編集部が読み解く! 3行でわかるテックニュース第21回

「エージェント型AIは今どこにいるのか」――Gartnerが示す2026年ハイプ・サイクル、フィジカルAIとともに「過度な期待」のピーク期

6:20

ガートナージャパンが「2026年の日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル」を発表。エージェント型AI、フィジカルAI、マシン・カスタマー、自動運転トラックなどの革新的テクノロジを含む7項目が「過度な期待」のピーク期に位置付けられた
2026年版では、AIが企業のビジネスの在り方に大きな影響を与えていることから、新たな時代のインフラ・テクノロジとして捉える範囲を拡大している
エージェント型AIは発展途上にあり、すべてが自律的に置き換わる段階には至っていないため、現実的には人間とエージェントが連携しながら業務を遂行する形が主流になるとしている

📝 Think IT編集部の見解 📝

エージェント型AIが「過度な期待」のピーク期に置かれたことを、どう受け取るかが分かれ目になる。

ハイプ・サイクルにおけるピーク期は、期待が実力を上回っている状態を指す。この先には幻滅期が控えており、期待外れの事例が積み上がる局面が来る。ただしGartnerの方法論において幻滅期は技術の終わりではなく、実用に耐えるものだけが残る選別の過程である。ピーク期という位置づけは「まだ早い」という警告であると同時に、「これから来る」という予告でもある。

実務的に重要なのは、リリースが明言している1点だ。エージェント型AIは発展途上にあり、すべてが自律的に置き換わる段階には至っていない。現実的には人間とエージェントが連携しながら業務を遂行する形が主流になる。これは本連載でここ数か月扱ってきた製品発表とも符合する。NutanixのMCPサーバーはヒューマン・イン・ザ・ループを前提に設計され、GitLab 19.3はエージェントの実行権限を絞る機能を並べた。ベンダー各社が制御機構を作り込んでいる事実そのものが、全面的な自律にはまだ距離があることを示している。

もう1点、亦賀忠明氏の指摘は無視できない。フィジカルAIについて「単なる自動化ではなく、人の技能の拡張と役割再設計を前提とすること」が重要だとし、「人とAIを前提にビジネス全体を再設計できるか」で競争優位が決まると述べている。技術導入の巧拙ではなく、業務設計の巧拙が差を生むという主張だ。

一方で、ハイプ・サイクルは技術の位置を示すものであって、個別企業がいつ何を導入すべきかを答えるものではない。ピーク期にある技術でも、自社の課題が明確でPoCで検証できる範囲なら着手する価値はあるし、安定期の技術でも自社に合わなければ意味がない。年に1度の定点観測として、自社の判断が業界全体のどのあたりにいるかを確認する材料と捉えるのが妥当だろう。

なお、リリースで具体名が挙げられているのはピーク期の4技術のみで、他のフェーズに位置する技術や残る3項目の内訳は公表資料からは確認できない。全体像はGartnerの提供するリサーチ本体に当たる必要がある。

📰 リリースまとめ 📰

Gartner、2026年の日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクルを発表

ガートナージャパン株式会社は2026年9月2日、2026年の日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクルを発表した。

本ハイプ・サイクルでは、今後すべての企業や組織にとって重要となり、従来のIT部門の役割を超え、自社と顧客とパートナーの新たなビジネス・エコシステムを構成する未来志向型のテクノロジや、トレンドとなっているキーワードをピックアップしている。

Gartnerのハイプ・サイクルは、テクノロジやアプリケーションの成熟度と普及率のほか、それらが実際のビジネス問題の解決や新たな機会の活用にどのように関連するかを図示したものだ。テクノロジやアプリケーションが時間の経過とともにどのように進化するかを視覚的に説明することで、特定のビジネス目標に沿って採用を判断するのに最適なインサイトを提供するとしている。

バイスプレジデントアナリストの池田武史氏は「2026年版の本ハイプ・サイクルでは、テクノロジやサービスの中核を成す進化の著しいAIが、企業や組織のビジネスの在り方に大きな影響を与えていることから、新たな時代のインフラ・テクノロジとして捉える範囲を拡大しています。本ハイプ・サイクルの領域では、AIがさらに自律的に機能し連携するエージェント型AIとして注目を集め、あらゆる業種において事業部門を含む企業全体に革新的なインパクトを与えるようになっています」と述べている。

2026年版では、エージェント型AI、フィジカルAI、マシン・カスタマー、自動運転トラックなどの革新的なテクノロジを含む7項目が「過度な期待」のピーク期に位置付けられた。

図：2026年版ハイプ・サイクルでピーク期に位置付けられた技術(Think IT編集部作成)

エージェント型AI

エージェント型AIは、産業構造に大きな影響を与え始めている。複雑なタスクの一部を自動化・高度化することで、製造、金融、医療など多くの業界において業務効率の向上や、新たなビジネスモデル／サービス創出の可能性を模索する動きが進みつつある。

一方で、このテクノロジは発展途上にあり、すべてが自律的に置き換わる段階には至っていないため、現実的には人間とエージェントが連携しながら業務を遂行する形が主流となるとしている。

エージェント型AIは外部・内部データを前提とした意思決定の迅速化と高度化に寄与し、変化への対応力を高める。ビジネス全般に関するリスク管理やコスト最適化に加え、リソース配分の精緻化など、成長戦略を支える基盤としての役割も期待されている。

フィジカルAI

フィジカルAIはヒューマノイドなどのロボット技術の導入にとどまらず、製造業をはじめとする産業全体をデジタル前提で再構築する基盤となる。従来の現場は人の経験と分断された設備で成立していたが、今後はデータを中心に設計され、AIがリアルタイムに判断・制御する産業構造へと移行していく。この変革は製造業に限らず、物流、インフラ、建設など広範な業界で同様に進展するとしている。

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の亦賀忠明氏は「重要なことは、単なる自動化ではなく、人の技能の拡張と役割再設計を前提とすることです。People Centricな視点を組み込むことで初めて、柔軟性・創造性・安全性を維持しながら生産性と付加価値を同時に引き上げられるようになります」と指摘したうえで、「『人とAIを前提にビジネス全体を再設計できるか』によって競争優位が決まるようになるため、先行企業と後発企業の格差は構造的に拡大していくでしょう」と述べている。