ガートナーが見る2024年のトレンド - 3つの観点をVPが解説

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  ガートナージャパン アナリスト バイスプレジデント 池田武史氏

ガートナーが考える2024年のテクノロジートレンド

「生成AIの台頭で、人とマシンが新たな関係で結ばれるようになりました。これによってデジタル化が一気に加速したといっても過言ではないでしょう」（池田氏）

池田氏は、冒頭から2023年に絶大な影響を及ぼした生成AIの台頭に言及すると、こうしたテクノロジーを「より良い意思決定や判断をタイムリーに提供できるもの」と解説。トレンドに表れているテクノロジーは、リーダーが担うあらゆるプロセスを支援する手段だとした。

中でも、ガートナーの注目するテクノロジーとして、3つのトレンドに対して10種類の領域が挙げられた。

• 投資の保護
  • AI TRiSM
  • 継続的な脅威エクスポージャ管理
  • 持続可能なテクノロジー

• ビルダーの台頭
  • プラットフォーム・エンジニアリング
  • AI拡張型開発
  • インダストリ・クラウド・プラットフォーム

• 価値のデリバー
  • インテリジェント・アプリケーション
  • ジェネレーティブAI（生成AI）の民主化
  • 拡張コネクテッド・ワークフォース
  • マシン・カスタマー

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  2024年の戦略的テクノロジーのトップトレンド／出典：ガートナージャパン

昨年のトレンドから6項目が新たに追加された。池田氏は「ビジネス自体のプロセスがデジタル化され、効率化を目指す流れが来ている」とし、それぞれの項目について解説した。

「投資の保護」はリスクとESGに勘所が

昨年に引き続きトレンドに入った「AI TRiSM」については、生成AIなどの台頭によってこれまで以上にAIの存在が身近になったが故に、改めて認識を深める必要がある。「AI Trust,Risk,Security Management」の略語であり、文字通りAIの信頼性やリスク、セキュリティをマネジメントしなくてはいけないという考え方だ。

また、AIに限らず、リスクについても従来に比べて考え方に変化があると同社は分析している。「継続的な脅威エクスポージャ管理」について、池田氏は次のように語る。

「対処する脆弱性の優先順位を決めることがトレンドに上がってきました。セキュリティ部門で管理するものだけではなく、ビジネス部門も一緒になって脅威を評価する体制をとることが推奨されます。これがうまくいけば、セキュリティリスクを3分の1に軽減できる可能性があるとガートナーでは分析しています」（池田氏）

また近年、企業投資の考え方としてESGへ配慮した活動が注目を集めているが、これに対して池田氏は「2年以内には、CIOの多くが持続可能なテクノロジーに対してミッションを課し、それが評価の対象になるだろう」と予想する。その上で、「環境や社会に全く影響を与えずにビジネスを展開するのは難しいものの、必要以上の負荷をかけないことが今後の企業経営に求められる」とした。

開発者を取り巻く環境に焦点「ビルダーの台頭」

ここで言う「ビルダー」とは、企業における開発者やエンジニアのことを指す。池田氏は「開発者を取り巻く環境が恵まれていないところは、仕組み自体を変えていかないといけない」とビジネスプロセス変革の必要性を強調した。

生産性の向上にメスを入れるためには、リテラシーの高くない開発者でも良い環境を生み出して運用できる環境が求められる。そうした観点で「プラットフォーム・エンジニアリング」は、昨今の日本ではまだ定着していないものの今後の伸び代があるという。

「例えばサービスを構築する時に、何度も同じ議論を繰り返さないようにコンポーネント化してしまうことも大事です。（中略）少人数でいいサービスを作ることができれば、生産性とユーザーエクスペリエンスを高めていけるでしょう」（池田氏）

少人数での生産性向上を目指す上で力を貸してくれるのがAIだが、開発サイクルにおけるプロジェクトの策定、不具合の予測など複数段階にAIは寄与すると同社は期待を込める。「AI拡張型開発」としてポイントに挙げられたこの考え方について、池田氏は「AIを使った効率化を進めれば、自社の人材不足を緩和するヒントになる」と語る。

同氏が「これはハイパースケーラーでもできない」と話すのは、3つ目にポイントに挙げた「インダストリ・クラウド・プラットフォーム」の構築だ。自社や業界に合ったシステム環境について、開発や運用の体制を完全にアウトソースすることは不可能であり、自社に合った最適なシステムは自社内で構築できるような体制を整えなくてはいけないという。

「価値のデリバー」をかなえる4つのポイント

最後に「価値のデリバー」について、池田氏は「意思決定や判断を適切なタイミングで提案してくれるように、AIをカスタマイズしていく考え方」だとし、4つ観点から説明していった。

まず1つ目に挙げられたのは「インテリジェント・アプリケーション」の導入だ。システムの構造の中にAIを組み込み、データを学習させることの重要さを説いた。すでにAIによってレコメンドされるアプリケーションもあるが「元となるデータが増えなければ使うデータも増えてこない」（池田氏）ため、より積極的な活用が推奨されるという。

AIの活用を進めていく上でも重要な取り組みとして2つ目に紹介されたのは「ジェネレーティブAIの民主化」を目指すことだ。池田氏は「AIがビジネスの意思決定を助けるには、まだデータが足りない。そのためにはもっと積極的に多くの人が使う必要がある」と民主化への期待を込めた。ただ、AIの活用を取り巻くリスクを判断する力と、恩恵を正しく受けるための倫理的な配慮もより一層必要となることには注意が必要だ。

AIのカスタマイズによって得られる価値は、システム面に限定されない。3つ目に語られた「拡張コネクテッド・ワークフォース」は、ビジネスパーソンの価値を向上させるヒントにもなるという。これまでは個人の働き方を最適化するデジタル・ワークプレースなどが脚光を浴びていたが、今後はチームとしての働き方へ焦点が当たるようだ。

「個人レベルではデジタルリテラシーを身に付けて、特定の領域に特化した人材が増えました。今後はそういった人材同士がつながってチームパフォーマンスを向上させることが求められます。環境や人材の特性に合わせて働き方をマネジメントする必要があるでしょう」（池田氏）

4つ目に、プロダクトの価値を上げるものとして紹介されたのは「マシン・カスタマー」だ。これは、サプライチェーンの中に自律的なシステムが組み込まれた場合に、モノやサービスを人に代わって機械が購入する経済圏を意味している。例えば、システムが自社で扱う重機のパーツを管理し、古くなったら自動で購入するようなイメージだ。池田氏は文字通り「機械を相手に商売が進むことになる」と説明した。

「購買を機械に任せた場合、顧客の感情的なケアが必要なくなります。そのため、サプライチェーンの信頼性がより求められるようになるでしょう。こうした機運は自社独自のプラットフォームを作るいい機会です」（池田氏）

池田氏は「自社のビジョンがなければ大胆なプラットフォーム投資には向き合えない」と話す。テクノロジー1つを取り上げて「これは儲かるのか」「他社はどうしているのか」と考えていくのではなく、自社のビジョンやかなえたい姿からテクノロジーを選択する姿勢が求められるという。数多くのテクノロジートレンドから最適なものを選ぶことが、2024年も引き続き重要になるということだ。