1. 生成AIの限界

生成AIは既存データを学習し、統計的に「もっともらしい」出力を返す。しかしこれは過去の情報に依存しており、真に未知の概念を発明する力には限界がある。また、以下の課題も存在する。

• 事実性の担保：幻覚（ハルシネーション）問題
• 文脈理解の浅さ：長期記憶や推論力の制約
• データ依存性：学習コストとプライバシー問題
• エネルギー効率：学習・推論の電力消費

これらを超える技術こそが「次に来るもの」として浮上する。

2. 推論AI（Reasoning AI）

次の大きな潮流は「生成」から「推論」へのシフトである。生成AIは膨大な情報を再構築するが、数学的証明や科学的発見のように論理的一貫性を必要とする領域では限界がある。そこで注目されるのが「推論AI」だ。

• 数学的証明や科学シミュレーションを自動化
• 問題を分割し、段階的に論理展開
• 不確実性下での意思決定支援

量子コンピュータや新しいアルゴリズムと組み合わせることで、人間を超える発見速度を実現する可能性がある。

3. 自律型エージェント

生成AIが「道具」であるのに対し、次に来るのは「自律的に動く存在」だ。これを「AIエージェント」と呼ぶ。

• ネット上で自動調査・交渉を行うビジネスエージェント
• プログラムを自ら修正・最適化する開発エージェント
• 人間の代わりに長期タスクを遂行する秘書型エージェント

ここで注目すべき分野が営業代行やテレアポだ。従来はテレフォンアポインターが膨大な時間を費やして行ってきた電話業務や架電作業が、AIエージェントにより自動化されつつある。

たとえば AIによるテレアポ支援システム では、数百件規模の架電を効率化し、応答内容の分析や顧客データの最適化までを一貫して行える。これは「人手による労働の代替」から「AIによる営業戦略の強化」へと進化する潮流を象徴している。