最新の定点観測【新着】読売新聞（2026/1/7）

　『AIは「生成」から「フィジカル（実装）」へ。NVIDIAを象徴に、投資は実装フェーズへ入った。』

※出典：読売新聞（2026年1月7日 朝刊）※紙面記事をもとに筆者が要約・考察

※詳細な引用・論点整理・分析メモは note（有料版含む）で公開していきます。

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🏯 AI奉行所 2026年頭評定

― 複数社の本年見通しを吟味し、日本の行く末を追う ―

**0. 奉行所開府宣言

2026年、日本は「金利」「賃上げ」「為替」「地政学」「AI投資」の波が同時に押し寄せる局面にある。

だが現場では、ニュースの断片・SNSの論争・社内事情が混線し、意思決定は遅れる。

AI奉行所は、複数社の経済見通しを並べて吟味し、共通項と争点を抽出し、現場で使える“次の一手”へ落とす。

予測は当てるためではない。
迷いを減らし、選択を早めるために読む。

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1. 参照資料（年頭評定の基礎文献）

本評定は、以下のレポート・政策資料を参照し、共通項と差分を整理した。

SMBC（2025年回顧・2026年展望）

経済産業省（産業戦略・AI／デジタル関連資料）

みずほリサーチ＆テクノロジーズ（2026年 新春経済見通し）※精読中

UFJリサーチ＆コンサルティング（短期経済見通し）※精読中

野村證券（2026年の日本株・マクロ見通し）※精読中

※精読中の資料は要点抽出後、順次アップデートし、評定の精度を上げる。

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2. 2026年の共通認識（全資料の“地形”）

各社の見通しを比較すると、2026年の日本には共通した「地形」がある。

金融政策と金利が、企業と生活の前提を変える

賃上げと物価の関係が、消費と景況感を左右する

円安／円高が、輸入コストと収益構造に影響し続ける

AI投資は“熱”ではなく“実装”へ移る（淘汰が始まる）

人材配置の再編が遅い組織ほど、DXが詰まる

ここで重要なのは「景気が良い／悪い」という単純な話ではない。

**“企業と人が、どの順番で変わらざるを得ないか”**が主題である。

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3. 争点（見立てが割れる“戦場”）

次に、各社で見立てが割れている争点を整理する。

ここが2026年の分岐点になる。

金利上昇の影響は、どの層に先に出るか

賃上げが、消費に回るか／防衛に回るか

米国景気・地政学の波が、為替と輸出産業へどう波及するか

AI導入が“成果”として見える企業と、導入疲れで止まる企業の差

ここを読み違えると、「投資すべき領域」と「守るべき領域」を誤る。

つまり、当てる予測ではなく、外さない備えが必要になる。

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4. 奉行所の評定（ **次の一手**）

SNSに最も時間を割き、AI事情を追い、導入と現場をつなぐのは企業のDX／情シス／企画である。

奉行所は、2026年の勝ち筋を以下のように評定する。

（1）AIは「導入」ではなく「運用設計」で差がつく

今年からは、AIツールを入れた企業が勝つのではない。

“入力 → 判断 → 出力 → 運用”を分離し、現場が回る設計を持つ企業が勝つ。

（2）成果を出す企業は「最小実装」から始める

勝てる場所に絞り、最小の効果を再現し、ログを溜め、次へ拡張する。

**「全部やる」ではなく「勝てる場所を固める」**が正しい。

（3）DXの本質は「人の再配置」である

AI導入の成果は、最終的に人的資本の再配置で決まる。

業務プロセスが変わるほど、人の役割も変わる。

変化に耐える部署構造を持つ企業が残る。

（4）「決済・基幹」から「システム」へ移る

金・情報・ルールが集中する領域ほど、変化の影響が先に出る。

今年は特に、決済・基幹業務の整備が進み、次に**システム部門（設計・統合・刷新）**が主戦場になる。

“社内でAIの判断を扱う部署”が、企業の未来を握る。

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5. AI奉行所が追う「観測点」（年内更新）

本評定は年頭の一回で終わらない。

2026年の出来事のたびに、次の観測点で追記・検証していく。

金利・賃上げ・消費のズレ

AI投資が「成果」に変わる企業の共通点

DX人材の再配置が成功した事例

官の政策変更と実装の距離

“導入疲れ”を起こした組織の症例

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6. 株式会社響尤として、どう効くか（中小企業の立場から）

株式会社響尤は、中小企業でありながら、武道×フィジカルAIの開発現場を持つ。

ここで培ったのは、AI導入論ではなく、現場にAIを実装し続けるための設計思想である。

私たちが取り組む eCombat交陣 は、暗黙身体知のバイオフィードバックが設計の中核であり、

競技運用そのものを安定させるために AIへ委ねるべき段階に入った。

本年は、競技が自律的に進化できる 基盤を完成させる年である。

武道という「古すぎて近代スポーツに落ちないもの」を、AIとの統合によって未来側から拾い直す試みを積み重ね、次世代モデルの 構造的アップデートを加速する。

響尤が現場で積み上げているのは、単なるAI活用ではない。

観測 → 判断 → 表現 → 運用を分離し、後から差し替え可能な形で積むという設計である。

この構造は「経済産業政策の勝ち筋」とも一致する。

響尤はこの構造を、競技・教育・中小企業DXへ転用し、実装の現場から日本の勝ち筋を作っていく。 

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7. 詳細版（note有料）

各社のレポートを「共通項」「差分」「争点」に分解し、根拠・引用・図解を加えた詳細版は、note（有料）で公開する。

※年内、出来事ごとに追評定を追加する。