米BMCは9月1日、世界のメインフレーム担当者を対象とした年次調査「2026 BMC Mainframe Survey」の結果を発表した。
今回で21回目となる調査で、今回は2026年3月24日～4月20日にオンラインで実施され、15業種・1300人のメインフレーム技術者および意思決定者が回答した。
今回の調査で浮かび上がったのは、生成AIやAIエージェントの普及によってメインフレームの存在感が薄れるのではなく、むしろAIがメインフレームを次の段階へ進化させる「触媒」となりつつある姿である。
同時に、AIに対する企業の姿勢も変化している。AIの能力に対する初期の熱狂から、信頼性、ガバナンス、具体的な成果を重視する現実的な導入段階へ移行しており、AIに処理を全面的に任せるのではなく、AIを「アドバイザー（助言者）」として活用し、最終的な判断や実行は人間が担う「Human-in-the-loop」の考え方が鮮明になった。報告書は、今回の調査結果の特徴を「実験から運用への移行」と位置づけている。
AIへの投資が拡大する一方で、メインフレームへの投資意欲は衰えていない。
回答者の94％が、メインフレームを「長期的に利用するプラットフォーム」、または「新しいワークロードを稼働させるプラットフォーム」と捉えている。また94％が、自社はメインフレームへの投資を継続していると回答した。特に5万MIPSを超える超大規模ユーザーでは、小・中規模ユーザーよりも投資拡大への意欲が強い。
処理能力についても、69％が汎用メインフレーム容量は増加していると回答した。過去1年間のトランザクション量が増加または横ばいとした回答は83％、データ量は77％、データベース数は83％に達した。
この結果から報告書は、企業がAI投資のためにメインフレーム投資を削減しているのではなく、メインフレーム自体をAIインフラストラクチャの一部として位置づけ、最適化と投資を継続していると分析している。
一方、AIの使い方には興味深い変化が現れている。
報告書ではこのことを「アドバイザーとしてのAIであり、実行者としてのAIではまだない」と表現している。つまり、AIを「実行者」として全面的に信頼するのではなく、問題を発見し、対応策を提案する「アドバイザー」として利用する傾向が強まっている。
たとえばデータベース再編では、「AIに対応を推奨させる」とした回答が2025年の37％から2026年には43％へ上昇した。これに対して「AIに処理を実行させる」とした回答は27％から21％へ低下した。
問題診断でも同様で、「対応を推奨させる」は36％から41％へ増加する一方、「実行させる」は32％から23％へ低下している。
これはAIへの期待が後退したことを意味するものではない。AIの利用が実験から実運用へ移行するにつれて、「AIで何ができるか」から、「AIのどこまでを信頼するか」「どのように統制するか」「どこで測定可能な価値を生み出せるか」へと企業の関心が変化した結果である。
メインフレームにおける生成AIの主要ユースケースを見ると、パフォーマンス・チューニングが37％で最も多く、問題検出36％、自動テスト35％、ドキュメント生成34％、根本原因分析33％、コード説明32％、インシデント解決32％と続いた。
さらに今後2年間に投資するAI機能では、「生成AIによる開発者支援」が43％で首位となった。次いで「知識の保存・継承」が41％、「パフォーマンス・チューニングのための分析」が36％、「メインフレームを管理するエージェントの作成」が36％となっている。
AIエージェントへの関心も高い。メインフレームの成長や新規ワークロードの増加を予測する「Leaders」に限ると、40％がメインフレーム管理用エージェントの作成へ投資し、36％がサードパーティ製エージェントへ投資する計画である。
AIOpsの領域でもAIの効果が現れ始めている。回答者の70％がメインフレームのみ、またはメインフレームと非メインフレームの双方でAIOpsを利用しており、そのうち68％が1年以内に価値を実感したと回答した。
今回の調査が描き出したのは、AIかメインフレームか、AIか人間か、という二者択一ではない。報告書では、メインフレームは企業AIとデジタルトランスフォーメーションを支える戦略的プラットフォームへ進化しつつあり、AIは既存のメインフレームを置き換えるものではなく、「次の変革の時代を促す触媒」であると結論づけている。
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