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> [!NOTE] 目次
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> [!NOTE] リスト掲載用文字列
- [「2026年の戦略的テクノロジートレンド」を早くもガートナーが発表。AIネイティブ開発プラットフォーム、コンフィデンシャルコンピューティング、ドメイン特化型言語モデルなど](https://www.publickey1.jp/blog/25/2026ai.html)【Publickey】(2025年11月16日)
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> [!NOTE] この記事の要約(箇条書き)
- **AIネイティブ開発プラットフォーム**: 生成AIでソフトウェア開発を加速。2030年までに80%の組織が活用し、小規模で機敏なAI増強チームに移行。
- **AIスーパーコンピューティングプラットフォーム**: CPU、GPUなどを統合し、機械学習やシミュレーションの性能を劇的に向上。2028年までに主要企業の40%超がハイブリッドコンピューティングを採用。
- **コンフィデンシャルコンピューティング**: ハードウェアでワークロードを隔離し、機密性を保持。2029年までに信頼できないインフラでのオペレーションの75%超を保護。
- **マルチエージェントシステム**: 複雑な目標達成のため相互作用するAIエージェントの集合体。ビジネスプロセス自動化、スキルアップ、人間とAIの協働を促進。
- **ドメイン特化型言語モデル (DSLMs)**: 特定の業界・機能に特化し、汎用LLMより高精度・低コスト。2028年までに企業使用AIモデルの半分以上がドメイン特化型に。
- **フィジカルAI**: ロボットやスマート機器に知能をもたらし、自動化、適応性、安全性を実現。IT・運用・エンジニアリング間の新スキルが必要。
- **先制型サイバーセキュリティ**: 受け身の防御から能動的保護へ移行。AI活用で攻撃前に阻止。2030年までにセキュリティ支出の半分を先制型ソリューションが占める。
- **デジタル属性 (Digital Provenance)**: ソフトウェアやデータなどの起源、所有権、完全性を検証。SBOMやデジタルウォーターマークを活用。2029年までに投資を怠ると数十億ドルの制裁リスク。
- **AIセキュリティプラットフォーム**: サードパーティおよび自社開発AIアプリを保護。プロンプトインジェクションなどAI固有のリスクから守る。2028年までに50%超の企業が採用。
- **ジオパトリエーション**: 地政学的リスクを背景に、データやアプリをソブリンクラウドなど適切な場所へ移行。2030年までに欧州・中東の組織の75%超が仮想ワークロードを移行。
> [!NOTE] 要約おわり
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2025年11月17日
調査会社のガートナーは、2026年に企業や組織にとって重要なインパクトを持つ戦略的テクノロジのトップトレンドを [発表しました](https://www.gartner.co.jp/ja/newsroom/press-releases/pr-20251029-techtrends) 。
発表されたトップトレンドは以下です。
*1:AIネイティブ開発プラットフォーム*
生成AIを活用して、従来よりも迅速かつ容易にソフトウェアを作成できるようにするプラットフォーム。ある領域の専門家であるドメイン専門家と連携する「フォワード・デプロイド・エンジニア」(ビジネスの最前線に配置されたエンジニア)が活用し、AIと少人数の人材からなるチームによって、より多くのアプリケーションを開発する。
2030年までに、組織の80%がAIネイティブ開発プラットフォームを用い、大きなソフトウェアエンジニアリングチームをAIによって増強されたより小規模で機敏なチームに転換させるとガートナーは予測している。
*2:AIスーパーコンピューティングプラットフォーム*
CPU、GPU、AI ASIC、ニューロモーフィック(人間の脳を模倣した技術)、その他のコンピューティング技術などを統合し、複雑なワークロードのオーケストレーションを可能にするシステム。機械学習やシミュレーションなどのデータ集約型ワークロードに対応し、性能と効率を劇的に向上させる。
2028年までに、主要な企業の40%以上が重要なビジネスワークフローにハイブリッドコンピューティングパラダイムアーキテクチャを採用するとガートナーは予測している。
*3:コンフィデンシャルコンピューティング*
ハードウェア上に構築された高信頼実行環境(Trusted Execution Environment)内にワークロードを隔離することで、インフラストラクチャ所有者やクラウドプロバイダーからもコンテンツとワークロードの機密性を保つ技術。規制産業や地政学的リスクに直面するグローバルな業務で特に価値がある。
2029年までに、信頼できないインフラストラクチャで処理されるオペレーションの75%以上が、機密コンピューティングによって使用時に保護されるとガートナーは予測している。
*4:マルチエージェントシステム*
個別または共有された複雑な目標を達成するために相互作用するAIエージェントの集合体。複雑なビジネスプロセスの自動化、チームのスキルアップ、人間とAIエージェントが協働する新たな方法を生み出す。
*5:ドメイン特化型言語モデル (DSLMs: Domain-Specific Language Models)*
特定の業界、機能、またはプロセスに特化したデータで学習あるいはファインチューニングされた言語モデル。汎用的な大規模言語モデルよりも高い精度と低コスト、優れたコンプライアンス対応を提供する。
2028年までに、企業が使用する生成AIモデルの半分以上がドメイン特化型になるとガートナーは予測している。
*6:フィジカルAI*
ロボット、ドローン、スマート機器などのマシンやデバイスに知能をもたらす技術。自動化、適応性、安全性が優先される産業に対して明確な成果を実現する。
これを実現するために企業などの組織はIT、運用、エンジニアリングを結びつける新たなスキルを必要とするため、スキルアップや協力の機会が増える一方で、雇用上の懸念を生む可能性がある。
*7:先制型サイバーセキュリティ(Preemptive Cybersecurity)*
セキュリティに関する、受け身の防御からプロアクティブ(能動的)な保護への移行。AIを活用したSecOpsやプログラムで脅威を阻止、妨害し攻撃者を欺くことで、攻撃者が仕掛ける前に専制的に防御する。
2030年までに、セキュリティ支出全体の半分を先制型のソリューションが占めるようになるとガートナーは予測している。
*8:デジタル属性 (Digital Provenance)*
多くの組織がオープンソースやサードパーティのソフトウェアに依存する中で、ソフトウェアやデータ、メディア、プロセスなどについての起源や所有権、完全性(真実性)などの属性を検証する能力のこと。SBOM(ソフトウェア部品表)やデジタルウォーターマークなどが活用される。
2029年までに、デジタル経歴能力への適切な投資を怠った企業は、数十億ドルに上る可能性のある制裁リスクにさらされるとガートナーは予測している。
*9:AIセキュリティプラットフォーム*
サードパーティ製および自社開発のAIアプリケーションを保護するためのプラットフォーム。プロンプトインジェクション、データ漏洩、不正なエージェントの行動などのAI特有のリスクから保護し、AI全体に一貫したガードレールを適用する。
2028年までに、50%超の企業がAI投資を保護するためにAIセキュリティプラットフォームを使用するとガートナーは予測している。
*10:ジオパトリエーション(Geopatriation)*
地政学的リスクを背景に、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、地域のクラウドプロバイダー、自社のデータセンターなどの適切な場所に移行させること。
2030年までに、ヨーロッパおよび中東の組織の75%以上が、地政学的リスクを軽減するために設計されたソリューションに仮想ワークロードを移行するとガートナーは予測している。
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- [主要なソフトウェアエンジニアリングのトレンド、AIネイティブなソフトウェアエンジニアリング、生成AIプラットフォームエンジニアリングなど、ガートナーが発表](https://www.publickey1.jp/blog/25/aiai.html)
- [2024年のソフトウェアエンジニアリングに関する戦略的テクノロジは「プラットフォームエンジニアリング」「クラウド開発環境」、AIを活用した「AI拡張型開発」など。ガートナー](https://www.publickey1.jp/blog/24/2024aiai.html)
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[Google、AIでファイルの種類を高速正確に判別するオープンソース「Magika 1.0」公開。Rustで再構築し、より高速かつ対象を200種類に拡大へ](https://www.publickey1.jp/blog/25/googleaimagika_10rust200.html)
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