Claris Partners株式会社のアナリスト、岡本氏は「AIの進化がビジネスの前提そのものを変える」と指摘しています。
組織は単なる技術導入ではなく、信頼・効率・責任あるイノベーションを軸に戦略を描く必要があります。
以下に、2026年に注目すべきテクノロジトレンド10項目を整理しました。
1｜ドメイン特化型AIモデル（DSLM）
一般的なAIでは対応できない業務課題に対し、特定業界向けに最適化されたモデルが注目されます。
専門性の高いデータで学習することで、精度向上、コスト削減、規制対応が可能に。
2028年には多くの企業で、AIの中心はDSLMに移行すると予測されます。
2｜フィジカルAI：現実世界を理解するAI
ロボットやドローン、スマートデバイスに組み込まれるAIが、現実世界の判断や行動を自律的に行います。
製造や物流、医療などでの安全性や柔軟性が向上し、新しい職種やスキルの需要も生まれます。
3｜AIネイティブ開発プラットフォーム
AIを活用したアプリ開発が、より迅速かつ簡易に行える時代へ。
非エンジニアでも専門領域のアプリを自律的に作成でき、少人数チームで多くの成果を生むことが可能です。
2030年には多くの組織で小規模・高効率な開発チームが標準化されます。
4｜ジオパトリエーション：データの配置戦略
クラウドデータを適切な地域や国に配置する動きが加速。
地政学リスクや法規制に応じて、データの管理・保護を強化することが競争力の鍵となります。
2030年には欧州・中東企業の75%以上が導入すると見込まれます。
5｜マルチエージェント・システム（MAS）
複数のAIエージェントが協調して業務を自動化。
それぞれの専門性を生かすことで、効率を上げつつリスクを抑え、複雑なプロセスも迅速に処理できます。
6｜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AIチップなどを統合した次世代計算基盤。
創薬、金融リスク分析、気象予測などの高度なシミュレーションを、従来の数年単位から数週間に短縮可能。
2028年までに主要企業の40%以上が導入される見通しです。
7｜AIセキュリティ・プラットフォーム
AIアプリケーションの全体を可視化・管理し、リスクから保護する統合プラットフォーム。
プロンプト攻撃やデータ漏洩、意図しないエージェント行動への対策を可能にします。
2028年には企業の半数以上が導入予定です。
8｜先制的サイバーセキュリティ
脅威が発生する前に、AIを活用して予測・防御する新しいアプローチ。
攻撃者の動きを先回りし、システムやデータを保護することで、受け身の防御からの脱却を目指します。
9｜コンフィデンシャル・コンピューティング
データを扱う際に、処理中でも暗号化して保護。
クラウドや規制産業において、信頼性の高いデータ運用を可能にし、外部アクセスからのリスクも低減します。
2029年までに、信頼できないインフラでの運用の75%以上が保護される見込みです。
10｜デジタル属性（Digital Provenance）
ソフトウェアやデータ、AI生成物の出所・整合性を証明する技術。
SBOMやデジタルウォーターマークを活用して、サプライチェーン全体の透明性を確保。
企業の信頼性と規制遵守を支える重要な要素です。
ー まとめ ー
2026年は「AIを軸とした企業変革のスタート地点」
これらのトレンドは個別に導入されるのではなく、AIを中心とした相互連携によって初めて価値を発揮します。
データ管理、AI活用、セキュリティ、人材戦略を包括的に見直し、次世代ビジネスの基盤を整備する年となるでしょう。
配信元企業：I'Rise Associates株式会社
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