デロイトは、2026年がエンタープライズAIにとって決定的な転換点となり、モデルではなくインフラがスケールアップのボトルネックとなると予想している。 2026年のTMT予測 このレポートでは、推論ワークロードの急増、データのボトルネック、そしてAIエージェントの急速な運用化を背景に、AIインフラにおける「スーパーサイクル」が到来すると予測しています。これらの要因は相まって、企業全体におけるAIの試験的な導入から、本番環境レベルの成果重視の導入への移行を示唆しています。.
この移行の根底にあるのは、推論需要の急増です。生成AIがトレーニングから日常的な利用へと移行するにつれ、推論がコンピューティング予算の大部分を占めるようになっています。デロイトは、最適化による成果がもはや使用量の増加に追いついていないと主張しています。これは「反効率化」のダイナミクスであり、組織はより強力なチップ、オンプレミスAIサーバー、そして継続的な運用が可能なAI最適化データセンターへの投資を迫られています。このハードウェア重視の局面は、高度な冷却システム、エネルギーシステム、そしてローカルコンピューティングノードへの新たな支出を促進しています。.
レポートで強調されている主な傾向は次のとおりです。
- 推論追い越しトレーニング AIワークロードの主流となり、コンピューティングと電力の需要が持続的に増加している
- AIエージェントの実稼働開始, 企業をソフトウェア主導の自動化からエージェント主導のオーケストレーションへと移行させる
- データの品質とガバナンスが重要になる, 検索やSaaSプラットフォームに組み込まれたAIは信頼できるパイプラインに依存している
- 主権コンピューティングとデータへの関心の高まり, 政府はAIインフラを戦略的資産として扱っている
デロイトは構造的なリスクも指摘しています。先端半導体のサプライチェーンは依然として集中化と政治化が進んでおり、コンピューティングへのアクセスは競争上および地政学的な制約となっています。同時に、企業は統一されたAIシステムを維持しながら、規制の細分化が進む中で対応していく必要があります。.
ソフトウェア面では、エージェント型AIがエンタープライズアーキテクチャを再構築しています。自律型エージェントのネットワークは、既存のツールの上位にSaaSプラットフォームに組み込まれ、ワークフロー、意思決定、実行を調整しています。この変化はすでに価格モデルに影響を与えており、シートベースのライセンスから使用量や成果に基づく価格体系へと移行しています。しかし、デロイトは、エージェントの拡張には、可観測性、監査可能性、安全管理といった新たなガバナンスレイヤーが必要であると警告しています。.
全体的に、デロイトは 2026 年を企業が AI を採用する年ではなく、インフラストラクチャ、データ規律、オーケストレーションが決定的な競争要因となる、AI の拡張を余儀なくされる年と位置付けています。.
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