ガートナー『2026年戦略的テクノロジートレンド』10項目と日本企業の準備

greeden

11か月前

ガートナーは2025年10月20日、組織が2026年に検討すべき戦略的テクノロジートレンド10項目を発表しました。

この一覧は、10種類の製品をすべて導入するための買い物リストではありません。自社の事業課題と照らし、どの変化に備えるかを判断するための見取り図です。

本記事では、各トレンドを平易に定義し、日本企業への関係と最初に確認したいことを整理します。本文中の割合と時期はガートナーの予測であり、導入効果を保証する数値ではありません。

10項目を短く把握する

トレンド	何が変わるか	最初の確認
AIネイティブ開発プラットフォーム	生成AIを開発工程の前提にする	対象工程と人の確認責任
AIスーパーコンピューティングプラットフォーム	複数の計算資源を用途に応じて組み合わせる	負荷、待ち時間、費用
コンフィデンシャルコンピューティング	利用中のデータを隔離環境で保護する	守るデータと脅威の範囲
マルチエージェントシステム	役割の異なる複数のAIエージェントが連携する	権限、引き継ぎ、例外処理
ドメイン特化型言語モデル	業界や業務に合わせてモデルを特化する	汎用モデルで不足する理由
フィジカルAI	機械が現実環境を認識し判断して動く	安全条件と停止方法
先制型サイバーセキュリティ	攻撃前の予測、拒否、欺瞞を強める	既存対策との役割分担
デジタルプロベナンス	ソフトウェアやデータの由来と完全性を追跡する	証明対象と記録方法
AIセキュリティプラットフォーム	AI利用の可視化と統制を集約する	利用中のモデル、データ、権限
ジオパトリエーション	地政学上の理由でデータや処理場所を見直す	所在、契約、移行可能性

AI基盤を設計する

ガートナーが「The Architect」と位置付ける領域は、AIを作り、動かし、機密データを扱うための基盤です。新しい製品名から検討するより、現在の開発工程、計算負荷、データ分類を把握すると、自社に必要な投資を絞れます。

1．AIネイティブ開発プラットフォーム

AIネイティブ開発プラットフォームは、生成AIを補助機能として後付けするのではなく、設計、実装、テストなどの開発工程に組み込む基盤です。ガートナーは2030年までに、組織の80％が大規模な開発チームを、AIで補強した小規模で機敏なチームへ発展させると予測しています。

ここでいうフォワードデプロイドエンジニアは、事業部門の近くで業務知識を持つ担当者と協働し、要求を動く仕組みに変える技術者です。人数を減らすこと自体が目的ではなく、事業判断と実装の往復を短くする役割と理解すると実務に落とし込みやすくなります。

最初は、仕様作成、コード補完、テスト作成など一つの工程を選び、品質、所要時間、修正量を比較します。出力の採否を誰が決めるか、機密情報をどこまで入力できるかも試行前に定めます。システム開発の全工程にAIを組み込む際の品質と権限の論点も参考になります。

2．AIスーパーコンピューティングプラットフォーム

AIスーパーコンピューティングプラットフォームは、CPU、GPU、AI向けASICなど性質の異なる計算資源をまとめ、処理内容に応じて割り当てる基盤です。ガートナーは2028年までに、主要企業の40％超が重要な業務フローへハイブリッドな計算基盤を採用すると予測しています。

検討の起点は、最新のチップをそろえることではありません。学習、推論、シミュレーション、分析ごとに、処理量、待ち時間、費用、データの置き場所を記録し、クラウド、専用環境、自社設備のどこで動かすかを決めます。負荷が小さい業務まで専用設備へ移す必要はないため、用途別の判断が欠かせません。

3．コンフィデンシャルコンピューティング

コンフィデンシャルコンピューティングは、処理中のデータとプログラムをハードウェアベースの信頼実行環境（TEE）に隔離する技術です。保存時と通信時だけでなく、計算中の内容をインフラ所有者やクラウド事業者からも見えにくくします。ガートナーは2029年までに、信頼できない基盤で処理される業務の75％超が、この方法で利用中のデータを保護すると予測しています。

ただし、TEEを使えばアクセス管理、暗号鍵管理、契約確認が不要になるわけではありません。機密データを扱う処理を洗い出し、想定する脅威と保護範囲を決めたうえで、小さな評価環境から性能と運用負荷を確認します。

AIを業務と現場に組み込む

「The Synthesist」は、複数のAI、専門知識、現実世界の機械を組み合わせる領域です。モデルの性能だけでなく、仕事の分担、判断権限、現場の安全を同時に設計する必要があります。

4．マルチエージェントシステム

マルチエージェントシステムは、役割の異なる複数のAIエージェントが情報を受け渡し、個別または共通の目標に取り組む仕組みです。例えば、問い合わせを受ける役割、在庫を確認する役割、見積もり案を作る役割を分けて連携させます。

一つの業務を複数の役割へ分けると、失敗箇所を切り分けやすくなる一方、誤った情報も次の役割へ渡り得ます。業務フローを工程ごとに分解し、各エージェントが参照できるデータ、人へ戻す条件、途中で停止する条件を先に決めます。

5．ドメイン特化型言語モデル

ドメイン特化型言語モデル（DSLM）は、特定の業界、職種、業務工程のデータで学習または調整した言語モデルです。ガートナーは2028年までに、企業が使う生成AIモデルの半数超がドメイン特化型になると予測しています。

対象業務では、汎用モデルより精度、費用、規則への適合性を改善できる可能性があります。ただし、社内文書を検索して回答に添える仕組みと、モデル自体を特化させる方法は分けて評価します。まず汎用モデルで業務上の不足を測り、その不足が専門用語、判断基準、費用のどれに由来するかを確認してから、追加投資を判断します。

6．フィジカルAI

フィジカルAIは、ロボット、ドローン、スマート機器などが現実環境を感知し、判断し、動作する仕組みです。製造、物流、建設、インフラなどでは、固定手順の自動化に加え、周囲の状況に応じた動作が検討対象になります。

現実の機械は、誤判断が人や設備へ直接影響します。作業を完全自動化、機械との協働、判断支援に分け、安全を保てる範囲から試します。非常停止、立入範囲、通信断時の動作、人による監督を実証計画に含めます。

信頼、安全、データ主権を守る

「The Vanguard」は、AIとクラウドの利用拡大に伴う攻撃、由来の不明確さ、統制の分散、地政学上の不確実性へ備える領域です。新しい防御策だけでなく、資産管理や責任分担など既存の運用も見直します。

7．先制型サイバーセキュリティ

先制型サイバーセキュリティは、侵入後の検知と復旧だけに頼らず、攻撃の予測、機械的な拒否、囮を使った欺瞞によって攻撃前または初期段階で優位に立つ考え方です。ガートナーは2030年までに、先制型の対策がセキュリティ支出の半分を占めると予測しています。

これは、更新管理、多要素認証、バックアップ、監視を置き換えるものではありません。まず資産とログの取得状況を確認し、脅威情報をどの判断へ使うか、警告後に誰が何を止めるかを決めます。そのうえで、AIを使った運用支援や欺瞞技術を既存の防御へ追加します。

8．デジタルプロベナンス

デジタルプロベナンス（デジタル来歴）は、ソフトウェア、データ、メディア、業務処理の起源、所有権、完全性を検証できる状態を指します。SBOM（ソフトウェア部品表）、証明情報のデータベース、デジタル透かしなどが手段になります。

ガートナーは2029年までに、この能力への投資が不十分な組織は、制裁に伴う損失が数十億ドル規模に及ぶリスクへさらされ得ると予測しています。日本企業では、利用中のOSSと外部ライブラリを把握し、入手元、版、ライセンス、更新履歴を追える状態から整えるのが現実的です。

9．AIセキュリティプラットフォーム

AIセキュリティプラットフォームは、自社開発と外部提供を含むAIアプリケーションについて、利用状況の可視化、ポリシー適用、監視、共通の防御を集約する基盤です。プロンプトインジェクション、データ漏えい、許可されていないエージェントの行動などを横断して扱います。ガートナーは2028年までに、企業の50％超がAI投資を守るためにこの種の基盤を使うと予測しています。

導入前に、誰がどのモデルへ何のデータを入力し、どの外部機能を実行できるかを棚卸しします。単一の製品だけで安全性を保証しようとせず、認証、権限、ログ、人による承認と組み合わせます。生成AIを業務に入れる前に決めるべき運用ルールでは、この棚卸しを実務の手順に落としています。

10．ジオパトリエーション

ジオパトリエーションは、地政学上のリスクを理由に、企業のデータやアプリケーションをグローバルなパブリッククラウドから、ソブリンクラウド、地域の事業者、自社データセンターなどへ移す動きです。

ガートナーは2030年までに、欧州と中東の企業の75％超が、地政学リスクを抑える設計の環境へ仮想ワークロードを移すと予測しています。この数値の対象は欧州と中東であり、日本企業へそのまま当てはめるものではありません。ただし、海外拠点や国境をまたぐデータ処理がある企業は、保存場所、準拠法、委託先、移行に必要な時間を確認しておく必要があります。

日本企業が着手する5段階

経営課題を一つ選ぶ。 売上、所要時間、品質、リスクのどれを改善するかを決めます。
現在地を棚卸しする。 業務フロー、データ、利用中のAI、計算基盤、委託先、責任者を一覧にします。
候補を三つの軸で比べる。 事業への効果、検証のしやすさ、失敗時の影響で優先順位を付けます。
終了条件のある実証を行う。 期間と予算だけでなく、継続、修正、中止を判断する基準を決めます。
運用へ移す。 権限、監視、教育、障害対応、定期評価を担当者とともに定めます。

優先順位が決まらない場合は、経営課題からDX投資を絞る進め方を先に確認すると、技術名ではなく事業成果から候補を比較できます。

10項目すべてを同時に追う必要はありません。自社の課題に関係する項目を一つ選び、測定できる範囲で試し、統制と運用を整えてから広げる。この順序なら、流行への追随で終わらず、事業上の判断として技術を扱えます。

参考資料

この記事に関連する株式会社greedenの取り組み

十の潮流を一度に追うより、自社業務の課題を一つ選び、小さく検証して運用ルールまで整えることが先決です。株式会社greedenは、生成AIを用いた施策を、業務整理からツール選定、実装、定着まで支援します。相談する