IT運用から“人が消える”？ 2030年に組織の半数がAIエージェント活用、Gartner予測：AIニュースピックアップ

Gartnerは2030年までに、組織の半数が人間の関与を最小限に抑えたAIエージェントをIT運用で利用するようになると予測した。何がこの変化を支え、何が課題になるのか。

[ITmedia]

　Gartnerは2026年10月26日（現地時間）、2027年のインフラストラクチャおよびIT運用（I&O）分野における主要なAIトレンドを発表した。その中でGartnerは、2030年までに組織の50％が人間の関与を最小限に抑えたAIエージェントをIT運用で利用するようになると予測する。2026年のほぼ0％から大きく増える見通しだ。

　背景には、I&O部門の役割の変化がある。I&O部門の責任者は、IT運用の改善に加えて事業全体のAIイニシアチブの推進という任務を担うようになっている。Gartnerが2026年4月から5月にかけてI&O責任者272人を対象に実施した調査では、58％が、AIの概念実証をI&Oでの本番導入へと広げることが今後12カ月間の重要な優先事項になると考えている。

　一方で、AIエージェントへの移行は運用の在り方だけでなく、コストやリスクの管理にも新たな課題をもたらす。Gartnerは自律的なIT運用への移行を含めて、I&O責任者が今注力すべき5つのAIトレンドを特定した。では、何に注力すべきなのか。

I&O責任者が押さえるべき5つのトレンドと「コストの盲点」

　Gartnerが挙げたのは「AIエージェントによる自律的なIT運用への移行」「エージェンティックAIが生むトークンエコノミクスの課題」「AI推論が主導するハイブリッドAIインフラストラクチャの台頭」「IT運用リスクとサイバーセキュリティリスクの融合」「エンタープライズAIプラットフォームのオーケストレーターとしてのI&Oの台頭」の5つだ。

　Gartnerのジョナサン・フォレスト氏（バイスプレジデント兼アナリスト）は「AIは、I&O部門がこれまで直面した中で最も重要な変革の一つを生み出している」と述べた上で、「I&O部門の責任者は、AIのあらゆる側面に同時に取り組もうとするのではなく、意義のある効果をもたらす少数の戦略的投資に注力すべきだ」と指摘する。

AIエージェントによる自律的なIT運用

　I&OでのエージェンティックAIの活用は、人間の介入を最小限に抑えながら複雑なITワークフローを実行できる、目標指向型のソフトウェアエージェントへの移行を意味する。運用の複雑さや規模、速度が増す中、組織はインシデントのトリアージや変更の検証、修復といったタスクの自動化にAIエージェントを導入している。冒頭の「2030年までに組織の50％が利用する」という予測は、この移行の広がりを示すものだ。

　「AIエージェントは、人間がその都度介在する事後対応型の運用（ヒューマンインザループ）から、人間が監督にとどまる先回り型の運用（ヒューマンオンザループ）への移行を推進している。AIエージェントを中心とした組織再編に失敗したI&O責任者は、コスト増、運用上の俊敏性やパフォーマンスの低下、そして最終的には存在意義の喪失というリスクを負うことになる」（フォレスト氏）

トークンエコノミクスという新たな課題

　対話型AIから自律的なエージェンティックAIのワークフローへの移行に伴い、トークンの消費量が大きく増えている。エージェントシステムは複雑な多段階タスクを実行するため多くのトークンを必要とし、I&Oチームに新たなコスト管理上の課題が生じている。

　Gartnerは、トークン使用量に連動した上限のない変動価格モデルでIT運用にAIエージェントを導入する企業では、2027年にかけてコストが当初の想定を50％以上上回ると予測する。予測可能なサブスクリプション型やバンドル型の価格モデルを使う組織と比べた場合の見通しだ。AIへの支出とトークン使用の盲点をなくすため、Gartnerは「テレメトリーなくして導入なし」という厳格な方針を推奨している。

ハイブリッドAIインフラの台頭

　多くの企業はモデルを一からトレーニングするのではなく、既存の基盤モデルを推論で利用している。企業データがパブリッククラウドやプライベートデータセンター、エッジ環境に分散していることから、AIインフラのハイブリッド化が進んでいる。プライバシーやコスト、パフォーマンス、データ主権といった要件も、この流れを後押ししている。

　Gartnerは2029年までに、大企業の80％が少なくとも3つのインフラ環境で本番のAIワークロードを運用するようになると予測する。対象の環境には、パブリッククラウドやオンプレミスデータセンター、エッジロケーションに加えて、AIや高性能コンピューティングのワークロードに特化して構築されたクラウド事業者「ネオクラウド」が含まれる。

運用リスクとセキュリティリスクの融合

　AIが企業インフラに深く組み込まれるにつれ、IT運用リスクとサイバーセキュリティリスクの相互関連性が高まっている。AIツールやテレメトリーの共有、AIエージェントの利用拡大を背景に、I&Oチームとセキュリティチームの連携が強まる。

　GartnerはNOC（ネットワークオペレーションセンター）とSOC（セキュリティオペレーションセンター）を統合する企業が2026年の5％から2030年までに25％に増えると予測し、統合によってツールと人員への総支出を25％以上削減できると見込む。

「オーケストレーター」としてのI&O

　クラウドやデータセンター、エッジ環境でAIの導入が進むにつれ、AIインフラやガバナンス、セキュリティ、運用を協調的に管理する必要性が高まっている。I&Oは従来のゲートキーパーの役割から、企業のAIプラットフォーム全体を調整するオーケストレーターへと変わりつつある。Gartnerは2030年にかけて、AIインフラの設計やアーキテクチャ、サポートを推進する十分なI&O機能を持たない組織は、AIイニシアチブに失敗する可能性が2倍以上になると予測する。

　「AIインフラのコストが高いため、ミスをする余地はほとんどなく、I&Oが企業AIの成功の中心となる。I&Oの責任者は、チームの能力を高め、技術的負債を削減し、事後対応型の運用から、企業AIを積極的に実現する運用へと移行する必要がある」（フォレスト氏）