初登場の“あの技術”、早くも「過度な期待」ピーク期に Gartnerが2026年版ハイプ・サイクルを発表：AIニュースピックアップ

Gartnerが2026年版のハイプ・サイクルを発表した。2025年版では「黎明期」にあったエージェント型AIの他、これまで取り上げられてこなかった「ある技術」が早くも「過度な期待」に突入した。初登場にもかかわらず、「過度な期待」を背負っている技術とは何か。

[ITmedia]

　ガートナージャパン（以下、Gartner）は2026年9月2日、「日本における未来志向型インフラ・テクノロジーのハイプ・サイクル：2026年」を発表した。

　ハイプ・サイクルとは、テクノロジーやアプリケーションの成熟度と普及率の他、それらが実際のビジネス課題の解決や新たな機会の活用にどう関連するかをGartnerが図示するものだ。各項目は黎明期から生産性の安定期までの5段階をたどる。テクノロジーが時間の経過とともにどう進化するかを視覚的に示すことで、特定のビジネス目標に沿って採用を判断する材料になるとしている。

日本における未来志向型インフラ・テクノロジーのハイプ・サイクル：2026年（出典：Gartnerのプレスリリース）

　今回、Gartnerはエージェント型AI、マシンカスタマー（編注1）、自動運転トラックなどを含む7項目を「過度な期待」のピーク期に位置付けた。エージェント型AIは2025年版では「黎明期」にあったが、早くも「過度な期待」に突入した形だ。

初登場なのに早くも「過度な期待」のピーク期に

　ピーク期の7項目の中には、2025年版のプレスリリースに名前が登場しなかったテクノロジーがある。NVIDIAのジェンスン・フアン（Jensen Huang）氏（CEO）が2024年6月、コンピュータ関連の見本市「COMPUTEX」に合わせて開いた基調講演で「次のAIの波」と呼び、ロボティクスの原動力に位置付けたことから注目を集めてきた技術だ（注1）。そこから2年余りで、早くも「過度な期待」のピーク期に入った。それは何か。

　Gartnerが2026年版で「過度な期待」のピーク期に位置付けたのは、フィジカルAIだ。2025年版のプレスリリースでは、新たに追加された9項目にも、ピーク期にあるテクノロジーにも、フィジカルAIの名前はなかった。

　GartnerはフィジカルAIについて、ヒューマノイドなどのロボット技術の導入だけでなく、製造業をはじめとする産業全体をデジタル前提で再構築する基盤になるとしている。従来、現場は人の経験と分断された設備で成立していたが、今後はデータを中心に設計され、AIがリアルタイムに判断、制御する産業構造に移行するという見立てだ。この変革は製造業に限らず、物流やインフラ、建設など広い業界で進むと同社はみる。

　Gartnerの亦賀忠明氏（ディスティングイッシュト バイス プレジデント アナリスト）は「重要なのは単なる自動化ではなく、人の技能の拡張と役割再設計を前提とすることだ。People Centricな視点を組み込むことで初めて柔軟性や創造性、安全性を維持しながら生産性と付加価値を同時に引き上げられるようになる。『人とAIを前提にビジネス全体を再設計できるか』によって競争優位が決まるようになるため、先行企業と後発企業の格差は構造的に拡大するだろう」と述べる。

エージェント型AIの現在地は？

　フィジカルAIと並んでピーク期にあるエージェント型AIについて、Gartnerは産業構造に大きな影響を与え始めていると指摘する。複雑なタスクの一部を自動化して高度化することで製造や金融、医療など多くの業界で業務効率の向上や新たなビジネスモデルの創出を模索する動きが進みつつあるという。

　一方でエージェント型AIは発展途上にあり、全てが自律的に置き換わる段階には至っていない。現実的には人間とエージェントが連携しながら業務を遂行する形が主流になるとGartnerはみる。外部、内部データを前提とした意思決定の迅速化と高度化に寄与し、リスク管理やコスト最適化に加えてリソース配分の精緻化など、成長戦略を支える基盤としての役割も期待されるとしている。

　Gartnerの池田武史氏（バイス プレジデント アナリスト）は「2026年版では、テクノロジーやサービスの中核を成す進化の著しいAIが企業や組織のビジネスの在り方に大きな影響を与えていることから、新たな時代のインフラテクノロジーとして捉える範囲を拡大している。AIがさらに自律的に機能し連携するエージェント型AIとして注目を集め、あらゆる業種において事業部門を含む企業全体に革新的なインパクトを与えるようになっている」と述べる。

　今回発表された図によると、技術が本格的に普及するまでにかかる年数は、量子コンピューティングと自動運転トラックが「10年以上」なのに対し、生成AIは「2年未満」だ。エージェント型AIやフィジカルAIも含めて、生成AI関連の技術が非常に短い期間で普及していることが分かる。

（注1）NVIDIA「NVIDIA CEO Jensen Huang to Deliver Keynote Ahead of COMPUTEX 2024」（2024年5月）https://blogs.nvidia.com/?p=71477

（編注1）Gartnerの用語。支払いと引き換えにモノやサービスを取得する、人間以外の経済主体を指す。AIエージェントやスマート家電、コネクテッドカー、IoT対応の工場設備などが該当する