AI: From Smart to Useful（2026）

概要（全体要約）

「AIは“賢い（Smart）”段階から、“役に立つ（Useful）”段階へ移行している」
という視点で、2025〜2026年にかけてのAI活用トレンドを整理したもの。

ポイントは以下：

• モデル性能競争は一段落
• UX・業務統合・実用性が主戦場
• NotebookLMのような「知識×AI」型プロダクトの台頭
• OpenAI / Google / Microsoft の戦略分化
• AIは「チャット相手」ではなく「作業を完遂する存在」へ

1. なぜ「Smart」から「Useful」なのか

背景

• 2023〜2024：

  • LLMの性能向上（GPT-4、Gemini 等）
  • ベンチマーク重視

• 2025〜：

  • 性能差がユーザーにとって分かりづらくなる
  • 「で、仕事は楽になるの？」が評価軸に

要点まとめ

• ❌ 高スコア ≠ 高価値
• ✅ 業務に溶け込むかどうかが重要
• AIは「考える存在」より「やってくれる存在」へ

2. Useful AI の定義

Useful なAIの特徴

• コンテキストを理解する
• ユーザーの目的を前提に動く
• 成果物まで到達する

Smart AI  : 質問に正しく答える
Useful AI : ゴールまで一緒に進める

比較表（概念）

3. NotebookLM が象徴する変化

NotebookLMとは

• GoogleのAIノートツール
• 「自分の資料」をAIの知識源にできる
• Web全体ではなく 限定知識空間 が前提

なぜ重要か

• ハルシネーションが減る
• 「自分の文脈」で考えてくれる
• 調査・要約・整理に直結

示唆

これからのAIは
「世界を知っているAI」より
「あなたを知っているAI」

4. プラットフォーム別の戦略

OpenAI

• 汎用モデルの強化
• Agent / Tool 呼び出し重視
• 「AIが作業を実行する」方向へ

Google

• 検索 × 個人データ × AI
• NotebookLM, Workspace 統合
• 情報整理・理解支援が強み

Microsoft

• Copilot を業務OSに埋め込む
• Office / Windows / Azure と連携
• 企業利用に最適化

5. AIは「プロダクト」から「インフラ」へ

変化の流れ

1. 単体AIツール
2. アプリ内AI機能
3. 業務フローの一部
4. AI前提設計（AI-native）

開発者・企業への示唆

• 「AIを使う」では遅い
• 「AIがいる前提で設計する」が必要
• UX・権限・責任設計が重要になる

6. 2026年に向けた結論

メッセージ

• AIはもう十分に賢い

• 次に問われるのは：

  • 本当に役に立っているか
  • 人の時間を取り戻しているか

一文でまとめると

The future of AI is not smarter answers,
but more useful outcomes.