世界経済フォーラムの最新の「新興技術トップ10」報告書は、科学的進歩と実社会への影響の転換点にある技術を取り上げています。
必須原材料の抽出や量子暗号から、個別化医薬品の設計に至るまで、技術はより少ない負荷でより多くを実現し、必要とされる場所に近づいています。
トップ10に選ばれた技術の多くはすでに研究室を離れ、商用利用が始まっており、規模拡大の準備が整っています。
世界経済フォーラムによる年次レポート「新興技術トップ10」は、世界的な不確実性の中で技術がもたらす希望を示しています。
今年の報告書は、フォーラムの「夏季ダボス会議」（中国・大連）で発表され、技術が世界の直面している前例のない変化の中心にあり、同時に最も差し迫った課題のいくつかに対する解決策も提供しうることを示しています。
「本報告書で取り上げる技術は、その新規性、開発の進捗、そして影響の可能性によって選ばれています」と、執筆者であるフォーラムの最先端技術・イノベーションセンターのマネージング・ディレクターであるJeremy Jurgens氏と、Frontiers Media最高経営責任編集者のFred Fenter氏は述べています。
「何よりも、これらの技術は、政府、産業界、研究機関による意思決定が、それらが世界にどのように浸透していくかを大きく形作る瞬間に近づいていることを示す兆候によって選ばれています。」
新しい技術に関する三つの潮流
フォーラムの専門家が、私たちの生活に最も大きな影響を与えると判断した技術を見渡すと、三つの点が際立っています。
1. 技術は、単一の患者や特定の状況に合わせて調整される、より個別化されたものになりつつあります。
2. 多くの解決策は本質的に分散型であり、必要とされる場所の近くで食料、エネルギー、原材料を生産しています。
3. 電気を使わない空間冷房、動物を飼育しない食料生産、従来の創薬コストの大幅な削減など、より少ない負荷でより多くを実現しています。
2026年の新興技術トップ10
1. エブリシング・トゥ・グリッド型エネルギー
電力網では、人々が帰宅し、夕食の支度をし、仕事後の活動を始めることでエネルギー使用量が増える夕方後半から early evening にかけてピークを迎えます。同時に、太陽光などの再生可能エネルギーによる発電は、日没とともに減少します。通常、この時点で不足分を補うために火力発電を増強する必要があります。
これに代わって、エブリシング・トゥ・グリッド技術は、この時間帯に遊休状態にある電気自動車や、工場やデータセンターの蓄電池といった分散型資産を活用し、蓄えられた電力を電力網に戻して増加した需要に対応します。
カリフォルニア州では、1万6,000世帯以上の太陽光発電設備を備えた家庭が分散型電力ネットワークに接続され、2024年のある夕方の需要ピーク時に、51メガワットを電力網に送り返しました。この出力は、化石燃料を使用するピーカー発電所数基の能力を上回り、しかも排出ガスはゼロでした。
2. 直接リチウム抽出
リチウムは蓄電池に不可欠であり、それがエネルギー転換の重要な構成要素となっています。リチウム自体は希少な資源ではありませんが、従来用いられてきたかん水からの蒸発工程には最長2年かかり、大量の水を必要とし、特定の地域に限られています。現在、リチウム生産の4分の3が中国に集中しています。
直接リチウム抽出（DLE）は、従来のリチウム生産に比べて、より迅速で柔軟性があり、より持続可能な代替手段となる可能性を秘めています。吸着剤、膜、溶剤などを含む工学的システムを用いることで、DLEは数時間以内にかん水からリチウムを抽出できます。残った水は地下に戻されます。DLEは地熱流体、油田廃水、再生材料にも対応できるため、自然に存在するかん水への依存を減らし、サプライチェーンの多様化にもつながります。
すでにいくつかのプラントが稼働しており、その中にはアルゼンチン、米国、およびオーストラリアが含まれます。
3. パッシブ放射冷却材料
パッシブ放射冷却材料は、電気による空間冷房を必要とせずに、入射する太陽光の95%を反射し、表面を周囲の空気よりも涼しく保つよう設計されています。
塗料、コーティング、フィルム、または建材部品として適用でき、低コストかつ拡張性のある方法でエネルギー効率を高め、電力需要を抑えることができます。新築と既存の建物の両方で使用することが可能です。
サプライヤーは、食料品店や小売店などの環境で最大20%のエネルギー節約を報告しています。クールルーフ材は、グリーンビルディング基準の一部として、すでにカリフォルニア州と中国で義務付けられています。
英国では、スタートアップ企業のAssetCoolが、電力ケーブルの温度上昇を抑え、30%多くの電力を送電できるようにするコーティングを開発しました。
4. 「永遠の化学物質」の分解
「永遠の化学物質」またはPFAS（ペル・ポリフルオロアルキル化合物）は、熱、水、化学的分解に耐えるよう設計されていました。しかし現在、深刻な環境問題を引き起こしており、北極圏のような遠隔地や私たちの飲料水からもPFASが検出されています。
従来の処理方法では、水からPFASを除去することには成功してきましたが、分解することはできませんでした。分解する唯一の方法は、環境中で極めて残留しやすくしている非常に強固な炭素とフッ素の結合を切断することです。
現在、水を過熱する、電流を流す、あるいは紫外線による化学反応を利用してPFASの結合を切断する新しい方法が登場しつつあります。ミシガン州では、埋立地からの浸出水に含まれるPFASを分解する施設埋立地からの浸出水に含まれるPFASを分解する施設が2023年から稼働しています。世界最大級のPFAS製造企業の一つであるダイキン工業は、現地試験において、同社の紫外線方式によりPFASの99.99%を分解できたと報告しています。
5. 精密発酵
精密発酵は、微生物をタンパク質、酵素、医薬品を生産する工場へと変えます。作物や動物を用いる代わりに、これらの分子の遺伝情報を酵母や細菌などの微生物に組み込みます。この手法により、管理された環境で一貫性があり拡張可能な生産が可能となり、生成物は天然のものと化学的に同一です。
精密発酵は、すでに次のような製品の製造に使われています。食品製造において、卵や乳製品の持続可能な代替品として、微生物由来の卵タンパク質および動物由来でないホエイタンパク質などです。
生産の場を農場や抽出工程から発酵タンクへと移すことで、必需品をより効率的かつ迅速に製造する新たな道が開かれています。食品に加え、この技術は化粧品用ペプチド、医薬品化合物、従来は化石燃料由来であった化学物質の製造にも役立っています。
6. エクソソームによる薬物送達
がんなどの疾患を対象とする高度に標的化された治療法は、遺伝子の発現を抑制したり、変異を編集したり、治療薬を病変細胞に直接届けたりすることができます。ただし問題があり、その多くは研究室内でのみ十分に機能します。実際の患者の血流に入ると、分解されたり、体の防御システムによって逸らされたりすることが多いのです。
エクソソームは、細胞間でタンパク質や遺伝物質を運ぶ、郵便システムのような働きをする微小粒子です。これらのエクソソームに治療薬を搭載すると、体がエクソソームを自己のものとして認識するため、合成薬が直面する障壁を克服できる可能性があります。
米国で行われた第1相薬物試験では、治療の選択肢が残されていない膵臓がん患者が、従来治療が難しかった変異を標的とする改変エクソソームのおかげで病状が安定しました。エクソソームは、神経疾患、例えばアルツハイマー病やパーキンソン病への対応においても大きな可能性を示しています。
7. 個別化されたmRNAがんワクチン
がんに対して万人に共通する治療法はありません。がんの現れ方や治療への反応は人によって異なります。個別化されたmRNAがんワクチンは、患者の免疫系を訓練し、その人特有のがん細胞を認識して攻撃できるよう設計されています。
最初のステップは、患者の腫瘍を解析して固有の変異やタンパク質を見つけ出すことです。その後、それらのマーカーを標的とするよう免疫系を訓練するため、個別のmRNAワクチンが作られ、最終的に治療成績の向上が期待されます。
その一例として、サウスカロライナ州で最近行われた黒色腫の試験があります。個別化mRNAワクチンを免疫療法と併用した患者は、免疫療法単独の場合と比べて、再発または死亡のリスクが40〜50%低下しました。
8. 創薬のための量子シミュレーション
創薬の世界では、「臨床試験に入る新薬のうち、10件中9件は失敗する」と言われています。量子シミュレーションは、量子コンピューティングを用いて、分子が原子レベルでどのように振る舞うかを、従来の手法よりもはるかに高い精度でモデル化します。
分子間で起こりうる膨大な数の相互作用をモデル化することで、研究者は創薬候補がどのように機能するかを早い段階でより正確に予測できます。その結果、高額な試験の失敗を減らし、これまで複雑すぎて対応できなかった疾患を標的とする道が開ける可能性があります。
その一例として、2025年に行われたIBMとModernaの共同研究があります。この研究では量子コンピューティングを用いて、タンパク質の折りたたみ（タンパク質の形成）とmRNAの相互作用に関する、これまでで最大規模のシミュレーションの一つを実施しました。
9. ワールドモデル
ワールドモデルは、物理世界を単に記述するのではなく、その振る舞いを理解し予測することを目的とした新しいタイプのAIです。映像、センサー、テキストといった複数のデータソースから学習することで、現実の出来事の仮想的な表現を作り出します。その結果、直接経験したことのない状況についても推論できるようになります。これは、AIシステムがパターン認識を超え、より柔軟で直感的になれることを意味します。
このアプローチは、現実世界のダイナミクスを理解することが不可欠なロボット工学や気候モデリングなどの分野で特に有用です。例えば、NVIDIAのCosmosプラットフォームは、膨大な量の物理世界データでロボットを訓練し、物事がどのように機能するかについての内部モデルに基づいて、新しい未知の環境に適応できるようにしています。
10. 格子ベース暗号
暗号化された膨大なインターネット通信を解読することは、今日では不可能かもしれませんが、技術の進歩とともに将来の量子コンピュータの能力の範囲内に入る可能性があります。
格子ベース暗号は、このような状況でも安全性を保つよう設計された新しい暗号方式です。この技術は、データを複雑な数学的構造（「格子」）の中に隠し、少量のランダムな情報を加えることで、正しい解を多数の誤った解の中から見分けることを極めて困難にします。格子）の中に隠し、少量のランダムな情報を加えることで、正しい解を多数の誤った解の中から見分けることを極めて困難にします。
この「ノイズベース」の安全性は、従来型と量子型の両方の攻撃から防御するため、ポスト量子時代のデータ保護において格子ベース暗号を重要なものにしています。すでにAppleのiMessageを保護しており、Googleも他の暗号技術と並んでAndroidに組み込む計画です。
フォーラムは、2026年6月23〜25日に中国で開催される「夏季ダボス会議」に先立ち、イノベーションが画期的な成果から規模の拡大、そして影響へとどのように進んでいくかに焦点を当てています。 最新情報はこちらからご確認ください。
