ガートナーが発表した「2026年 戦略的テクノロジートレンド」解説と、日本企業が今すぐ始めるべきこと
〜AIネイティブ開発からコンフィデンシャルコンピューティングまで、greedenが伴走できること〜
2025年11月、調査会社ガートナーが早くも 「2026年の戦略的テクノロジートレンド」トップ10 を発表しました。
この記事では、Publickeyによる紹介内容をベースに、
日本企業の皆さま向けに
- 10のトレンドの意味と背景
- 日本企業の現場でどう関係してくるのか
- 今から準備しておくべきアクション
- そして最後に、greedenとしてどのようなサポートができるのか
を、やさしく整理してお伝えします。
この記事が特に役立つ方
- 事業会社の経営企画・DX推進・情報システム部門の方
- SIer／SaaSベンダーなどで次期プロダクト戦略を考えている方
- 生成AIやロボティクスを本格的にビジネスへ組み込みたい方
- 「ガートナーの言う“戦略トレンド”って、うちの会社に何が関係あるの？」と感じている方
難しい横文字が多いので、ひとつひとつ、日本の現場目線でほどきながらご紹介していきますね。
ガートナーの「2026年 戦略的テクノロジートレンド」10項目まとめ
ガートナーが示した10のトレンドは、以下のとおりです。
- AIネイティブ開発プラットフォーム
- AIスーパーコンピューティングプラットフォーム
- コンフィデンシャルコンピューティング
- マルチエージェントシステム
- ドメイン特化型言語モデル（DSLMs）
- フィジカルAI
- 先制型サイバーセキュリティ
- デジタル属性（Digital Provenance）
- AIセキュリティプラットフォーム
- ジオパトリエーション（Geopatriation）
ここからは、それぞれを日本語でかみ砕きながら、
「日本企業がどう向き合うべきか」をセットで見ていきます。
1. AIネイティブ開発プラットフォーム
生成AI前提でソフトウェアを作る「新しい当たり前」
概要
生成AIを活用して、従来よりもはるかに速く、少人数でソフトウェア開発を行うプラットフォームです。
ガートナーは、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利用し、大規模開発チームを「AIで増強された小規模で機敏なチーム」に置き換えると予測しています。
キーワードは、ビジネス側と技術側の橋渡しをする**「フォワード・デプロイド・エンジニア」**。現場に常駐し、ドメイン知識を持つ人とAIを繋いでいく役割です。
日本企業へのインパクト
- 「要件定義書を書いてからベンダーに渡して…」という従来型スタイルから、
現場＋AI＋少人数エンジニアの反復でプロトタイプを高速に作るスタイルへ。 - IT子会社・SIer頼みの構造から、「自社のビジネスを理解したAIネイティブ人材」が価値の中心に。
今からできる準備
- 生成AI付きIDEやCopilot系ツールの社内トライアル
- 「ビジネス側に近いエンジニア」候補を洗い出し、教育プランを作る
- 開発プロセスを**“AIを前提にした型”に書き換えるプロジェクト**の立ち上げ
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＋専用チップを束ねた「AI時代のITインフラ」
概要
CPU、GPU、AI専用ASIC、ニューロモーフィックチップなど、複数種類の計算資源を統合し、AIやシミュレーションなど重いワークロードを最適にオーケストレーションするための基盤です。
ガートナーは、2028年までに主要企業の40%以上が重要ビジネスでハイブリッドコンピューティングパラダイムを採用すると見ています。
日本企業へのインパクト
- 製造、金融、物流などで
- 高精度シミュレーション
- 大規模生成AI
- 最適化アルゴリズム
を回すために、**「どこで、何を、どのチップで動かすか？」**というITインフラ設計が重要になります。
- オンプレ／クラウド／専用AIクラウドのコストと性能の見直しが必要に。
今からできる準備
- 現在のAI・分析ワークロードの棚卸し
- どこまでがパブリッククラウドでよくて、どこからは専用GPUやオンプレが妥当かの検討
- レイテンシとコストの観点で用途別にインフラを整理するポリシー作り
3. コンフィデンシャルコンピューティング
クラウド上でも「インフラ運営者からさえ見えない」計算環境
概要
ハードウェアレベルの**Trusted Execution Environment（TEE）**の中にワークロードを隔離し、クラウド事業者やインフラ運営者からも中身が見えないように計算を行う技術です。
ガートナーは、2029年までに**「信頼できないインフラ上で処理されるオペレーションの75%以上が、コンフィデンシャルコンピューティングによる保護を受ける」と予測**しています。
日本企業へのインパクト
- 金融、医療、公共、製造の設計情報など、
**「クラウドに出したいけど、本当に大丈夫？」**と悩んでいたデータのクラウド活用が現実的に。 - 海外地域のクラウドを使いつつ、規制・契約上の懸念を下げる手段として注目されます。
今からできる準備
- 機密度の高いデータやワークロードのリストアップと分類
- どの部分をコンフィデンシャルコンピューティングで守るとコストに見合うかの整理
- 主要クラウドのコンフィデンシャル機能（例：Confidential VMなど）の評価PoC
4. マルチエージェントシステム
「AIエージェントのチーム」が業務プロセスを回す世界
概要
複数のAIエージェントが互いにやりとりしながら、
個別あるいは共有の複雑な目標を達成していくシステムを指します。
これにより、
- 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支援
- 人間＋AIエージェントの新しい協働スタイル
などが期待されています。
日本企業へのインパクト
- 「問い合わせ対応」「見積もり」「在庫確認」「スケジューリング」といった
複数部署をまたぐ業務フローを、AIエージェントの連携で自動化するイメージです。 - 1体のチャットボットではなく、
- 顧客対応エージェント
- 在庫確認エージェント
- 契約チェックエージェント
が裏側で連携するような世界観に近づきます。
今からできる準備
- 現在の業務プロセスを**「エージェントに任せられる単位」に分解**してみる
- RPAやワークフローツールと、生成AIエージェントをどう組み合わせるかの構想
- 小さなユースケースから**「エージェント同士の連携PoC」**を試してみる
5. ドメイン特化型言語モデル（DSLMs）
「汎用AI」から「業界・業務に特化したAI」へ
概要
特定の業界・機能・プロセスに特化したデータで学習／ファインチューニングされた言語モデルのことです。
ガートナーは、2028年までに企業が使う生成AIモデルの半分以上がドメイン特化型になると予測。
特徴として、
- 汎用LLMより精度が高い
- コストが抑えられる
- 業界特有のコンプライアンスへの対応がしやすい
といったメリットが挙げられています。
日本企業へのインパクト
- 「日本の保険」「日本の製造」「日本の労務」など、日本固有の商習慣や法規制に合わせたモデルが重要に。
- 社内ナレッジや規程を学習させた**“社内専用AI”**も、実質的にはDSLMの一種です。
今からできる準備
- 自社の強みとなるドメイン（業界／業務）の特定
- その領域のドキュメント・FAQ・規程・議事録などを整備して、学習素材を準備
- 汎用LLM＋RAGで試したうえで、DSLM化の必要性と投資対効果を評価
6. フィジカルAI
ロボット・ドローン・スマートデバイスに「賢さ」を宿す
概要
ロボット、ドローン、スマート機器など、物理的なマシンにAIの知能をもたらす技術全般を指します。
自動化・適応性・安全性が重視される産業（製造、物流、建設、インフラ等）で、
明確な成果を出すことが期待されています。
日本企業へのインパクト
- 製造現場や倉庫、建設現場などで、
- 単純な繰り返し作業だけでなく
- 状況に応じた判断・協調が必要な作業
をロボットが担えるようになっていきます。
- 一方で、新しいスキル（OT×IT×AI）を持つ人材が必要になり、現場のリスキリングも課題に。
今からできる準備
- 現場の作業を「完全自動化／協働ロボット化／AI支援のみ」に分類してみる
- ロボットベンダーやスタートアップとの小さな実証実験
- OT（現場設備）とITのデータ連携基盤の整備
7. 先制型サイバーセキュリティ（Preemptive Cybersecurity）
「攻撃されてから守る」から「攻撃させない」へ
概要
受け身の防御から、AIを活用して脅威を先回りで検知・攪乱し、攻撃者を欺くセキュリティへのシフトです。
ガートナーは、2030年までにセキュリティ支出の半分が先制型ソリューションに向かうと予測。
日本企業へのインパクト
- 生成AI・エージェント活用が進むほど、攻撃側もAIを使う時代に。
- サイバー攻撃の高度化に対して、
- 従来のFW・アンチウイルス・IDS/IPSだけでは不十分で、
- AI SOC／Threat Intelligence／Deception技術などの活用が重要になります。
今からできる準備
- 現在のセキュリティ対策を「受け身 vs 先制型」で棚卸し
- ログ活用・ふるまい検知・Threat Intelligenceの取り込み状況を確認
- 「AI活用を前提にしたSOC機能」をどう確保するか検討（自社／MSS／クラウドサービス）
8. デジタル属性（Digital Provenance）
ソフトウェア・データ・メディアの「出自」を証明する力
概要
ソフトウェア、データ、メディア、プロセスなどについて、
**起源・所有権・完全性（本物かどうか）**を検証できる能力のことです。
SBOM（Software Bill of Materials：ソフトウェア部品表）や、
デジタルウォーターマーク等が活用されます。ガートナーは、2029年までにデジタル属性への投資を怠った企業は、制裁リスクで数十億ドル規模の損失に晒されうると警告しています。
日本企業へのインパクト
- ソフトウェアサプライチェーン攻撃や、生成AIによるフェイクコンテンツの増加を背景に、
**「これは本当に誰が作ったものか？改ざんされていないか？」**が重要な時代に。 - 規制対応（サイバーセキュリティ指針、AI規制など）でも、由来やライセンス管理の説明責任が求められます。
今からできる準備
- 使用しているOSSやサードパーティライブラリの可視化（SBOM導入）
- 生成AIコンテンツのメタデータ付与／ウォーターマーキングの検討
- コンプライアンス・法務と連携したライセンス・権利管理ルールの整備
9. AIセキュリティプラットフォーム
すべてのAIアプリを守る「共通ガードレール」
概要
自社開発・サードパーティ製も含めたAIアプリケーション全体を守るためのセキュリティプラットフォームです。
たとえば：
- 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
といった、AI特有のリスクからシステム全体を守る“土台”になります。
ガートナーは、2028年までに企業の半数以上がAI投資を守るためにAIセキュリティプラットフォームを利用すると見ています。
日本企業へのインパクト
- 社内で複数のPoCがバラバラに進むと、
- 「誰がどのAIにどんなデータを渡しているのか分からない」
- 「情報漏洩や誤回答のリスクを統合管理できない」
…といった問題が起きやすくなります。
- 今後は**“AIごと”ではなく、“企業としてAIをどう安全に使うか”を統合管理する基盤**が必須に。
今からできる準備
- 全社のAI利用状況を棚卸し（シャドーAIの洗い出しも含む）
- 利用モデルごとに
- データ分類
- 利用ルール
- ログ取得
を定義し、全体ポリシーを作成
- 市場に出てきつつあるAIセキュリティプラットフォームの比較・検証
10. ジオパトリエーション（Geopatriation）
地政学リスクを見据えた「クラウドの引っ越し」
概要
地政学リスクの高まりを受けて、
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・地域クラウド・自社データセンターなど“より適切な場所”へワークロードを移す動きを指します。
ガートナーは、2030年までに欧州・中東の組織の75%以上が、地政学リスク軽減の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見ています。
日本企業へのインパクト
- 米中対立、データ主権、サプライチェーンリスクなどの観点から、
**「この国のこのクラウドに、このデータを置いていて大丈夫か？」**という議論が避けられません。 - 特に製造業・防衛関連・重要インフラ・金融などで、
リージョン選択やマルチクラウド戦略が経営課題になっていきます。
今からできる準備
- 主要システムとデータのリージョン・クラウド分布の可視化
- 地政学リスク・法規制・サプライチェーンの観点でのリスク評価
- 「どのワークロードをどのクラウド／データセンターへ寄せるか」のロードマップ検討
まとめ：2026年トレンドは「AI×セキュリティ×地政学」の三重奏
ガートナーの「2026年 戦略的テクノロジートレンド」を、日本の視点から整理すると、
- AIネイティブ開発・マルチエージェント・DSLM・フィジカルAI
→「AIがビジネスと現場に深く入り込む」流れ - コンフィデンシャルコンピューティング・先制型サイバーセキュリティ・デジタル属性・AIセキュリティプラットフォーム
→「AI時代のセキュリティと信頼性」を支える基盤 - AIスーパーコンピューティング・ジオパトリエーション
→「AI時代のインフラ＆地政学リスク対応」
という3つの大きなテーマに集約されます。
greedenとしてご支援できること
これらのトレンドは、単発の技術導入ではなく、
「ビジネス戦略 × 組織・人材 × テクノロジー」を同時に変えていく話になります。
greedenでは、こうした変化に対して
- トレンドを踏まえた中期DX・AI戦略の策定支援
- AIネイティブ開発・DSLM・マルチエージェントなどのPoC企画・実装伴走
- コンフィデンシャルコンピューティングやAIセキュリティプラットフォーム等を含む
「安全なAI基盤」のアーキテクチャ設計 - 経営層・現場向けのワークショップやトレーニング
といった形で、**「調査だけで終わらない、実行までの伴走」**をさせていただくことが可能です。
参考リンク（記事・レポート）
-
Publickey「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」
-
Gartner「Top Strategic Technology Trends for 2026」
「うちの会社だと、どこから手をつければいいの？」
「この10個のうち、本当に関係が深いのはどれ？」
と感じられたら、そこからがまさにご相談のタイミングです。
自社の状況を前提に、どのトレンドをどう“自分ごと化”するか、greedenと一緒に整理してみませんか？
お問い合わせはこちらから