2026年 5つのトレンド

まえがき

AIと量子技術の進化が加速する現代、企業はこれまで以上に複雑で不確実な環境に直面しています。IBM Institute for Business Valueの調査によると、経営層の多くが「経済・地政学的な不安定さが新たなビジネスチャンスを生む」と認識しており、従来の安定志向から「不明確さを好む意識」への転換が求められています。

AIの導入が進むことで、組織は意思決定のスピードや柔軟性を高める必要があり、量子コンピューティングの到来によって、さらに新しい競争軸が生まれつつあります。こうした背景のもと、本レポートは「2026年の5つのトレンド」を軸に、企業が不確実性を資産化し、競争力を強化するための具体的な戦略とユースケースを解説しています。

トレンド1：不確実性を受け入れるなら、それは最大の資産となる

この章では、経済や地政学的な不安定さが企業にとって脅威ではなく、むしろ新たなビジネスチャンスの源泉となることを示しています。経営層の74%が「不安定さが新たな機会を生む」と回答し、90%が「リアルタイムで行動できなければ競争力を失う」と認識しています。

エージェント型AIの導入が進み、2026年末までに70%の企業が展開を予定しています。エージェント型AIはサプライチェーンの混乱時に調達の代替先を即時特定したり、マーケティング施策をリアルタイムで調整したりするなど、意思決定の迅速化と機会捕捉に大きく貢献します。製造業や小売業界では、ユースケースとして想定される活用により、リスク対応力や顧客満足度の向上が期待されます。組織構造やデータアーキテクチャーの刷新、条件を満たした際に価格調整やメッセージング変更をAIに任せるなど、迅速な対応力の強化が不可欠です。
ただし、導入済み企業でも成功率は約40％にとどまっており、AIエージェントの高度化と信頼性確保が今後の鍵となります。一方で、多くのCDOは、AIエージェントの潜在的利益がリスクを上回ると評価しています。

トレンド2：従業員はAI活用の縮小ではなく拡大を求める

AIトランスフォーメーションの中心には、経営層と従業員の間の“認識のギャップ”があります。経営層の56％が「トランスフォーメーション疲れ」を懸念する一方で、従業員の77％は変化のペースを許容できると回答しています。

AI活用拡大を歓迎する従業員は抵抗する層の2〜3倍に達し、AIは単調作業からの解放や高付加価値業務へのシフトを促進しています。61％の従業員は仕事がより戦略的になったと感じており、63％はAIエージェントとの協働に前向き、48％はAIによる管理にも抵抗がありません。さらに、より良い研修を受けるためなら56％が転職も厭わず、42％は給与減も受け入れると回答しています。

経営層は2026年末までに従業員の56％でリスキリングが必要になると予測しており、AIと人間の役割分担を明確化し、AIで強化できない業務に人的資源を集中させることが競争優位につながると考えています。柔軟な職務設計とAIリテラシー向上のための研修も不可欠です。

トレンド3：顧客は企業に責任あるAI運用を求める

顧客の信頼と透明性がAI導入の成否を左右します。経営層の95％は「AIへの信頼が新製品やサービスの成功を決定づける」と回答し、消費者の89％はAIとのやり取りを明示することを求めています。

顧客の過半数（56％）はAIの不完全さに寛容ですが、AIや顧客データの使い方を隠すと信頼は急速に失われ、3分の2がブランドを切り替え、半数は追加費用を払ってでも切り替えると回答しています。

企業はAI利用の透明性を高め、顧客を「実験台」ではなくパートナーとして巻き込むことが不可欠です。

具体的には、製品設計の初期段階から顧客データの使用を顧客に明示し、AIによる推奨の追跡可能性を確保するほか、ユーザーフレンドリーなデータ削除やポータビリティーのオプションを提供します。さらに、熱心な顧客を招いて新機能のテストと体験改善を行うことで、ロイヤルティーとAI変革の推進力を高めることができます。

トレンド4：グローバルなAIレジリエンスのためにはローカルなセーフティーネットが必要となる

AI主権（自社によるAIシステム・データ・インフラの統制）は事業継続性の鍵です。経営層の93％がAI主権を戦略に組み込む必要があると回答し、クラウド依存や地域依存度（50％が懸念）、貿易規制による半導体供給制約などが重大な課題となっています。半導体購入企業の75％は、限られたベンダーへの依存を戦略的リスクと認識。さらに、データ規制による国内保管義務が発生すれば、AIモデルや人材が現地にない企業は業務停止を余儀なくされる可能性もあります。

AIレジリエンスを確保するには、信頼できるロケーションやプロバイダー間でワークロードやデータをシームレスに移動できる設計、説明可能性、モデル・ドリフト管理などの安全対策が不可欠です。詳細な戦略と実践事例はレポートでご確認ください。

トレンド5：量子優位性を達成するには広範な連携の力が求められる

量子優位性は、量子コンピューターが古典的コンピューターを超える精度・効率・コストで問題を解ける状態を指し、2026年末までに達成される可能性が高いと予測されています。その獲得には単独企業ではなく、複数組織が連携するエコシステムが不可欠です。量子コンピューティングに対応可能な組織（QRO）は複数エコシステムに属する割合が他社の3倍に達し、経営層の79％がパートナーの存在が技術導入を加速させると回答、77％が成果向上を認めています。
次世代バッテリーや新素材開発に向け、量子コンピューターによる分子間相互作用の大規模シミュレーションと、研究機関や製造企業など複数パートナーのデータ活用が鍵となります。また、金融分野では、ライブ指標やセンチメント分析を統合し、取引最適化をマイクロ秒単位で実現することも期待されています。

量子時代に備え、企業はオープンで信頼性が高いパートナーとの協力を深め、コスト分担・リスク軽減・学習加速を進めることが鍵となります。AIエージェントの訓練やコスト効率化も競争力強化のポイントです。

本レポートは、AIトレンド、量子コンピューティング、AI主権、説明責任、エコシステム連携など、2026年に向けて企業が取り組むべき重点領域と想定ユースケースを解説しています。経営層やビジネスリーダーは、AIエージェント活用の考え方、エコシステム連携の重要性、従業員リスキリングの必要性、顧客信頼を高める取り組みなど、戦略策定に役立つヒントを得ることができます。
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