「スケールよりも信頼性」― 2026年のMLトレンドをどう見るか

各種調査を見ていると、2026年のML研究の潮流として「スケールを追うより信頼性を重視する」流れと、透明性が高く制御しやすい「ちょうど良いサイズ」の専門特化モデルが増えているという指摘が目立ちます。

一方でエージェントAI市場自体は急拡大しており、2032年には930億ドル規模になるという予測も出ています。「モデルは小さく賢く、でも使い道（エージェント）は大きく広がる」という感じでしょうか。皆さんの現場感はどうですか？

現場では「とりあえず一番賢いモデルに投げる」フェーズから「タスクに応じて安いモデル・特化モデルにルーティングする」フェーズに移ってきている感覚があります。信頼性という意味では、出力の検証をパイプライン側でどこまでやるかの設計がボトルネックになりつつあります。