ガートナーが展望する2026年のAI――技術の進化と企業に求められる変化　CIOに求められるケイパビリティ

プロフィール
亦賀 忠明
ガートナージャパン ディスティングイッシュト バイス プレジデント アナリスト米国でのソフトウェア開発を含む10年以上のエンジニア経験を経て、Gartnerに入社。以降、インフラ、クラウド、先進テクノロジを中心に担当。ここ数年は、AI、産業革命、マインドセットといった領域に注力し、ユーザー企業のCEO、CIOといった経営者はもとより、主要なベンダー、インテグレーターのエグゼクティブに対して、さまざまな戦略的アドバイスを行っている。

AIエージェントとエージェント型AI――混乱を整理する

亦賀氏はまず、エージェント型AIとAIエージェントの混乱を指摘する。2024年には「AIエージェント」が、2025年には「エージェント型AI」がそれぞれ注目されたが、両者は根本的に異なる、と亦賀氏。混乱を受けて、ガートナーは2025年5月、この2つの概念を明確に区別する見解を発表している。

それによると、生成AIが「想定通りに答えを返すもの」であるのに対し、AIエージェントとエージェント型AIは「タスクを実行するもの」となる。タスクの実行という点ではRPAも同じ類となるが、AIエージェントは「少し気を聞かせて、設定された通りにシンプルなタスクを実行する」と説明する。また、AIエージェントはビルダーを使ってユーザーが作り込まなければならない「手組み細工」だ。そこでは、「簡単にできる」というベンダーの謳い文句と現実のギャップも見られるとする。

これに対し、エージェント型AIは「大いに気を利かせ、自律的に複雑なタスクを実行する」と説明する。「エージェント性と目標指向性を備えた進化系」であり、記憶や計画、ツール活用などの機能を備え、複雑なタスクを自律的に目的指向で遂行することが期待されている。

亦賀氏はこのような市場の混乱を「インターネットの初期」に喩える。「いろいろなものが出てくるが、その中には本物ではないものもある」と述べ、ベンダーが実質的なエージェント機能を組み込まずに既存プロダクトをリブランディングする「エージェントウォッシング」に注意すべきと忠告した。

なお、今見られるAIエージェントの起源は、2022年にリリースされたLangChainなど、数年前からある技術であることにも触れた。「（2022年末のChatGPT公開により）ChatGPTやGeminiなどのマルチモーダルLLMが注目を浴びたことで、このようなAIエージェントへの注目が一旦薄れた」と流れを説明した。

エージェント型AIプロジェクト成否を分けるもの――40%のプロジェクトが中止される

そのエージェント型AIの利用について、ガートナーは2028年までに、日々の仕事における意思決定の少なくとも15%は、エージェント型AIによって自律的に行われるとの予想を出している。そこでは、二極化現象も予想される。真の価値を享受する企業が生まれる一方で、2027年末までにエージェント型AIプロジェクトの40%以上が、コスト高騰、ビジネス価値の不明確さ、不十分なリスク・コントロールなどを理由に中止されるというのだ。

「着実に成果を出す組と、過度な期待を含めて振り回されてしまい挫折してしまう組に分かれるだろう」（亦賀氏）。

成否を分けるものは何か。ーー亦賀氏の答えは、「ケイパビリティ」ーーつまり組織と人の能力だ。ケイパビリティが不足している場合、CIOや情報システム部長はベンダーに丸投げすることになるが、このアプローチでは「大体が失敗する」と警告した。

失敗の原因は、しっかりとした理解も何もないままベンダーに提案を求め、真のエージェント機能を持つのか見極めることなくPOCを進めるから。期待した成果が得られずに終了となる。そして、このサイクルを繰り返している企業が多いと亦賀氏は指摘する。「日本企業はRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の段階で、すでに精度の問題で苦戦している」と亦賀氏。「こうした状況にある企業では、次のステップとされるエージェントの実際の導入は極めて不安定で不確かなものになる」と指摘する。

2026年の注目技術――マルチエージェントとワールドモデル

2025年のAIエージェントとエージェント型AIの混乱から、2026年はどのように進展するのか。

ガートナージャパンが発表した2026年の戦略的テクノロジートレンドには、「マルチエージェント・システム」が入っている。マルチエージェント・システムとは個別、または共通の複雑な目標達成のために相互作用するAIエージェントの集合体、とガートナーは説明している。

このマルチエージェントは、現在の手組み細工的なアプローチから、より純粋なAI技術への進化を支える技術だ。「複数のエージェントが協調動作しながら、人間に代わって仕事をしてくれる」と亦賀氏は展望する。

この実現に向けて重要なのが、A2A（Agent-to-Agent）とMCP（Model Context Protocol）だ。

A2Aは、エージェント同士が連携するための会話のルールを定めるプロトコルで、2025年4月にGoogle Cloudが発表した。MCPは2024年11月にAnthropicが提案したもので、AIエージェントと外部のツールやデータと連携を可能にするプロトコルだ。亦賀氏は、「タスクの実行のために、”脳”としてのエージェントがMCPにより外部サービスを呼び出して文脈を作ることで、”手足”をもつことができる」と説明する。

マルチエージェントは、単一ベンダー内でも、複数ベンダー間でも構築可能だ。すでに、複数ベンダーのエージェントを管理することも可能になっている。

ただし、完全自動化に移るわけではない「ヒューマン・イン・ザ・ループは原則」と亦賀氏は強調する。例えば、飛行機を操縦する機長は原則として自動操縦で順調に飛行しているかを管理し、何かあれば自ら操縦する。人とAIエージェントの関係も同じようになるとみる。

エージェント側の進化と並行して、モデル側でも重要な技術革新が起きている。亦賀氏が注目するのがワールドモデルだ。

ワールドモデルは、マルチモーダルLLMとは異なる重要な特性を持つ。現実世界の物理的な因果推論ができるAI技術で、予測の精度が向上する。従来の生成AIが「かもしれない」という確率的な推測で答えるのに対し、ワールドモデルは観測データから物理的な性質や因果構造を暗黙的に学習し、より物理法則に整合する予測を行う。例えば物体の落下を尋ねた場合、LLMは学習データに基づく推測で「たぶん何秒」と答えるが、ワールドモデルは学習した世界のダイナミクスに基づき、落下の軌跡や着地までの時間を現実に近い形で推定できる。これは単なる統計的補完ではなく、物理的因果関係を反映した予測である。ワールドモデルは、AIが現実世界の物理法則やダイナミクスを捉えて未来の状態を予測するためのモデルとして研究が進んでおり、動画生成においても、物体の動きや重力、衝突などの物理的制約を理解することで、より自然で正確な映像生成を実現している。

すでにGoogleの「Genie」やOpenAIの「Sora」など画像・動画生成系のモデルで利用されており、これらが生成する映像は、単なる視覚的なリアリティだけでなく、物理的に正しい動きを再現している。

「ワールドモデルは実にインパクトが大きな技術」と亦賀氏はその潜在性を表現した。この技術は、製造業のあり方を根本から変える可能性を秘めている。

ワールドモデルの応用、AIネイティブ企業の台頭

ワールドモデルの応用範囲は、EV、工場、ヒューマノイドなど多岐にわたる。デジタルツイン環境において、リアルなデータを捉えた最適化が可能になり、物理的な推論に基づく結果をフィードバックループで物理世界に反映していく。

例えばヒューマノイドに応用すると、多数の機体をネットワークで接続し、各機体の状態や動作データをリアルタイムでデジタルツイン環境に集約できる。ワールドモデルと分散強化学習を用いてデータから最適な動作を学習し、それを各機体に継続的にフィードバックすることで、ロボットは現場にいながら動作性能を改善していく。従来のように、機体を回収してオフラインで学習・調整する必要はなく、ネットワーク接続とAIにより運用中に最適化を行うことができる。

「この技術を製造業に応用すれば、AIデファインド マニュファクチュアリングが実現する」と亦賀氏。

中国企業は、この領域で既に大きく前進している。BYD や Xiaomi などは、AIを事業構造の中心に据えた “AIネイティブ企業” であり、本来の事業に加えて IT企業的な性質を併せ持つ。例えば、バッテリー企業として出発した BYD は、単なるEV製造にとどまらず、製造プロセスやサプライチェーン全体をデジタル前提で最適化している。また、Tesla はその先駆的存在として、モビリティを含むデジタル・インフラ企業へと進化しており、世界規模での学習と最適化を可能にしている。好むと好まざるとにかかわらず、こうした産業構造の変化を直視する必要がある。

一方、日本の製造業は「インダストリー4.0を見送った結果、約10年の遅れをとっている」と亦賀氏は厳しく評価する。コスト削減効果が見込めないという理由で、多くの日本企業が変革を見送ってきた。

現在起きている変化を「産業革命」と亦賀氏は称し、「日本の製造業の存続と今後のリーダーシップをかけて、デジタル製造業への本格的な転換が急務だ」と警笛を鳴らした。能力の引き上げは急務だとみる。

日本企業の課題、産業革命の意識をもて

亦賀氏が繰り返し使う比喩がある。「江戸時代」と「明治時代」だ。どういうことか。

氏によると、日本企業の多くは、いまだに江戸時代にとどまっているという。レガシーのシステムが残り、既存の業務プロセスにAIを当てはめようとする。いくら高度な技術を持ってきても、業務が江戸のままではうまくいかない。「井戸にAIを適用するようなもの」と亦賀氏。自社の業務にシステムを合わせる「フィット&ギャップ」の姿勢がそれを象徴する。”井戸”から”水道”への変革が必要だが、フィット＆ギャップで自社業務を置き換えるアプローチは「本質的な変革ではない」と亦賀氏。

本質的な変革が進まない理由の1つに、SI（システム・インテグレーター）との関係がある。「企業はSIに丸投げする姿勢から脱却する必要がある」と亦賀氏は強調する。背景に、日本特有の「情シス」という概念も関係していると亦賀氏は指摘する。「情報システム部という言葉は日本でしか使われていない。この言葉自体が、ITを”業務システムのメンテナンス係”として位置づける意識を象徴している」。この意識のままでは、CIOがいくらビジネス側に提案しても、ビジネス側からは”ITは業務がわからない”として却下されてしまうというのだ。

我々を取り巻く変化は産業革命だけではない。亦賀氏は、デジタル戦争も挙げる。「悪意ある人も、AIエージェントなど高度な技術を手にしている。花火大会のドローンショーのドローンがハックされたら、これらが急に攻撃してきて、会場は楽しい場から極めて危険な場になる。マルチエージェントシステムがハッキングされたらこれと同様なことになる。」。

産業革命、デジタル戦争ーー未曾有の変革期に、われわれはある。このような変化に対応するにあたって、1つの鍵となるのが、卓越した時代にマッチしたビジネスアーキテクチャを描き、スケーラブルなビジネスを実現できるようにすること。どの業務をエージェントでやり、どの業務をRPAでやり、どの業務を人間がやるのか、ビジネスプロセスマネジメントを通じて業務プロセスを可視化する。そこで、無駄な業務を省いたり、他の業務と統合したり、人がやるべきか・エージェントやRPAがやるのかの議論を進める。

これを、CIOがオーナーシップを持ってやることが理想だが、そこには障害もある。

まずは組織の障害だ。CIO率いるITの立場が低いままでは、進めることは困難だ。「ITはビジネス戦略であり経営課題という意識が必要である。このことは20年も言われてきたがなかなか改善していない」と亦賀氏。2026年、社長を含めた経営者はこの状態を抜本的に変えるべく、デジタルが当たり前の企業への転換を明確に内外にコミットすべきである。そのために不可欠と言えるセキュリティやガバナンスについても、CISOだけの問題ではなく、「経営陣全体で防衛力高めるという合意と強い意思決定を行う時」という。一方、意思決定が出来ても、能力が無ければどうにもならない。よって、次に重要となるのが能力、すなわちケーパビリティだ。テクノロジをスーパーパワー（想像を絶するテクノロジ）と捉え、それをベースとしたビジネスアーキテクチャを描き、概念を構築し、実装するという能力がCIOに備わっている必要がある。ここで、CIOとはテクノロジのプロであるということを改めて自覚する必要がある。もし自分たちは素人でプロはベンダーと思っているとしたら、それは20年前の話であり、速やかに改めるべきだ。

このような事情から、亦賀氏はオーナーシップを付与された「チーフ産業革命オフィサー」という役割の創設を提案する。幸い、AIやクラウドが登場する前と比べると、現在は実装のための具体的なテクノロジーが揃っている。「さまざまなテクノロジーを組み合わせると産業革命は可能だ」と亦賀氏は述べる。

時代変化への意識は「目撃」から始まる

我々を待ち受ける変化に対し、受け身ではなく能動的に対応するにはどうすれば良いのかーー亦賀氏の答えはシンプルだ。「産業革命で何が起こっているのか、デジタル戦争で何が起こっているのか。時代変化として何が起こっているのかを捉えること」。

その第一歩が「目撃」だ。江戸時代の喩えに戻ると、欧米視察で目撃したものが変革の原動力になった。「自分の頭でイメージできると同時に、ちゃんと現物を見る」と亦賀氏。海外のイベントやカンファレンスなどに足を運び、現地で変化を目の当たりにして、変化を肌で感じる。それが難しくても英語のWebサイトを手元で確認することは極めて簡単である。

亦賀氏は2026年のタイミングを重視する。「現実を直面しなければならないという機運が高まってきた。2026年はチャンスだ」と述べ、地政学的な不安定さも含め、日本企業が本気で”ニューワールド”に向けた準備を進めるべき時期だと強調する。

組織面では、よく言われる「リスキル」という言葉には難色を示す。サッカーに例えると、スキルはあくまで「ボールを蹴ることができる」ことである。だが、蹴る能力だけでは得点は入らない。チームワークや考え方など、さまざまな要素が必要だ。取るべきアプローチは、「人材育成ではなく人材投資。投資なので、リターンを得るという考え方になる。AI時代はよりプロフェッショナルの競争になる。かける人に対してしっかりかけるというメリハリが必要だ」と述べた。

2026年に向け、亦賀氏はポジティブな「ピープルセントリック」という言葉を送る。「AIは人間にとってネガティブなものであるべきではない。これまで人間は機械のような仕事をしていた側面がある。それをAIがやってくれるようになれば、そうした人々は、より人間らしいことができるようになる」。

AIは一歩間違えば解雇の手段にもなりうる。だがAIをうまく適用すれば、人が元気に活躍する世界を作ることができる。CIOも、自分を大切にしながら活躍し、メンバーを大切にすることでチーム全体が活躍するという姿勢を取るべきだと亦賀氏はアドバイスする。

AIプロジェクトは「やらなければならないもの」かもしれない。だが「もっと人間らしく、明るく元気に活躍するために、AIプロジェクトを進めることもできる」と亦賀氏はいう。「新しいテクノロジで未来を良くする。このことに即せば、AIやテクノロジの進化は、本来、明るい話なんですよ」と最後に述べた。