となり、新世代の自律型機械やロボットにはインテリジェンスが組み込まれます。マルチモーダルモデルのブレイクスルーと学習・推論パイプラインの効率化に牽引されて、フィジカルAIシステムは拡大し始めます。その結果、かつてない自律型機械が誕生し、生産性の大幅な向上に加えて、人にとって危険と考えられる環境での運用が実現することで、医療、製造、交通、鉱業などの業界は再構築が進みます。さらに、自動車とロボット両方の自動化に役立つ演算プラットフォームが登場すると予想しており、自動車向けに構築されたチップが、ヒューマノイドや工場ロボット向けに再利用・適合される可能性が高くなります。その結果、フィジカルAIシステムのスケールメリットはさらに向上し、開発作業は迅速化します。
テクノロジー市場とデバイス
13. ハイブリッドクラウドの成熟化により、マルチクラウドインテリジェンスの次期フェーズが到来
2026年、企業はマルチクラウドアーキテクチャを採用するだけでなく、ハイブリッドクラウドコンピューティングについて、インテリジェンス主導のより成熟したフェーズへと進化します。その特徴は以下の通りです。
- ワークロード配置の自律性向上：最も効率的またはセキュアな実行環境をシステムが動的に選択
- 標準化された相互運用性：複数のプラットフォーム間でデータとAIモデルをシームレスに移動可能
- エネルギー認識型のスケジューリング：ワットあたり性能がデプロイの決定の第1の要因に
- 分散型AI調整：異種のインフラストラクチャーを対象とし、学習、微調整、推論を最も理にかなった場所で実行可能
上記を実現するには、オープンスタンダードと電力効率に優れたコンピューティングに基づく協調的なアプローチが求められ、複数のクラウド、データセンター、エッジ環境を横断してAIモデル、データパイプライン、アプリケーションを流動的に動作させる必要があります。
14. チップから工場現場まで、AIによって自動車業界の常識が変わる
AI強化型の車載機能が業界の必須要素となる中、車載チップから工場の産業用ロボットに至るまで、AIは自動車のサプライチェーン全体に深く浸透します。AIデファインド・ビークルに関しては、先進運転者支援システム（ADAS）や車載インフォテイメント（IVI）を中心に、高度なオンボードAIによる認知、予測、運転者支援、自律性の向上を予想しており、こうした需要に応じてシリコンも再構築されます。一方、自動車業界の製造体制の変革により、産業用ロボット、デジタルツイン、コネクテッドシステムによって工場ではスマート化と自動化が進みます。
15. オンデバイスAIの標準搭載によって、スマートフォンはよりスマートに
2026年のスマートフォンはカメラや画像認識、リアルタイム翻訳、アシスタントなどのAI機能に大きく依存し続け、これらの機能は完全にオンデバイスで処理されます。スマートフォンは事実上、デジタルアシスタント、カメラ、パーソナルマネージャーを1つに統合した存在になります。2026年のArm Mali GPUに専用ニューラルアクセラレーターを追加することで、Armのニューラルテクノロジーは、モバイルのオンデバイス・グラフィックスとAIに飛躍的な進化をもたらします。2026年中には、最新のフラッグシップスマートフォンがニューラルGPUパイプラインを搭載します。これによって、クラウドへの接続を必要としない、より高フレームレートでの4Kゲームや、リアルタイムの視覚演算、より高度なオンデバイスAIアシスタントなどの機能が実現します。
Armニューラル・スーパーサンプリング：Arm neural technologyを搭載した将来のモバイルデバイス向けAIアップスケーリング・ソリューション
16. あらゆるエッジデバイスで演算の境界線が消失し始める
PC、モバイル、IoT、エッジAIの間で長らく存在してきた区分が消失し始め、デバイス非依存のオンデバイスインテリジェンスに統合される時代へと向かいます。ユーザーと開発者は製品カテゴリー別に考えるのではなく、さまざまな形態のエッジデバイス間で体験、パフォーマンス、AI機能がシームレスに往来する、一貫したコンピューティングファブリックと関わり合うことになります。そして、こうした転換の原動力となるのが、クロスOSの互換性とアプリケーションの移植性という新たな波です。OSが進化し、基盤となるフレームワーク、ランタイム、開発ツールの共有が増加する中、PCやスマートフォンからエッジAIやIoTデバイスに至るまで、一度構築すればどの環境にもデプロイ可能なソフトウェアが増加します。
17. AIのパーソナルファブリックがあらゆるデバイスを接続
AI体験はデバイスの枠組みを超えて、まとまりのある「パーソナルファブリック」を形成し、インテリジェンスはユーザーのデジタルライフを通じて流動的に移動します。スマートフォン、ウェアラブル端末、PC、自動車、スマートホーム機器（サーモスタット、スピーカー、防犯システム等）など、あらゆるエッジデバイスは、AIワークロードをネイティブに実行します。これにより、エッジデバイスはコンテキストや学習内容をリアルタイムで共有して、あらゆる画面やセンサーでユーザーのニーズを予測し、シームレスかつパーソナライズされた体験を提供できます。さらに、小型AIモデルと異種コンピューティングの成熟化が進む中、自宅の日常的なコネクテッドデバイスも、このインテリジェントなエコシステムに貢献します。パーソナルデバイスは事実上、ユーザーを理解し、複数の環境でユーザーのインタラクションから学習し続ける、集合的で適応性のあるフレームワークの構成要素となります。
18. 企業環境でのAR/VRウェアラブル端末の成長
ヘッドセットやスマートグラスなどのAR/VRウェアラブル端末は、物流、保守、医療、小売などのより幅広い職場環境に定着します。これは主に軽量設計の進化とバッテリーの長寿命化によるもので、今後はかつてないほど多くの現場でハンズフリーコンピューティングが実用化します。こうした企業のデプロイによって、コンテキストに応じて情報を提供し、生産性と安全性を強化する、タスク特化型のさりげないウェアラブル端末の価値が実証されます。フォームファクターの小型化が進み、AI機能が成長し、コネクティビティのシームレス化が進む中、AR/VRのウェアラブルコンピューティングは、目新しい存在から必要不可欠な存在へと進化し、労働者にとっては、より周辺環境に適応し、助けになる未来に向けた、派手さはないものの重要な一歩となります。
19. センスメイキング・インフラストラクチャーがIoTを再創造
モノのインターネット（IoT）は、「インテリジェンスのインターネット」へと進化します。エッジIoTデバイスは、データの収集や検知の枠組みを超えて、自律的に解釈し、予測し、行動する「センスメイキング」へと移行します。この転換により、IoTはコンテキスト認識型の意思決定に対応する、生きたインフラストラクチャーとして再定義されます。低消費電力の局所的なコンピューティングによって、人的介入を最小限に抑えたリアルタイムの洞察が提供されることで、自律性とエネルギー効率に優れたイノベーションの新時代が訪れます。
20. 医療用ウェアラブル端末の臨床利用
次世代の健康用ウェアラブル端末は、フィットネスの補助ツールから医療グレードの診断ツールへと進化します。こうしたウェアラブル端末に搭載されるAIモデルは、心拍の変動から呼吸パターンに至るまでの生体認証データをローカルでリアルタイムに分析できます。遠隔患者モニタリング（RPM）は、このような幅広い変革の一例に過ぎません。コネクテッドな臨床グレードセンサーのエコシステム拡大により、今後は継続的ケア、早期発見、パーソナライズされた治療の洞察が実現します。
終わりに
クラウド、エッジ、フィジカルAIを問わず、Armの2026年の予測のすべてに共通するのは、「場所を問わない高度なワットあたりインテリジェンス」です。世界がコンピューティングの新時代に突入する中、効率的でインテリジェント、スケーラブルでセキュアなイノベーションの次の波を支える基盤演算プラットフォームとして、Armのポジションはかつてないほど重要になっています。今後の動向には目が離せません。
Armについて
Armは、業界最高の性能と電力効率に優れたコンピューティング・プラットフォームであり、コネクテッドな世界における人口の100%に貢献する比類のないスケールを備えています。Armは、演算に対する飽くなき需要に応えるため、世界をリードするテクノロジー企業に先進的なソリューションを提供し、各社がAIによるかつてない体験や能力を解き放つことができるよう支援しています。世界最大のコンピューティング・エコシステムと2,200万人のソフトウェア開発者とともに、私たちはArm上で築くAIの未来を形作っていきます。
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