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2026-01-16 21:50:00
CES では、ロボット、AI、Web3 を使用してパーソナライゼーションを再定義する 12 社が展示されています。人型ロボット「Agibot X2」が踊ります。 (写真提供：パトリック・T・ファロン/-、ゲッティイメージズ経由)
-（ゲッティイメージズ経由）
CES は常に次のイベントのプレビューであり、AI、Web3、ロボットがすべて融合することで、何が基礎になりつつあるかを示す尺度となりました。
このショーには、150 か国以上から 148,000 人を超える参加者が集まり、4,500 社の出展者と 1,400 社のスタートアップ企業が参加し、ラスベガスを震撼させました。 CTA用。
人工知能はどこにでもありましたが、最も重要な点は、よりスマートなモデルやより高速なチップに関するものではありませんでした。私が見たものすべてに一貫して見られた主要なテーマは、パーソナライゼーションであり、それを適切に、安全に、そして大規模に行うことがいかに困難になっているかでした。
展示会場全体で目立った企業は目新しさを追い求めていませんでした。彼らは、人、好み、状況に適応するシステムを構築していました。そこに、Web3、ロボット、AI がバズワードとしてではなく、インフラストラクチャとして融合しつつあります。
CES では、パーソナライゼーションは信頼から始まります
パーソナライゼーションは、レコメンデーション、インターフェイス、フィードに焦点を当てたフロントエンドの問題であると考えているかもしれません。 CES では、パーソナライゼーションが信頼の重要な要素となっていることが明らかになりました。
マッキンゼーによるとAI とエージェント システムを活用すると、パーソナライゼーションにより顧客満足度が 15 ～ 20% 向上し、収益が 5 ～ 8% 増加し、サービスコストが最大 30% 削減されます。
AI システムがよりリスクの高い環境に移行するにつれて、データの出所と信頼がインテリジェンスそのものと同じくらい重要になります。
Vannadium は、AI システムを説明可能かつ監査可能にするために設計されたリアルタイムのオンチェーン データ プラットフォームである Leap でこの変化を実証しました。 Vannadium は、完全な出所とアクセス制御を備えた高価値データをオンチェーンでストリーミングできるようにすることで、ブロックチェーンを金融実験ではなく AI のためのエンタープライズ信頼層として再構築します。
Vannadium の共同創設者兼最高成長責任者である Laura Fredericks が写真を撮っており、その写真は直接オンチェーンにありました。
サンディ・カーター
Vannadium の共同創設者兼最高成長責任者である Laura Fredericks とチャットした際、私たちが「オンチェーン」で写真を撮っているときに、彼女はこう言いました。「St Vannadium では、信頼できるデータは証明可能で永続的でなければならないと信じています。写真を撮影してオンチェーンに保存することは単なるメタデータではありません。これは、将来の AI システムが自信を持って信頼できるデジタル記録における不変の足がかりです。検証できるデータに対して AI モデルがトレーニングおよび監査されると、それが可能にするパーソナライゼーションと意思決定は単なるものではなくなります。知的だが責任感があり、安全である。」
アイデンティティも同様の軌跡をたどりました。 Veintree は、生体暗号を使用したプライバシー優先認証を実証し、生体認証データを保存せずに個人を認証しました。規制が強化され、消費者の信頼が低下している時代において、アイデンティティを収集せずに証明することは強力なシグナルとなります。
CES で AI と Web3 に最もインスピレーションを与えた女性の一部。
CES AI ハウス
信頼も技術的なものだけではなく、人間的なものにもなりつつあります。 AI ハウスでは、Web3 の止められない女性と AI イニシアチブ (これは私が協力している会社であることに注意してください) を特集し、評判と信頼性がどのようにポータブル インフラストラクチャに変わりつつあるかを強調しました。
AI が生成したコンテンツの世界では、検証された人間のアイデンティティが差別化要因になりつつあります。
CES では AI がオペレーティング層になりつつある
CES のもう 1 つの明確なテーマは、ツールからオーケストレーションへの AI の進化でした。
Lenovo の CES 基調講演はラスベガスの Sphere で行われました。
サンディ・カーター
Lenovo の没入型 Sphere エクスペリエンスでは、AI がスタンドアロンのアシスタントではなく、デバイスやワークフロー全体の接続層として機能することが示されました。重点は目新しさではなく、AI がコンテキストを理解し、システム全体で作業を調整することで摩擦を軽減することでした。
同じアイデアが Modev の AI House にも登場し、パーソナライゼーションがアクセス自体に適用されました。モデフは、一般的なコンテンツの代わりに、適切な人物と適切なタイミングでの会話を厳選し、その関連性が今やパーソナライゼーションの最も価値のある形式であることを強調しました。
CTGT の CEO 兼創設者である Cyril Gorlla 氏が CES で新しい AI ソリューションについて議論していました
ゲッティイメージズ
CTGT AI は、意思決定インテリジェンスの観点から問題にアプローチしました。そのシステムは、役割、タイミング、意図に基づいてアクションに優先順位を付けます。重要なことは微妙でしたが、重要でした。単に質問に答えるだけの AI は認知負荷を増大させます。意思決定を導く AI はそれを軽減します。
CTGT の CEO 兼創設者である Cyril Gorlla との会話の中で、彼は私に次のように説明してくれました。「パーソナライゼーションと信頼は密接に関連しています。コンテキスト依存の環境で AI が確実に動作すると信頼できない場合、AI は拡張できません。私たちのアプローチは、表面レベルのプロンプトや結果のキャッシュを超えています。企業がモデルの動作を詳細に制御し、不要な出力をリアルタイムで削減し、一か八かの意思決定において AI を信頼できるものにする洞察を表面化します。」
CES では、組み込みパーソナライゼーションは必ずしも接続を必要とするわけではありません
CES で最も静かに重要な瞬間の 1 つは、通常 AI の誇大宣伝とは無関係な企業によってもたらされました。
レゴのスマート ブロックは、インターネット接続なし、継続的なデータ収集なし、オンオフ スイッチなしで動作します。インテリジェンスは、クラウド接続ではなく、動作とインタラクションに組み込まれています。耐久性、プライバシー、フェイルセーフ操作を優先した設計です。
レゴは、子どもたちの安全のために分散型ネットワークを使用し、音、光、色を備えた新しいスマート ブロックを披露しました。これらのレンガにはオンオフのスイッチがなく、インターネットにも接続されていません。
サンディ・カーター
これは、よりスマートな製品は常により多くの接続を必要とするという前提に疑問を投げかけます。 AI がユビキタスになるにつれ、人間が最初にパーソナライゼーションを行えるかどうかは、データの枯渇の増加ではなく、障害点の減少に依存する可能性があります。
アイデンティティと表現はソフトウェアになる
パーソナライゼーションも機能的なカスタマイズから動的な自己表現へと移行しつつあります。
iPolish と Peuty は、美容とアクセサリーという異なるカテゴリーにアプローチしましたが、同じメッセージを伝えました。アイデンティティはプログラム可能になりつつあります。ソフトウェアによって色が変わるネイルや、ビジュアルをリアルタイムで適応させるバッグは、静的な製品から生きたインターフェイスへの移行を示しています。
着用者の状況、気分、意図に合わせて変更できる Peuty バッグを披露する Peuty の創設者兼 CEO、Richard Peuty 氏。
サンディ・カーター
Peuty のバッグを使って遊びながら、Peuty の創設者兼 CEO、リチャード・ピューティは次のように述べています。「Peuty では、スタイルとテクノロジーが真に融合したときにファッションがどうなるのかを再考しています。Infinity バッグは、それ自体のために接続されるということではありません。AI を使用して個人の表現をリアルタイムで流動的かつ動的にすることです。パーソナライゼーションは、もはや静的な製品デザインではありません。着用者の状況、気分、意図に反応する適応的なスタイルです。」
Lollipop Star のようなクリエイティブ ツールは、新たな変化を促進しました。新しいハードウェアと骨伝導を通じて提供されるパーソナライズされたオーディオ体験を組み合わせることで、AI によるパーソナライゼーションが画面を超えて物理的、感覚的なインタラクションにどのように移行するかを示唆しています。アルゴリズムがユーザー向けのコンテンツを選択するのではなく、AI が共同作成者となり、人々が消費するものを能動的に形成できるようにします。
ロリポップの風味を楽しみながら音楽を奏でるロリポップ。
デッド・グリーンスパン
CES のいたるところで、パーソナライゼーションが物理的な世界に移行しました
CES では、パーソナライゼーションが画面から日常生活にどのように移行しているかも示しました。
Nosh 氏は、AI が食事のニーズ、好み、習慣に基づいて料理をどのようにカスタマイズできるかを実証しました。これは、それ自体を目的とした自動化ではありません。これはコンテキスト認識型のサービスであり、標準化された行動を強制するのではなく、インテリジェンスが個人に適応します。
Nosh は CES で、ロボットがどのように料理をしてくれるかを紹介しました。
サンディ・カーター
同じ哲学が明らかに LGの住宅に対するビジョン。 LGはロボットを独立した目新しいものとして扱っていません。代わりに、家電製品や環境全体にロボット技術が組み込まれた、統合された AI ホームに向けて構築されています。これには、家事支援用に設計された家庭用ロボットのほか、LGがアプライアンスロボットと呼ぶロボット掃除機や、人が近づくと自動的にドアが開く冷蔵庫などのロボット化家電も含まれる。
目標は、デバイスを追加することではなく、日常生活における摩擦を減らすことです。 LG は、家電製品や家庭用ロボットにインテリジェンスを分散することで、日常的な家事を AI システムが処理し、人々がより価値の高い活動に時間を取り戻すことができる、ゼロ労働ホームの実現に取り組んでいます。
LG CLOiD ホームロボットは、人間と自然に関わり、人間を理解できるように設計されており、最適なレベルの家事手伝いを提供します。
LG
「LG CLOiDホームロボットは、サービスを提供する人間と自然に関わり、理解できるように設計されており、最適なレベルの家事支援を提供します」とLGホームアプライアンスソリューションカンパニー社長のスティーブ・ベク氏は述べています。 「私たちはゼロ労働ホームのビジョンを達成するためにたゆまぬ努力を続け、家事を過去のものにし、お客様が本当に大切なことにもっと時間を費やせるようにしていきます。」
この枠組みが重要です。パーソナライゼーションを機能としてではなく、アンビエント機能として位置づけています。 AI は人々が家の中でどのように暮らし、移動し、行動するかに適応し、注意を要求するのではなく静かに労力を軽減します。インテリジェンスがインフラストラクチャになると、パーソナライゼーションがどのようになるかがわかります。
CES は、効率がパーソナライゼーションの最も過小評価されている可能性があることを示しました
CES で最も魅力的なアイデアの 1 つは、インターフェイスではなくインフラストラクチャから生まれました。
Superheat は、廃熱を回収し、それを家や建物を暖めるために再利用することで、ビットコイン マイニングを再考しました。このイノベーションは暗号通貨に関するものではありませんでした。それは、場所と目的に適応し、過剰なコストを機能的価値に変えるインフラストラクチャに関するものでした。
ビジネスリーダーのための CES のポイント
CES 2026 は単なる AI ショーではありませんでした。システムショーでした。
傑出した企業は、パーソナライゼーションがもはや表面レベルの機能ではないことを理解していました。それは構造的なものです。これを機能させるには、適応には AI が必要で、信頼、出所、説明責任にはブロックチェーンやアイデンティティなどの Web3 テクノロジーが必要です。
次の競争上の優位性は、よりスマートなモデルだけから得られるものではありません。それは、人々を理解し、状況に適応し、設計によって信頼を獲得するシステムから生まれます。 CES では、ロボット、Web3、AI がどのようにパーソナライゼーションを再定義しているのか、そしてなぜこの変化がまだ始まったばかりなのかという点でそれが示されました。
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