未来を見据えると、テクノロジーの急速な進化は、前例のない形で私たちの世界を形作り続けています。年を追うごとに新たなトレンドが生まれ、革新的なソリューションを提供し、世界中の企業の競争環境を変革しています。2025年には、優位性を維持し、持続的な成長を目指す組織にとって、これらのトレンドを先取りすることが不可欠となります。このブログ記事では、2025年に特定された主要な戦略的テクノロジートレンドを考察します。 ガートナー, 業界を変革し、明日の可能性を再定義するテクノロジーを垣間見ることができます。.
1/ エージェントAI
エージェントAIとは、特定の目標に向けて自律的に意思決定を行い行動するように設計されたソフトウェアを指します。 AI（人工知能） 記憶、計画、環境センシングといった技術を活用し、タスクを自律的に実行します。これらのシステムは、「AIエージェンシーギャップ」を埋め、静的で教師ありのタスクから、複雑で適応性の高い自律的な意思決定へと移行することができます。2028年までに、日常業務の意思決定のうち少なくとも15%がエージェントAIを用いて自律的に行われると予測されており、これは2024年の0.%から大幅に増加しています。.
エージェント型AIの台頭は、生産性の向上や複雑なプロジェクトにおける組織の支援といった可能性を秘めている。 自然言語, データ分析を通じて意思決定を自動化し、状況認識を強化します。また、エージェントAIは有能なチームメイトとして機能し、目に見えない派生的なイベントから洞察を提供することで、チーム間のコラボレーションと意思決定の向上を促進します。.
2/ AIガバナンスプラットフォーム
AIガバナンス・プラットフォームは、AIシステムを責任を持って倫理的に管理・制御するために不可欠なツールです。ITリーダーは、AIが信頼性、透明性、公平性を備え、組織の価値観と社会の期待の両方に合致していることを保証できます。これらのプラットフォームは、以下の3つの主要分野に重点を置いています。 倫理, AI 開発の指針となる原則を定めたものです。; 責任あるAI政策, 監督と展開のための枠組みを提供する。 AI技術, は、技術面がガバナンス基準に準拠していることを保証します。これらの要素を組み合わせることで、信頼、責任あるAIイノベーション、そして透明性、説明責任、公平性、プライバシーといった主要な属性へのコンプライアンスが促進されます。.
規制対象分野を中心に、AIの活用が進むにつれ、次のようなリスクが高まっています。 偏見、プライバシー、そして社会への影響. AIガバナンス・プラットフォームは、潜在的な危害を評価し、ガバナンス・プロセスを通じてAIを誘導し、パフォーマンスを監視してガバナンス基準への継続的なコンプライアンスを確保することで、これらの課題に対処します。ガートナーによると、2028年までに、AIガバナンス・プラットフォームを活用する組織は、顧客信頼度が競合他社よりも30%向上し、規制コンプライアンス・スコアが25%向上すると予想されています。.
3/ 偽情報セキュリティ
偽情報セキュリティは、信頼できる情報を特定し、有害コンテンツの拡散を防ぐことに重点を置いています。コンテンツの真正性を確保し、なりすましを防止し、ディープフェイクなどの操作されたメディアを検出することで、組織を保護することを目的としています。このアプローチは、組織が悪意のある行為者から評判とセキュリティを守るのに役立つため、今日のデジタル環境において非常に重要です。.
敵対者がAI、フェイクニュース、ソーシャルエンジニアリングを駆使して情報を操作し、詐欺を行うため、偽情報はますます脅威となっています。合成メディアを検知し、虚偽の情報を監視し、これらのリスクから企業を守るためには、高度なツールが不可欠です。偽情報セキュリティソリューションは、有害な通信を特定・隔離することで、サイバー攻撃や不正行為の防止を支援します。.
2028年までに、50%の企業が偽情報対策ツールを導入すると予測されています。これらのツールは、リアルタイム通信の検証から、従業員やブランドのなりすまし攻撃からの保護まで、幅広いユースケースを提供します。前述の通り、これらのツールは高度なサイバー攻撃の防止において重要な役割を果たすでしょう。.
4/ 耐量子暗号
耐量子暗号（PQC）は、近い将来、従来の暗号方式を破ることができるようになる量子コンピュータの将来的なリスクから保護することを目的としています。企業は、2024年までに暗号データベースの構築、移行フェーズの計画、そして暗号アジャイル開発戦略の導入といった準備を整える必要があります。2027年までに、新しいPQアルゴリズムへの移行を開始し、強力な暗号ポリシーを施行し、非アジャイルアプリケーションの段階的な廃止を行う必要があります。目標は、2030年までにPQCへの完全移行を実現することです。.
量子コンピューティングは2029年までに現在の暗号化方式を時代遅れにし、重大なセキュリティリスクをもたらすと予想されています。犯罪者はすでに「今すぐ収集、後で復号」戦略を採用することでこの状況を悪用しています。これは、暗号化されたデータを収集し、後で量子技術を用いて復号することを目的としています。ガートナーのバイスプレジデントアナリスト、マーク・ホーバート氏は、「たとえ攻撃者が今データを傍受したとしても、将来、量子コンピュータが現在の暗号化標準を破るほど強力になったとしても、解読することはできないだろう」と述べています。PQCは、量子コンピューティングが普及した世界において、金融情報や知的財産などのデータの安全性を確保します。.
5/ アンビエント・インビジブル・インテリジェンス
アンビエント・インビジブル・インテリジェンスとは、小型で低コストのセンサーやタグを用いて、物体や環境の位置や状態を追跡することを指します。これらのデバイスは、データを クラウド 分析と記録保存に使用され、ユーザーが意識することなく日常生活にシームレスに統合されます。この技術は、倉庫、小売、物流、家庭など、さまざまな分野で応用されています。.
このトレンドの台頭は、サプライチェーンやより広範なエコシステムのリアルタイムな可視性を提供するタグやセンサーの低価格化と入手しやすさに牽引されています。Bluetoothやセルラーネットワークなどの無線技術の進歩は、今後も新たなユースケースの創出を支え続けるでしょう。ガートナーの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、ニック・ジョーンズ氏は、「製造業において、部品や機械は管理システムと通信し、メンテナンスの必要性、在庫レベル、使用パターンに関する最新情報を提供できるようになります。この可視性は、サプライチェーンの最適化、設備のダウンタイムの防止、再発注の自動化に役立ちます」と説明しています。この技術は、2028年までコスト削減と効率性の向上をもたらすと期待されています。.
6/ エネルギー効率の高いコンピューティング
組織が持続可能性と環境への影響軽減に注力する中、エネルギー効率の高いコンピューティングは最優先事項となりつつあります。AIやGPUといったエネルギー集約型テクノロジーの台頭により、従来の改善策は限界に達しつつあります。ニューロモルフィックコンピューティングや量子コンピューティングといった新たな技術革新は、特に金融やITサービスといった業界において、今後10年間でエネルギー効率を大幅に向上させると予想されています。.
エネルギー効率の高いコンピューティングの実用的なユースケースとしては、データセンターの電力消費量の削減、持続可能な製品開発、オフィスネットワークのエネルギー使用量を最小限に抑えるためのスマート電力管理システムの活用などが挙げられます。これらの取り組みは、コスト削減と二酸化炭素排出量の削減を目的としており、ガートナーはIT組織が業務における持続可能性を優先するようになっていると予測しています。.
7/ ハイブリッドコンピューティング
ハイブリッドコンピューティングは、CPU、GPU、, エッジデバイス, 、AI ASIC、ニューロモルフィック、量子、フォトニック、バイオコンピューティングシステムなど、様々なコンピューティング技術を組み合わせ、複雑な計算課題を解決します。このアーキテクチャは、異なるコンピューティング環境を統合し、それぞれの技術がそれぞれの強みを発揮できるようにします。ハイブリッドコンピューティングのユースケースとしては、多機能ロボット（角, 、IoT）、最適化とシミュレーション、AI アプリケーション、創薬など、ハイブリッド オーケストレーション レイヤーによってサポートされるさまざまな機能を提供します。.
このトレンドは、企業がフォトニック、バイオコンピューティング、量子システムといった最先端技術を破壊的イノベーションに活用するニーズによって推進されています。主要なユースケースとしては、コスト効率の高いスケーラビリティが挙げられます。重要なワークロードはセキュリティ確保のために社内で管理し、ピーク時の負荷はクラウドで処理します。ハイブリッドコンピューティングは、機密データをオンプレミスで保存し、機密性の低いタスクはクラウドソリューションで管理することでデータセキュリティを強化し、イノベーションを促進し、運用の柔軟性を維持します。.
8/ 空間コンピューティング
空間コンピューティングは、デジタルコンテンツを現実世界の環境に統合することで物理世界を強化し、ユーザーが没入型かつ直感的にデジタルオブジェクトとインタラクションできるようにします。空間コンピューティングを可能にする3つのレイヤーは以下のとおりです。 インフラストラクチャー, ハードウェア、ネットワーク、システムをサポートします。; 情報, 物理世界を表すデータを管理します。 交流, は、ユーザーがこれらのデジタル オブジェクトとどのように関わるかを定義します。.
このトレンドは、AR、MR、AI技術の進歩により勢いを増しており、ゲーム、ヘルスケア、eコマースなど、あらゆる業界で没入型体験を可能にしています。Apple Vision ProやMeta Quest 3などのデバイスの登場により、市場は大幅に成長すると予測されています。ユースケースとしては、バーチャルコラボレーション、没入型従業員トレーニング、バーチャルアシスタントによるショッピング体験の向上などが挙げられます。また、企業はデジタルツインを活用して業務を監視・最適化し、より効率的で魅力的な経営アプローチを実現できます。.
9/多機能ロボット
多機能ロボットは、最小限の人間からの指示で複数のタスクを実行できる適応性の高い機械です。複雑で多様かつ予測不可能な状況に対処する人間とは異なり、これらのロボットは単純で反復的かつ予測可能なタスクに優れています。設計と機能の柔軟性により、様々な運用ニーズに適しています。.
多機能ロボットへの関心が高まっているのは、特に倉庫や製造業といった業界において、人件費の上昇とROI（投資収益率）向上への需要が高まっているためです。ベンダーはこれらの高度なロボットをより利用しやすくしており、早期導入企業は、ピッキング、梱包、輸送といった作業にロボットを活用することで、効率性と費用対効果を向上させる可能性を見出しています。.
2030年までに、80%人が毎日スマートロボットと接触すると予測されており、これは現在の10%から大幅に増加しています。これらのロボットは人間と共に作業しますが、人間の形状を模倣する必要はありません。むしろ、人間が使用する環境において生産性を向上させるように最適化されるため、医療やフィールドサービスなどの業界では欠かせない存在となるでしょう。.
10/神経学的強化
神経学的機能強化とは、脳の活動を読み取り、最終的には脳に信号を送り返す技術を用いて脳の働きを改善することです。現在、脳を感知し、脳と相互作用できる非侵襲性の体外デバイスが存在し、今後5～10年でより高度なシステムが開発されるでしょう。これらの将来のシステムは低侵襲性であるため、脳組織に損傷を与えることなく、必要に応じてアップグレードまたは交換が可能です。.
この技術は、医療に変革をもたらし、仕事のパフォーマンスを向上させ、よりパーソナライズされた体験を生み出す可能性を秘めているため、人気が高まっています。例えば、外科医のトレーニングの迅速化、教育のパーソナライズ化、職場での事故の削減、企業が脳データを活用して最適な人材を見つけるための支援などが期待されます。2030年までに、IT労働者の60%が、集中力と生産性を向上させるためにブレイン・マシン・インターフェース（BMI）を利用するようになると予測されています。.
