IT時事ネタキーワード「これが気になる！」（第175回） AIの進化にブレーキ!?　「AIの2026年問題」がビジネスにもたらす影響

時事潮流 デジタル化

公開日：2026.06.05

AIの学習に欠かせない高品質データが、2026年頃に枯渇する可能性があるという。データの枯渇とモデル崩壊リスクによってAIの進化が鈍化する「AIの2026年問題」だ。この問題がビジネスにどのような影響をもたらし、企業は今、何を準備すべきなのか。

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AIの学習に使う高品質データが2026年に枯渇し、AIの成長が鈍化する事態

　米OpenAIのChatGPTが一般公開されたのが2022年11月30日。そこからわずか2カ月で利用者が1億人に到達するほど急速に普及した。筆者自身も何かと生成AIへ問題解決の相談をしており、生活にも生成AIは欠かせないものとなっている。

　業務効率化にもAIは大活躍している。サポート用チャットでは、まずAIが対応し、ある程度まで問題解決を行い、それでも解決できない場合に人間が対応する仕組みも一般的になった。文章だけでなくプログラムコードや画像、動画、音声、プレゼン資料、レイアウト作成までAIが補助できるようになり、多くの企業が何らかの形でAIを導入している。ハルシネーションなどの問題はあるものの、もはやAIを全く使わない企業はごく少数だろう。

　生成AIモデルを構築するには、LLM（Large Language Model＝大規模言語モデル）へ大量のデータを学習させる必要がある。しかし現在「AIの2026年問題」と呼ばれる問題が現実味を帯び始めている。「AIの2026年問題」とは、AIの学習に必要な高品質データが2026年頃に枯渇し、AIの性能向上が停滞・低下するリスクをさす。ここでいう高品質データはニュース記事、雑誌、書籍、論文など、専門家により編集の入ったテキストデータのことだ。

　筆者も以前、「AIが人類のテキストデータを読み尽くしたらどうなるのか」「AI登場後は、AI自身が生成したデータも学習に使われるのではないか」と疑問に感じたことがある。その懸念こそが、AIの2026年問題の本質でもあるようだ。つまりAIの2026年問題とは、人類がつくった高品質データをAIが"食べ尽くし"、その後は"AIが生成したデータ"をAI自身が学習する割合が増えることで、モデル品質が徐々に劣化していく懸念をさす。別名「データ枯渇問題」とも呼ばれている。

AIの品質低下がビジネスに与える3つの影響

　AIの2026年問題の出典として知られるのが、米研究機関EPOCH AIが2022年11月に公開した「Will we run out of ML data? Evidence from projecting dataset size trends」という論文だ。論文では「2030年から2050年までに低品質言語データのストック、2026年までに高品質な言語データのストック、2030年から2060年までに視覚データのストックが尽きる」と予測しており、「これが機械学習の進行を遅らせる可能性がある」としている。

　ここでいう高品質データとは前述のとおりニュース記事や論文、書籍などをさす。一方「低品質データ」はブログやSNSなど、一般ユーザーによるくだけた表現や文法上の不正確さ、情報のあいまいさを含むテキストデータをさす。特にAIモデルの性能向上には、高品質データによる学習が重要とされている。

　この問題がビジネスに与える影響は、主に以下の3点が挙げられる。

①AIを活用した業務効率化の鈍化
　高品質データが不足すれば、新たな知識獲得が難しくなり、AI性能の停滞や低下が懸念される。現在AIが担っているサポート対応・文書作成・コード生成などの品質にも影響が及ぶ可能性がある。

②企業競争力向上への影響
　AIを活用した製品・サービス開発のスピードが低下し、AI活用を前提とした競争優位性が維持しにくくなるリスクがある。

③モデル崩壊（Model Collapse）による出力品質の劣化
　英科学誌ネイチャーに掲載された「生成AIのデータで訓練されたAIモデルが崩壊する可能性」では、AI生成データを学習したAIモデルが世代を重ねるごとに学習能力が低下し、最終的にはモデル自体が崩壊する可能性があると示されている。もっとも、AI生成データでモデルをトレーニングするのは不可能ではないが、厳密なフィルタリングや品質管理が重要になるという。

　つまり、「高品質データの枯渇」と「AIがAI生成データを学習することによるモデル崩壊リスク」の両方によって、AIの品質低下や進化速度の鈍化が起きる可能性がある。その結果として、AIを活用した業務効率化や企業競争力向上にも、将来的に影響が及ぶ可能性があるというわけだ。

AIの2026年問題への対策：高品質データ確保と合成データ活用

　AIの2026年問題は、基本的に、ChatGPT公開直後の2022年頃に提起された予測であり、現在のAI開発状況とは異なる部分もある。そのため、時期については諸説あるのはもちろんだ。

　こうしたデータの枯渇やAIの品質低下への対策として、海外ではすでに動きが始まっている。例えばAI企業が新聞社、出版社、放送局、Webメディアなど、高品質データを保有・生成する企業とライセンス契約を結び、提供された記事やコンテンツを学習データとして活用するケースだ。

　生成AIの学習データの収集方法について問題視されるケースもあるが、現在ではライセンス契約を通じてデータ提供を受け学習を行う方向へと移行しつつある。今後は、日本の企業も、良質なコンテンツを持つ企業との提携が、さらに重要になるだろう。

　一方で不足する学習データを補足するために、テキストや画像を人工的に生成する「合成データ（Synthetic Data）」に注目が集まっている。合成データはAIによって生成される実世界のデータを模倣した学習データのことで、以下の特徴やメリットがある。

・実データの統計的特徴を保ちながら生成できる
・プライバシー保護や著作権問題の回避に役立つ
・医療・金融など特定分野向けデータを効率的に生成しやすい
・データ枯渇問題への対策として、今後さらに注目が高まる見込み

企業が今すぐ始めるべきAI戦略の3つのキーワード

　本当に良質なデータの枯渇が2026年中に起こるのかは、現時点では断定できないが、今後は企業側も戦略的なAI活用が求められるだろう。自社が利用する生成AIの学習データの「質」に注目し、適切なライセンス契約や新たな学習データを利用した生成AIへ切り替えていくことも重要になりそうだ。

　企業が今すぐ取り組むべきAI戦略のキーワードは次の3つだ。

キーワード①独自データ

　企業が保有する独自データの価値は、今後さらに高まるだろう。企業独自のマニュアルや企画書、会議録、生産データ、品質管理データ、在庫管理データ、顧客データ、保守記録などあらゆるデータは、企業独自の情報であるだけでなく、業界特有の知識やノウハウも含まれる貴重な財産だ。

キーワード②パートナーシップ

　こうした独自データをメディア企業などと提携して、高品質データや合成データと組み合わせ、自社特化型の生成AIモデルとして育てていくことが、業務効率化や競争力強化につながる。信頼できるベンダーや公共機関の相談窓口などの力を借りることも有効な選択肢だ。

キーワード③合成データ活用

　合成データと効率的な学習手法を活用しながら、「大量データ依存」から脱却していく必要がある。特定分野への特化や品質管理を組み合わせた合成データの戦略的活用が、今後の競争力を左右する。

　このようにデータ枯渇問題をきっかけに「人間らしい知識や経験」「個人の独自性」の価値も改めて注目されている。AIにすべてを置き換えるのではなく、人間の専門・独自な知識とAIの処理能力を組み合わせ、AIと人間が協働していくことが、今後のテーマになる。

　AIの2026年問題をきっかけに、自社の生成AI戦略を見直してみるのもよさそうだ。

※掲載している情報は、記事執筆時点のものです

執筆＝青木 恵美

長野県松本市出身。独学で始めたDTPがきっかけでIT関連の執筆を始める。書籍は「自分流ブログ入門」「70歳からはじめるスマホとLINEで毎日が楽しくなる本」など数十冊。Web媒体はBiz Clip、日経xTECHなど。紙媒体は日経PC21、日経パソコン、日本経済新聞など。現在は、日経PC21「青木恵美のIT生活羅針盤」、Biz Clip「IT時事ネタキーワード これが気になる！」「知って得する！話題のトレンドワード」を好評連載中。

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