AIエージェントの構築が、プログラマー以外にも開かれようとしている。コードを一切書かずにAIエージェントを作れる「ノーコード・エージェント・ビルダー（NCAB）」というツールが登場し、ビジネスユーザー自身が業務を自動化できる可能性が広がっている。重要なのは、複雑で大規模なシステムを作ることではなく、自動化できる具体的なワークフローを見つけることだと、ガートナーのアナリスト、ジェーソン・ウォン氏は語る。それはどういうことか。

ユーザー満足度90％という高い数字の一方で、実に72％が「実業務への組み込みが困難」と頭を抱えるMicrosoft 365 Copilot。さらに既存環境における権限設定の不備という「技術的負債」が、本番展開を阻む深刻なセキュリティ障壁となっている。米マイクロソフトが2025年に無料版を大幅に強化し、誰もがAIエージェントを作れる時代へと舵を切る中、企業はいかにして投資対効果を最大化すべきか。米ガートナーのバイスプレジデント、アナリストであるニコス・ドラコス氏が、複数の有料・無料オプションを賢く使い分ける「ポートフォリオ管理」と、エージェントの乱立を防ぐ「4ゾーンガバナンス」を軸とした、実践的な段階導入ステップを説き明かす。

Copilot、ChatGPT、Geminiといったエンタープライズ向けAIアシスタントの導入が広がっている。だが市場はまだ初期段階にあり、製品は乱立し、選定の物差しは定まっていない。数ある選択肢を何を基準に比較すればよいのか。ガートナーのジェーソン・ウォン氏が、市場の現状と主要ベンダーの勢力図を整理し、オーケストレーション層の違いやガバナンスなど、選定にあたって確認すべきポイントを解説する。

AI導入が加速する一方、実際にツールを使うビジネス現場の従業員は十分な準備ができていない。ガートナーのデニス・トリイ氏は、この「人間側の準備不足」こそがAIの価値を引き出せない根本原因だと指摘し、IT部門が果たすべき役割を示した。テクノロジーの理解を深めるだけでは成果向上に限界があり、AIの取り組みにおける「人間的要素」への対処が不可欠だという。

インターネットのトラフィックの過半数が、すでに人間ではなくAIエージェントによるものになったという事実をご存じだろうか。ガートナーのバイス プレジデント、アナリストであるブレント・スチュワート氏が「インターネットが2つのレイヤーに分かれつつある」と語るほど、その変化は静かに、しかし確実に進行している。すでに、従来のデジタルサービスなどのUI設計では通用しなくなり始めているのだ。そこで本稿では、機械向けインターネット時代の到来に備えるべき、概念や設計の変化などについて解説する。

AIプロジェクトが本番環境に移行できない。その根本にあるのはデータの問題であり、さらに突き詰めればメタデータの問題だ。データプラットフォームを整備しても、それだけではAI-Readyにはならない。ファクトをインテリジェンスに変え、AIへの適合性を継続的に証明するのがメタデータの役割である。本記事では、ガートナーのシンユウ・グ氏が、多くの企業が繰り返してきた失敗を「5つの学び」として整理し、メタデータを軸としたAIレディネスのあり方をどう示したかを読み解く。

データウェアハウス、データレイク、データレイクハウス──。企業のデータ分析基盤は、用途やデータの性質に応じて選択肢が広がってきた。一方で、データレイクを単独で使うモデルは、品質管理やガバナンスの難しさから限界を迎えつつある。本記事では、各基盤の役割を整理し、今データレイクハウスへの統合が進んでいる理由を解説する。

AIエージェントへの期待が急速に高まっている。しかし、AIエージェントは生成AIの延長線上にある便利な自動化ツールではない。自律的に判断し、行動するからこそ、業務に組み込むには高度な制御と設計が求められる。ガートナーのエリック・ブレテヌー氏の議論をもとに、成果につなげるための人とAIの役割分担をはじめAIエージェント活用の現実解を探る。

データの価値を最大限に引き出したい企業にとって、「社内にどんなデータがあり、どこにあり、信頼できるものか」を把握することが出発点になる。データカタログはこうした課題を解決するために作られた仕組みだが、構築に乗り出しながら思うように進まない組織は多い。ガートナーのジェーソン・メッド氏は、行き詰まる理由の多くは技術ではなく、社内の合意形成と進め方にあると語る。よくある失敗の型と、成功のための条件を考える。

多くのIT部門リーダーが、組織により大きな価値を提供したいと考えている。しかし、具体的な変革の道筋が見えず、従来型のサービス提供から抜け出せずにいる。この課題に対し、ガートナーのバイス プレジデント アナリスト ダン・ウィルソン氏は、戦略的なデジタルワークプレース組織へと進化するための5つのステップを提示する。

ネットワークとセキュリティの統合を実現するSASEへの関心が高まる中、企業は自社に最適な導入モデルの選択に迫られている。ガートナーのトーマス・リンテムス氏が、シングルベンダー型、デュアルベンダー型、マネージド型の3つの実装パターンから、企業規模や既存の環境に応じた最適解を選ぶための指針を解説する。

生成AI技術の急速な普及により、企業のセキュリティ環境は大きな変革期を迎えている。エージェント型AIやマルチモーダルAIなどの先進技術は業務効率を飛躍的に向上させる一方、プロンプトインジェクションやデータ漏洩などの新たな脅威も生み出しているのだ。こうした状況に対して、有効な対策はあるのか。ガートナーのピーター・ファーストブルック氏が、脅威に対抗するための「フレームワーク」と「先制的」なアプローチを解説する。