家電製品は2026年に向けて大きな変革を遂げつつありますが、その物語はほぼ人工知能（AI）によって支配されています。今年のCESのトレンド討議で、コンシューマーテクノロジー協会のブライアン・コミスキーは、「インテリジェント変革」10年の鮮やかなイメージを描きました。そこでは、AIは単なる支援ツールではなく、ハードウェア、ソフトウェア、そして産業全体の運営方法を根本的に再形成します。予測は？米国の消費者向けテック収益が2026年に$565 十億ドルに達する見込みです。これはAIの採用によるほぼ全ての成長を反映しています。しかし、この未来像において、かつて基盤技術と位置付けられていたブロックチェーンはほとんど言及されませんでした。## 職場はすでにAIネイティブ採用指標が物語っています：ヨーロッパ、韓国、米国のAI認知度は90%以上です。さらに、米国の労働者のほぼ63%が実際に仕事でAIを使用していると報告しています。これらは小規模なパイロットプログラムではなく、主流の職場ツールです。その訴求力は強力です：AIを使用している米国の労働者は、週に平均8.7時間の時間を節約していると主張しています。これは、ほぼ一日の労働時間に相当する生産性の回復です。企業にとっては、年間300億から400億ドル規模の生成AI投資を正当化するものです。しかし、ここで現実と楽観主義が衝突します。MIT研究所の調査によると、生成AIに多額の投資をしている組織の95%が投資に対する測定可能なリターンを報告していません。労働者はこれらのツールを使っていますが、組織の混乱は低いままです。中には、「workslop（仕事の余剰）」という用語を作った社員もおり、AIの誤りを修正する作業が時にそれ自体よりも多くの仕事を生み出すことを指摘しています。## インテリジェントプラットフォームがハードウェアを再形成この変革はソフトウェアを超えています。スマートグラスや拡張現実ヘッドセットは、コンセプトから産業用途へと移行しています—倉庫の最適化、遠隔手術、医療診断などです。重要なのは、これらは消費者向けの新奇品ではなく、実際の運用上の課題を解決する企業向けのツールである点です。車両もおそらく最も劇的な変化を迎えています。現代の車は「ソフトウェア定義のエコシステム」へと進化し、OTA（Over-The-Air）アップデート、モジュール式コンポーネント、オープンOSを備えています。これにより、車はAIを搭載したプロフィールや予測保守を通じてドライバーに適応し、逆ではありません。Nvidiaは自動運転車開発向けのオープンAIモデルを発表し、自動車産業全体の方向性を示しています。## 医療と家庭環境の個別化医療分野では、継続的なモニタリングが受動的観察から積極的介入へと移行しています。音声バイオマーカーは、早期のうつや不安の兆候を検知します。会話型AIは認知行動療法を担当し、睡眠バイオメトリクスや個別栄養プラットフォームも標準化しつつあります。スマートホームも同じパターンをたどっています—健康モニタリングとの連携を深め、日常のルーチンを学習し、照明、気候、エンターテインメントを自動調整します。スマートミラーや煙探知器などのデバイスは、基本的なユーティリティからウェルネスツールへと位置付けが変わっています。## ブロックチェーンの問題：戦略のないセキュリティ劇場ここが不快な部分です。ブロックチェーンは、コミスキーの包括的なトレンド予測の中で一度だけ、軽視される形で言及されました。それは「ハッキング不可能なセキュリティ層を提供する」と説明され、その後は何もありませんでした。詳細な説明も、インテリジェントプラットフォームやAI駆動システム、2026年を変革する技術との連携ビジョンも示されていません。これは重要です。なぜなら、ブロックチェーンのAIにおける潜在能力は、スマートコントラクトの検証、分散型モデルのトレーニング、AIシステムにおける分散型データガバナンスなど、多岐にわたるからです。しかし、CESや企業の計画、数十億ドルの技術予算を配分する意思決定者の間で、その議論は行われていません。本当の問題は、ブロックチェーンがセキュリティ特性を欠いているのではなく、AI支配の未来において説得力のあるユースケースを明確に示していない点にあります。企業が即時のAIによる生産性向上(1労働者あたり8.7時間)と、投機的なブロックチェーンアプリケーションの間で選択を迫られるとき、その選択は明白です。## 未解決の課題MITのデータは示唆に富んでいます：採用は高いが、混乱は低い。企業はAIを広範に導入していますが、得られる具体的な価値は最小限です。労働者はこれらのツールを使っていますが、明確な組織変革は伴っていません。これにより、2026年の技術環境は革命よりも漸進的な改善に近いものになると考えられます。ブロックチェーンに関しては、明確な示唆は厳しいものです。拒否されているわけではなく、単に議論に登場していないのです。AIが検証、セキュリティ、調整のタスクをますます担う中で、分散型台帳の具体的な価値提案は主流の技術採用サイクルにおいて未証明のままです。2026年に問われるのは、AIとブロックチェーンが共存できるかどうかではありません。ブロックチェーンの支持者たちが、すでにAIが解決すべき問題を処理している世界において、なぜ自分たちの技術が重要であると説明できるかどうかです。
なぜAIは2026年を再形成しているのか、ブロックチェーンは重要性を模索している
家電製品は2026年に向けて大きな変革を遂げつつありますが、その物語はほぼ人工知能（AI）によって支配されています。今年のCESのトレンド討議で、コンシューマーテクノロジー協会のブライアン・コミスキーは、「インテリジェント変革」10年の鮮やかなイメージを描きました。そこでは、AIは単なる支援ツールではなく、ハードウェア、ソフトウェア、そして産業全体の運営方法を根本的に再形成します。
予測は？米国の消費者向けテック収益が2026年に$565 十億ドルに達する見込みです。これはAIの採用によるほぼ全ての成長を反映しています。しかし、この未来像において、かつて基盤技術と位置付けられていたブロックチェーンはほとんど言及されませんでした。
職場はすでにAIネイティブ
採用指標が物語っています：ヨーロッパ、韓国、米国のAI認知度は90%以上です。さらに、米国の労働者のほぼ63%が実際に仕事でAIを使用していると報告しています。これらは小規模なパイロットプログラムではなく、主流の職場ツールです。
その訴求力は強力です：AIを使用している米国の労働者は、週に平均8.7時間の時間を節約していると主張しています。これは、ほぼ一日の労働時間に相当する生産性の回復です。企業にとっては、年間300億から400億ドル規模の生成AI投資を正当化するものです。
しかし、ここで現実と楽観主義が衝突します。MIT研究所の調査によると、生成AIに多額の投資をしている組織の95%が投資に対する測定可能なリターンを報告していません。労働者はこれらのツールを使っていますが、組織の混乱は低いままです。中には、「workslop（仕事の余剰）」という用語を作った社員もおり、AIの誤りを修正する作業が時にそれ自体よりも多くの仕事を生み出すことを指摘しています。
インテリジェントプラットフォームがハードウェアを再形成
この変革はソフトウェアを超えています。スマートグラスや拡張現実ヘッドセットは、コンセプトから産業用途へと移行しています—倉庫の最適化、遠隔手術、医療診断などです。重要なのは、これらは消費者向けの新奇品ではなく、実際の運用上の課題を解決する企業向けのツールである点です。
車両もおそらく最も劇的な変化を迎えています。現代の車は「ソフトウェア定義のエコシステム」へと進化し、OTA（Over-The-Air）アップデート、モジュール式コンポーネント、オープンOSを備えています。これにより、車はAIを搭載したプロフィールや予測保守を通じてドライバーに適応し、逆ではありません。Nvidiaは自動運転車開発向けのオープンAIモデルを発表し、自動車産業全体の方向性を示しています。
医療と家庭環境の個別化
医療分野では、継続的なモニタリングが受動的観察から積極的介入へと移行しています。音声バイオマーカーは、早期のうつや不安の兆候を検知します。会話型AIは認知行動療法を担当し、睡眠バイオメトリクスや個別栄養プラットフォームも標準化しつつあります。
スマートホームも同じパターンをたどっています—健康モニタリングとの連携を深め、日常のルーチンを学習し、照明、気候、エンターテインメントを自動調整します。スマートミラーや煙探知器などのデバイスは、基本的なユーティリティからウェルネスツールへと位置付けが変わっています。
ブロックチェーンの問題：戦略のないセキュリティ劇場
ここが不快な部分です。ブロックチェーンは、コミスキーの包括的なトレンド予測の中で一度だけ、軽視される形で言及されました。それは「ハッキング不可能なセキュリティ層を提供する」と説明され、その後は何もありませんでした。詳細な説明も、インテリジェントプラットフォームやAI駆動システム、2026年を変革する技術との連携ビジョンも示されていません。
これは重要です。なぜなら、ブロックチェーンのAIにおける潜在能力は、スマートコントラクトの検証、分散型モデルのトレーニング、AIシステムにおける分散型データガバナンスなど、多岐にわたるからです。しかし、CESや企業の計画、数十億ドルの技術予算を配分する意思決定者の間で、その議論は行われていません。
本当の問題は、ブロックチェーンがセキュリティ特性を欠いているのではなく、AI支配の未来において説得力のあるユースケースを明確に示していない点にあります。企業が即時のAIによる生産性向上(1労働者あたり8.7時間)と、投機的なブロックチェーンアプリケーションの間で選択を迫られるとき、その選択は明白です。
未解決の課題
MITのデータは示唆に富んでいます：採用は高いが、混乱は低い。企業はAIを広範に導入していますが、得られる具体的な価値は最小限です。労働者はこれらのツールを使っていますが、明確な組織変革は伴っていません。これにより、2026年の技術環境は革命よりも漸進的な改善に近いものになると考えられます。
ブロックチェーンに関しては、明確な示唆は厳しいものです。拒否されているわけではなく、単に議論に登場していないのです。AIが検証、セキュリティ、調整のタスクをますます担う中で、分散型台帳の具体的な価値提案は主流の技術採用サイクルにおいて未証明のままです。
2026年に問われるのは、AIとブロックチェーンが共存できるかどうかではありません。ブロックチェーンの支持者たちが、すでにAIが解決すべき問題を処理している世界において、なぜ自分たちの技術が重要であると説明できるかどうかです。