ガートナージャパン は10月30日、開催中のGartner IT Symposium/Xpoにおいて、2026年以降の重要な戦略的展望トップ10を発表した。今回は、「AI時代における人材」「ソブランティ （主権）」「狡猾なAI」という3つのカテゴリにまたがる展望となっている。
2026年以降の重要な戦略的展望トップ10は以下のとおりである 。
2027年までに、人材採用プロセスの75％において、職場でのAI習熟度の認定とテストが実施されるようになる
今後2年以内に、多くの組織が人材採用プロセスに実践的なAI習熟度評価を導入するようになる。標準化されたフレームワークと的を絞った調査により、企業は候補者の習熟度を把握し、社内におけるAIスキルのギャップを埋めることができる。このトレンドは、情報の取得、保持、合成が重要となる職務で特に顕著になる。
生成AIのスキルを持つ人ほど高い給与を得る傾向が強まるにつれ、意欲的な求職者はAIスキルの習得を優先事項として重視するようになり、こうした能力を問題解決、生産性の向上、適切な意思決定のために活用できることを示す必要がある。
2026年末までに、生成AIの使用による批判的思考力の衰えにより、世界の組織の50％が「AIを使わない」スキル評価を求めるようになる
企業が生成AIの利用を拡大する中で、独自に思考できる候補者と、AIの出力に過度に依存する候補者が、雇用で明確に区別され始める。問題解決能力、証拠を評価する能力、AIの支援に頼らない判断力が、人材採用でますます重視されるようになる。
この変化により、人材採用プロセスが長期化し、認知能力が証明された人材の獲得競争が激化する。金融、ヘルスケア、法律など、大きな責任を求められる業界では、このような人材の希少性が採用コストの上昇を招き、企業は新たな人材調達／評価戦略の策定を迫られる。人間の推論能力を切り離して評価するための専門的なテスト手法やプラットフォームが登場し、AIに頼らない能力の評価ツール／サービスの二次市場が形成される可能性が高いと考えられる。
こうした評価をより広範な人材戦略に組み込むことに成功した企業は、意思決定の質と適応性における「人間ならではの優位性」を守り、生成AIによって競争環境が塗り替えられる中でも競争力を高めていくだろう。
2027年までに、35％の国では、独自のコンテキスト・データを使用する地域固有のAIプラットフォームに縛られるようになる
技術的／地政学的要因によって、厳しい規制、言語的な多様性、文化的な整合性に対応するために、組織がソリューションのローカライズを求められるようになり、AI環境が断片化します。地域ごとの違いが拡大して、汎用的なAIソリューションは衰退していく。
多国籍企業は、グローバル市場で統一されたAIを展開する上で複雑な課題に直面し、独自のコンプライアンスとデータ・ガバナンスを持つ複数のプラットフォームとの連携が必要になる。買い手側は、強力なパフォーマンスや地域の規制コンプライアンスを提供する地域特化型プラットフォームを優先させ、ベンダーは競争力を維持するために、ソブリン・クラウド・プロバイダーやオープンソース・モデルとの提携を推進すうｒ。
グローバル・モデルを提供するベンダーは、地域ごとの状況に適合する価値を証明できなければ、特に規制／文化面で敏感なセクターで市場シェアを失うリスクを負う。
2028年までに、顧客対応ビジネス・プロセスの80％でマルチエージェントAIを活用する組織が主導権を握るようになる
顧客関係管理 （CRM） の定型タスクはAIが処理し、複雑で感情への配慮が必要なやりとりには人間が対応するというハイブリッドのAIモデルが業界標準になる。こうした状況でも、顧客は完全なセルフサービスで、AIの支援を受けながら取引を実行したりプロダクトの詳細を確認したりできる一方で、複雑な状況や請求関連の問題については、AIの支援を受けた人間の担当者を選択できる。
手間のかからない迅速なサービスに対する顧客の期待が当たり前となる中で、CRM関連の組織的な業務プロセスにマルチエージェントAIを導入しない組織は、競争優位性を失うリスクに直面する。さらに、手間の少ないエクスペリエンスを得られた顧客は、その良好なエクスペリエンスを理由にサプライヤー／ブランドに定着する傾向が強まる。
2028年までに、B2B購買の90％がAIエージェントを介して行われるようになり、15兆ドルを超えるB2B支出がAIエージェント取引所を通じて処理されるようになる
この新しいエコシステムでは、検証可能な業務データが「通貨」となり、デジタル・トラストのフレームワークと検証可能性が参加条件となるデータ・フィード経済が形成される。コンポーザブルなマイクロサービス、APIファースト、クラウド・ネイティブ、ヘッドレス・アーキテクチャを採用するプロダクトが、強力な競争優位性を確立する。
さまざまなビジネスやテクノロジーの購入において、販売サイクルを大幅に短縮できるAIエージェントを活用した、高頻度で摩擦のない （フリクションレス）販売を特徴とする新しい商業モデルが登場する。
2026年末までに、AIリスクに対するガードレールが不十分なせいで、「AIによる死亡」への法的請求が世界中で2000件を超える
AIに関連した安全性の欠如による不当な死亡事故 （「AIによる死亡」）が増加し、規制当局の監視と管理の強化、リコール、法執行機関の関与、訴訟費用の上昇につながる。
規制当局の監視が強まるにつれ、組織は最低限の法的義務を果たすだけでなく、AIのガードレールを利用してビジネス・システムの安全性と透明性を優先させるよう求められる。競合との差別化や訴訟リスクの軽減を目的として、企業がAIを活用していることを宣伝したり、逆に活用していないことを宣伝したりするようになるという、矛盾した状況が生じる可能性がある。
AIと意思決定ガバナンスの失敗が与える影響は、各地域の法規制制度により異なるため、組織はさまざまなリスクと責務を負うようになる。
2030年までに、金銭取引の20％は、利用規約を含むプログラマブルな形態となり、AIエージェントに経済的主体性が付与される
プログラマブル・マネーは、マシン間の交渉、自動化された商取引、市場の探索、データ資産の収益化を可能にして、新たなビジネスモデルを実現し、サプライチェーン管理 （SCM） や金融サービスなどの業界を根本的に変革している。
リアルタイムでプログラマブルな取引は、摩擦を減らし、流動性を高め、オペレーション・コストを下げることで、流動性と効率性の向上をもたらし、自律的なビジネス・オペレーションを後押しする。
経済的主体性を持つAIエージェントのようなマシン・カスタマーの台頭によって、プログラマブルな金融インフラストラクチャに対する需要が拡大し、新たな市場が生まれ、自律的な資金調達が促進され、変化するニーズに自動的に適応するプロダクトの実現が推進される。その結果、ステーブルコイン、預金トークン、トークン化された現実世界の資産は、企業における主流の金融手段へと進化していく。
しかし、プログラマブル・マネー・プラットフォームやブロックチェーン・インフラストラクチャ間で標準が断片化され、相互運用性が欠如していると、市場の成長が阻まれ、AIエージェントやマシン・カスタマーが真の経済主体として機能できなくなるだろう。また、プログラマブル・マネーの保管、アクセス・コントロール、取引の完全性においてセキュリティ上の脆弱性があると、信頼が損なわれ、その利用を統制するための新たな規制枠組みの整備が促されるようになる。
2027年までに、プロセス中心のサービス契約における「コストと価値のギャップ」は、エージェント型AIの刷新により、少なくとも50％減少する
AIエージェントが進化して暗黙知を発見するようになり、AIエージェントとの交流がプロセスそのものへと発展する。AIエージェントが利用する目に見えないナレッジが、新たな価値資産をもたらす。標準化されたワークフローはコンテキスト主導のオーケストレーションに取って代わられ、継続的なイノベーションに基づく価格設定は労働に制限されなくなる。
2027年までに、細分化されたAI規制は世界経済の50％をカバーするまでに拡大し、50億ドルのコンプライアンス投資を促進する
AIによる変革は、AIガバナンスに基づいて構築されている。2024年は1000以上のAI関連法案が提出されたが、どの法案もAIの定義に一貫性がない。AIガバナンスは推進力にも障壁にもなり得る。テクノロジーは役立つが、AIリテラシーこそが真価を引き出す。安全を確保するために、テクノロジー・リーダーは永続的な「法規則」マインドマップを構築することを求められる。
専任の人員と専用ソフトウェアを活用するAIガバナンス・プログラムが標準となり、セキュリティとは独立した形で、新たに発生し進化し続けるAIリスクを管理する取り組みが一般化していく。こうしたAIリスクは、規制要件だけでなく、ビジネス要件によっても生じる。
2027年末までに、生成AIとAIエージェントの活用は、過去30年間で初めて、主流の生産性向上ツールに本格的に対抗するものとなり、580億ドル規模の市場変動を促す
生成AIがもたらす変化により、組織は業務の効率化を促進する生成AIイノベーションに対して、優先すべき要件を明確化できるようになる。従来のフォーマットや互換性の重要性が低下し、参入障壁が下がるため、幅広いベンダーによる新たな競争が生まれる。
日常型生成AIのコストや提供形態も変化し、ベンダーが有料機能を無料化していくと見込まれる。そのため、より多くのユーザーにとって無料プロダクトの利用価値が高まる可能性がある。
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