3つのテーマに分類される2026年トレンド

ガートナーは10のトレンドを以下の3テーマに分類しています。

The Architect（構築者）は、AIとデジタルトランスフォーメーションのための、セキュアでスケーラブルな基盤の構築を指します。The Synthesist（統合者）は、AIモデル、エージェント、物理世界を融合させ、新たな価値を創出すること。The Sentinel（守護者）は、AIファースト時代における信頼、セキュリティ、評判の保護です。

この分類自体が示唆的です。2026年はAIの「導入」フェーズを超え、「深化と実用化」のフェーズに入ることを示しています。

AIネイティブ開発プラットフォーム

従来の「Copilot（副操縦士）」型支援から、「Agentic（自律エージェント）」型開発へのパラダイムシフトが起きています。

AIを単なるIDEプラグインとしてではなく、開発ライフサイクルの中核エンジンとして据えたプラットフォームが登場してきています。要件定義からコーディング、テスト、デプロイまでを、相互に連携する専門化されたAIエージェント群が自律的に実行する世界観です。

ガートナーは、「2030年までに80%の組織で大規模なソフトウェアエンジニアリングチームがより小規模で機敏なAI拡張チームへ進化する」と予測しています。

これは「エンジニアの仕事がなくなる」という話ではありません。むしろ「小さなチームでも大きなことができるようになる」という可能性の話です。私はこれを「Tiny Teams（極小チーム）」時代の到来と捉えています。

コンフィデンシャルコンピューティング

AIワークロード、特に機密データを扱うLLMの推論・学習における必須インフラとして注目されています。

ハードウェアベースの「Trusted Execution Environment（TEE）」内で計算を実行し、データを使用中の状態であってもインフラ管理者やクラウドプロバイダーから完全に隔離・保護する技術です。

Intel SGX/TDX、AMD SEV-SNPに加え、最新のNVIDIA H100などのGPU自体がTEE機能を搭載し始めています。

ガートナーは「2029年までに、信頼できないインフラ上で処理される業務の75%以上がコンフィデンシャルコンピューティングによって保護される」と予測しています。

開発者としては、「データを使用中も暗号化する」という発想の転換が必要です。これまでは「保存時暗号化」「転送時暗号化」が主流でしたが、「処理時暗号化」が標準になる可能性があります。

ドメイン特化型言語モデル（DSLMs）

汎用LLMの限界（ハルシネーション、一般化しすぎた回答）を突破するための主要戦略です。

特定の業界、機能、またはデータセットに特化してトレーニングまたは微調整されたモデルを指します。汎用モデルより小型でありながら、特定タスクでは高い精度とコンプライアンス準拠を実現します。

注目すべきはRAFT（Retrieval Augmented Fine-Tuning）という手法です。これはRAGとファインチューニングのハイブリッドで、モデルに「ドメイン知識」そのものを学習させるだけでなく、「検索されたドキュメントの中から正解を導き出し、無関係な情報を無視する方法」も学習させます。

ガートナーは「2028年までに、企業が利用する生成AIモデルの50%以上がドメイン特化型になる」と予測しています。

開発者としては、「どの汎用LLMを使うか」だけでなく「自社ドメインにどう特化させるか」という視点が重要になってきます。