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AIトレンド2026：ビジネスの働き方を再定義する7つの変化

人工知能は、いま新たな段階へと進みつつあります。 2026年までに、人工知能はもはや業務を補助する存在ではなく、企業の運営方法、意思決定のあり方、そして価値創出のプロセスそのものを動かす中核的な原動力となるでしょう。Gartner などの調査レポートによれば、人工知能の機能はすでに、企業が日常的に使用している業務システムの中に直接組み込まれ始めています。その結果、多くの経営層が想定していなかったスピードで、業務オペレーションの再構築が進んでいます。

この変化は、日本およびヨーロッパの企業にとって、避けて通れない重要な問いを投げかけています。「私たちは、この変化に十分なスピードで適応できているのか」顧客の期待は高度化し、業務フローの自動化が進み、規制は一段と厳しくなっています。すでに多くの組織が、そのプレッシャーを現実のものとして感じ始めています。The IT Source では、業務自動化や海外開発に関わる数多くのプロジェクトを通じて、この変革を現場レベルで直接目の当たりにしてきました。こうした実践的な知見は、企業が人工知能を活用して成長を実現していく方向性とも重なっています。

以下では、2026年を形作る7つの人工知能トレンドを整理し、今後何が起こるのか、そして企業がどのように明確かつ自信を持って対応すべきかを解説していきます。

1. 業務ソフトウェアにおけるネイティブレイヤーとしての人工知能

2026年に向けた大きな変化のひとつは、人工知能が企業の日常業務で使用されるソフトウェアにおいて、標準的な構成要素（ネイティブレイヤー）として組み込まれていくことです。これまでのように任意の追加機能として提供されるのではなく、人工知能の機能は、最新プラットフォームの中核アーキテクチャに直接組み込まれる形で設計され始めています。多くのソフトウェア提供企業は、機能単位の開発から脱却し、人工知能を軸としたインテリジェントな業務フローへと移行しています。

この変化により、従来から使われてきた業務ツールの振る舞いは大きく変わります。
顧客管理システムは高価値の見込み顧客を自動的に抽出し、ERPシステムは手動入力を必要とせずにリアルタイムの予測を生成します。また、コラボレーションプラットフォームは、会議内容を要約し、次に取るべきアクションを業務フローの一部として自然に提示するようになります。このように、人工知能は独立した機能として目立つ存在になるのではなく、業務がどのように進められるかを根本から形作る基盤ロジックとして、より深く組み込まれていきます。

企業にとって、その影響は技術面にとどまりません。チームには、人工知能が生成する提案を適切に評価する力、自動化が価値を生むタイミングを見極める判断力、そして得られた示唆を意思決定プロセスに効果的に統合する能力が求められます。求められるスキルは、「ソフトウェアを操作する力」から、知的なシステムとどのように協働するかを理解する力へと移行しつつあります。

2. 組織全体に広がる人工知能関連ロールの出現

人工知能が業務オペレーションの中に組み込まれていくにつれ、人材構成も同様に急速に変化しています。業界を問わず、組織内における人工知能の活用を管理・監督・最適化するための新しい役割が生まれています。これらの役割は、エンジニアリングチームに限らず、オペレーション、人事、カスタマーサービス、戦略部門にも広がっています。

経営層向けアドバイザリー機関のレポートでは、人工知能ワークフローリード、エージェント運用スペシャリスト、対話設計者、プロンプトエンジニアといった職種が急増していることが示されています。これらの役割はいずれも、企業が人工知能の能力を活用し、継続的なパフォーマンス向上を実現するために重要な役割を果たしています。

この変化が示しているのは、ひとつの重要な事実です。人工知能の導入は、もはや技術的なプロジェクトではありません。組織としての能力そのものになりつつあります。人工知能を有効に機能させるためには、プロンプトを設計する方法を理解し、人工知能の挙動を監視し、出力結果を検証し、自動化された業務フローを事業目標と整合させることができる人材が必要です。

日本およびヨーロッパの多くの企業にとって、これは実務上の課題となっています。社内チームには、これらの新しい役割をすぐに担うだけの時間や専門性が不足している場合が少なくありません。その結果として、多くの組織では、社内人材のスキル向上と外部支援モデルを組み合わせる動きが進んでいます。そこには、人工知能の導入を加速させつつ、知識移転を支援するオフショア開発チームの活用も含まれています。

3. 人工知能主導によるワークフロー・オーケストレーションへの進化

2026年に向けて、業務自動化は、個別タスクの自動化という段階を超え、人工知能エージェントによって制御されるインテリジェントなオーケストレーションへと進化しています。あらかじめ定義された手順を実行するだけでなく、最新の人工知能システムは、文脈を解釈し、意思決定を行い、複数のシステムやチームを横断してアクションを調整することが可能になります。この変化により、自動化は「業務を支援するツール」から、ワークフローを主体的に管理する能力へと変わりつつあります。

この進化は、一般にエージェンティックAIと呼ばれています。これは、単一の反復作業ではなく、相互に連携した業務プロセス全体を自律的なエージェントが処理する形態を指します。最近の業界動向では、人工知能エージェントが、静的でルールベースの自動化ツールに取って代わり、複数の業務機能を横断しながらリアルタイムで適応し、成果を最適化している様子が示されています。

企業にとって、これは大きな意味を持ちます。これまで人手による引き継ぎや、繰り返しの介入、あるいは個別の自動化ポイントを必要としていた業務プロセスが、単一の統合されたフローによって管理できるようになります。データの振り分け、承認プロセス、レポーティング、部門間の連携といった業務は、人工知能によって調整され、人は意思決定や例外対応に集中できるようになります。

この移行には、ワークフロー自動化に対する新しい設計アプローチが求められます。個別の自動化スクリプト単位で考えるのではなく、人工知能がトリガーを解釈し、各ステップを管理し、結果に応じてアクションを調整するエンドツーエンドの業務プロセスを可視化する必要があります。この考え方に適応できるチームは、実行スピードの向上、ボトルネックの削減、そしてより高い業務レジリエンスを獲得することができます。

4. シャドーAIと管理されていないツール利用の拡大

人工知能ツールの利用が容易になるにつれ、多くの従業員が、組織の承認や可視性がないまま個人的にそれらを使い始めています。このような行動は一般に「シャドーAI」と呼ばれており、急速に増加し、さまざまな業界で懸念事項となっています。MIT Sloan Management Review によると、シャドーAIは、どのツールが使われているのか、データがどのように処理されているのか、また出力結果が社内基準や法的要件に準拠しているかを企業が把握できないため、リスクをもたらします。

問題の本質は、従業員が意図的にルールを回避しようとしていることではありません。多くの場合、より効率的に仕事を進めたいという動機によるものです。真の課題は、管理や監督が欠如している点にあります。人工知能が非公式に使用されると、出力品質のばらつき、不正確な情報、あるいは GDPR のような規制に違反する可能性といった、回避可能な脆弱性に企業は直面することになります。

より効果的なアプローチは、人工知能の利用を制限することではなく、適切に導くことです。明確な利用ポリシーを策定し、承認済みツールを定義し、従業員が安全かつ生産的に人工知能を活用できる監視された利用環境を整備することで、シャドーAIの発生を抑えることが可能になります。

5. 人工知能ガバナンスが戦略的・規制上の最優先事項となる

人工知能が業務オペレーションに深く組み込まれるにつれ、ガバナンスは急速に、技術的な検討事項から取締役会レベルの責任へと移行しています。世界各国で規制は進化しており、企業は、自社の人工知能システムが透明性・追跡可能性を備え、倫理的および法的基準に整合していることを示す必要があります。中国における人工知能規制枠組みの拡大について報じた Reuters のレポートによると、50を超える新たな人工知能関連基準が、今後の安全性および説明責任に関するグローバルな期待を形成すると見込まれています。

この動向は、より広範な変化を示しています。企業は、人工知能の出力結果が監査可能であること、データフローがプライバシー関連法規に準拠していること、そして自動化された意思決定が必要に応じて説明可能であることを確保しなければなりません。日本またはヨーロッパで事業を展開する企業にとっては、厳格なデータ保護要件や、EU AI Act に伴う運用上の要請を背景に、この重要性はさらに高まります。

効果的なガバナンスを実現するためには、部門横断的な連携も不可欠です。法務部門は人工知能の利用方法を理解し、技術部門はシステムの挙動を文書化し、経営層は人工知能の許容される利用範囲について明確な方針を定める必要があります。このような構造が欠けている場合、企業はレピュテーションの低下、規制当局からの監視、そして業務上の不整合といったリスクに直面することになります。

6. 会話型人工知能が従来の検索インターフェースに取って代わり始める

2026年に向けて現れているもうひとつの重要な変化は、従来の検索やクリック中心のインターフェースから、会話型人工知能への移行です。ダッシュボードを操作したり、複雑な検索クエリを入力したりする代わりに、利用者は自然言語による対話を通じて、情報の取得、洞察の生成、あるいはアクションの実行を行うようになっています。ユーザーインターフェースの将来に関する IBM のレポートによると、会話型システムは、従業員や顧客が知識やサービスにアクセスするための主要な手段として、急速に定着しつつあります。

この変化は、会話型人工知能が提供するスピードとシンプルさによって後押しされています。従業員は、メニュー構造を記憶したり、膨大なドキュメントを検索したりする必要がなくなります。顧客も、サポート窓口の順番待ちをすることなく、必要な回答を得ることができます。インターフェースはより直感的になり、情報へのアクセス障壁は大幅に低下します。

企業にとって、その意味は明確です。手動検索や静的なワークフローに大きく依存しているシステムは、今後ますます時代遅れに感じられるようになります。組織は、知識管理の仕組み、顧客との接点、そして社内サポートプロセスを再設計し、人工知能による対話を通じて柔軟に対応できる体制を整える必要があります。

7. 人工知能エージェントを基盤とした運用モデルへの移行

2026年を形作る最後のトレンドは、従来のツール中心のワークフローではなく、人工知能エージェントを中心とした運用モデルへの移行です。これらの人工知能エージェントは、文脈を理解し、アクションを開始し、他のシステムと連携しながら、最小限の人手で複数ステップの業務を完了する能力を備えています。The Information による最近の分析では、単に処理を実行するだけでなく、状況に応じて適応する自動化を求める企業の間で、人工知能エージェントを基盤としたアーキテクチャが急速に広がっていることが示されています。

この変化は、より深い変革を意味します。人工知能はもはや業務を支援する存在ではなく、業務そのものに参加する存在となりつつあります。人工知能エージェントは、これまで複数の人手を必要としていたプロセスを管理し、日常的な意思決定を担い、バックグラウンドで継続的に稼働します。このモデルを採用する企業は、業務サイクルの短縮、引き継ぎの削減、そしてより一貫した業務遂行を実現できます。

しかし、人工知能エージェント主導の構造へ移行するには、役割やワークフローを見直す必要があります。チームは、どの業務を人工知能エージェントに任せるべきか、人が最も価値を発揮できる領域はどこか、そして両者がどのように協働すれば最適な成果を得られるのかを明確にしなければなりません。ツール中心のプロセスに固執する組織は、変化への適応が遅れ、運用の複雑化というリスクを抱えることになります。

これらの変化が貴社のビジネスに意味すること

人工知能の導入が加速する中で、企業はもはや人工知能を付随的な取り組みとして扱うことはできません。これまでに述べた各トレンドは、価値の創出方法、チームの運営の仕方、そして意思決定のあり方において、より深い変革が進んでいることを示しています。経営層は、自社が現在どの段階にあり、人工知能を前提としたソフトウェア、自律的なワークフロー、新たなスキル要件、そして高まるガバナンスへの期待によって形作られる環境に対して、どの程度準備ができているのかを評価する必要があります。

実務的な出発点として、次の3つの問いを自社に投げかけることが有効です。

これらの変化のうち、すでに自社の中で起きているものはどれか
現在の能力と将来必要とされる要件との間に、どのようなギャップがあるのか
人工知能戦略を主導し、それが事業目標と整合していることを担保する責任者は誰か

これらの問いへの答えは、多くの場合、前進と不確実性が入り混じった状況を浮き彫りにします。多くのチームはすでに人工知能の試行を始めていますが、安全かつ持続的に拡張するための体制が整っていないケースも少なくありません。また、業務の自動化を望みながらも、レガシーシステム、人材不足、あるいはコンプライアンス上の懸念といった課題に直面している組織もあります。こうした課題は、日本、ヨーロッパ、あるいは東南アジアで事業を展開するかどうかにかかわらず、当社が支援している多くの企業に共通して見られるものです。

The IT Source が支援する人工知能導入の取り組み

人工知能を成功裏に導入するためには、適切な技術を選定するだけでは不十分です。
明確な戦略、規律ある実行、そして既存の業務オペレーションに混乱を与えることなく自動化を統合する能力が求められます。多くの企業は人工知能の可能性を理解している一方で、実務的な問いに直面しています。どの業務フローから自動化すべきか、コンプライアンスをどのように管理すべきか、そして人工知能を安全に実装するための技術的専門性をどこで確保すべきか、といった点です。

The IT Source は、企業が「構想」から「実行」へと移行することを支援します。当社のアプローチは、人工知能自動化に関する専門知識と、成果につなげるために必要な運用構造を組み合わせたものです。レガシーシステムの刷新、複雑な業務プロセスを効率化する人工知能エージェントの導入、あるいは GDPR や今後の人工知能関連規制に対応するガバナンスモデルの構築など、どの段階においても、確信を持って前進するための指針を提供します。

当社の支援内容には、通常、以下が含まれます。