「AI白書2026」 2026年8月発売
書籍概要
『AI白書2026』は、東京大学 松尾·岩澤研究室の協力のもと、AIエージェント、フィジカルAI、ソブリンAI、AI for Scienceなど、2026年のAIをめぐる主要論点を、各分野の専門家が技術·産業·政策·法制度の各面から体系的に解説する一冊です。
企業の生成AI活用実態に関する独自調査を実施するとともに、米国を中心とするハイパースケーラー企業の動向、中国·欧州のAI政策、DX銘柄企業のAI活用事例などを掲載。企業実務者がAIの現状と将来像を把握するための実践的な内容となっています。
本書を読むと、これが分かる
AI業界の全体像
AI導入企業と開発企業が2026年時点で押さえるべき技術、産業、法制度の知識と情報を、各分野の専門家が解説。400ページで全体像を俯瞰できる。
技術動向のリファレンス
大規模言語モデル、拡散モデル、マルチモーダル、エージェント、ロボット言語モデル、世界モデルなどの主要技術と、それを支える半導体の潮流を解説。
独自の企業調査データ
国内企業のAI導入やシャドーAIの実態など、本書が独自に実施した調査結果を掲載。提案や稟議に使える資料を提供。
法規制・政策の最新動向
EU AI法をはじめとする世界のAI法規制の動向から、日本のAI法の概要、著作権をめぐる訴訟動向までを網羅。コンプライアンス判断の材料に。
2026年版 監修
岩澤有祐
東京大学工学系研究科 准教授
（東京大学・松尾・岩澤研究室）
2017年東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻博士後期課程修了。博士（工学）、修士（情報理工学）。同研究室特任助教、特任講師、講師を経て、現在、東京大学大学院工学系研究科准教授。共訳に『深層学習』（KADOKAWA）、監修書に『深層学習教科書ディープラーニング E資格（エンジニア）精選問題集』（翔泳社）がある。深層学習についての論文読み会のDL輪読会を運営。専門は深層学習、特に知識転移に関する研究とその応用（ロボット、言語など）。2024年より人工知能学会の編集委員。松尾・岩澤研究室が務める大規模言語モデルに関する講座の監修など。
鈴木雅大
東京大学工学系研究科 特任講師
（東京大学・松尾・岩澤研究室）
2015年北海道大学大学院修士課程修了。2018年東京大学工学系研究科博士課程修了。博士（工学）。2024年まで東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻特任助教。2025年より同大学特任講師。人工知能・深層学習の研究、特に深層生成モデルやマルチモーダル学習、世界モデルの研究に従事。情報処理学会論文賞、WBAI奨励賞、東京大学工学系研究科長賞（研究）などを受賞。
2026年版 執筆者
販売の新形態
情報の深さと、変化のスピードを両立する新形態
2026年版では書籍が持つこの「深く、体系化された洞察」と、サブスクリプション／サービスが提供する「タイムリーな変化の捕捉」の両輪を通じて、あなたの組織が進むべき方向を、確かなエビデンスと共に示し続ける「羅針盤」となります。
2つのサービスの相乗効果
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check_circle400ページの充実した内容 技術動向から産業応用、法規制まで網羅的に解説
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check_circle保存性の高いリファレンス いつでも参照できる確かな知識基盤
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check_circle専門家による執筆・監修 第一線の研究者・実務家による信頼できる情報
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check_circle年4回の追加レポート配信 四半期ごとに最新動向を詳細に分析
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check_circle週1回のニュースレター 重要なAIニュースを厳選して要約配信
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check_circle年4回の会員セミナー 専門家による最新トピックの解説
目次・購入
AI白書2026
| ページ数 | 400ページ |
|---|---|
| 発売日 | 2026年8月20日 |
| 発行 | 角川アスキー総合研究所 |
| 発売 | KADOKAWA |
| 監修 | 岩澤有祐、鈴木雅大 |
| 協力 | 東京大学松尾・岩澤研究室 |
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「AI白書2026」刊行記念特典
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目次
2026年、AIの現在地と論点
- 【インタビュー】AIとロボットに文明を託す 人類史上最も重要で最もエキサイティングな20年が始まった北野宏明 ［ソニーコンピュータサイエンス研究所代表取締役社長、学校法人沖縄科学技術大学院大学（OIST）教授］
- LLMは研究の対象ではない AI界の異端児ヤン・ルカン、新会社設立の狙いを語る
- AIによる雇用破壊――ノーベル賞経済学者の答えはまだ「ノー」
AIの技術動向
- 2.1 生成AIの概要
- 2.2 動画像生成と拡散モデル
- 2.3 大規模言語モデルとTransformer
- 2.4 大規模言語モデルを活用する技術
- 2.5 大規模言語モデルの軽量化・高速化
- 2.6 大規模言語モデルの安全性
- 2.7 フィジカルAI実現に向けたロボット基盤モデル
- 2.8 AI時代の半導体と計算基盤
- 2.9 世界モデル（World Model）とSpatial AI
- 【Column】AIに会話するな、仕事を渡せ AIエージェント時代の実務ガイド
- 【Column】「バイブコーディング」からエージェンティック・エンジニアリングへ エージェント時代のソフトウェア開発
- 【AI Topics】2025年を彩ったAI関連用語
AI産業の動向
- 3.1 拡大するAI市場と主要プレイヤー（ハイパースケーラー、AIモデル企業）の動向
- 3.2 国内AI開発企業の役割と競争力
- 【AI Topics】ロボットに家事を教えるギガワーカー、1億ドル市場の知られざる現場
- 3.3 国内企業におけるAI利活用の動向
- 3.4 中国のAI政策動向および主要企業
- 3.5 欧州のAI戦略からみる日本の立ち位置と課題
- DX銘柄・DX注目企業2026におけるAIの取り組み
- 【Column】AIの汎用技術化への展望
- 【Column】Agentic Webの衝撃 自律化するインターネットと広告、SEO・AIO、そして企業の生存と進化
- 企業における生成AI導入の投資・統制・成果実態調査
AIの法制度とガバナンス
- 4.1 国外のAI規制と関連法
- 4.2 人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（AI法）の背景と概要
- 4.3 AIと著作権
- 【AI Topics】AIアシスタント「OpenClaw」と、AIボット専用SNS「Moltbook」
- 4.4 AIガバナンスの現状、リスク、評価、インシデント対応、国際連携、そして今後の展望
- 【AI Topics】エビデンスは後回し？ 大手AI企業が目をつけた「ヘルスAI」の危うさ
- 4.5 AIエージェント時代における企業対応
- 国内のAI関連政策・予算
- 【Column】Forward Deployed Engineer（FDE）と日本企業
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バックナンバー
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AI白書2026
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