【ITニュース解説】AIありきのビジネスに重要な技術とは　Gartner「先進テクノロジーのハイプサイクル」

ガートナージャパンが発表した「先進テクノロジーのハイプサイクル：2025年」は、今後のIT業界でどのような技術が注目され、社会に定着していくのかを予測するための重要な指針となる。このハイプサイクルは、新しい技術が発見されてから、過度な期待が寄せられ、一度幻滅期を迎え、そして最終的に実用化されるまでの段階を曲線で示すもので、どの技術が今どのフェーズにあるかを理解するのに役立つ。今回の発表では、「AIありきのビジネス」と、それが進化することで実現される「自律型ビジネス」が特に核となるテーマとして挙げられている。

「AIありきのビジネス」とは、企業活動のあらゆる側面にAI技術が深く組み込まれ、ビジネスの意思決定やオペレーションがAIによって最適化される状態を指す。AIが単なるツールとして使われるのではなく、ビジネスの中心に据えられることを意味する。そして、その究極の形として提示されるのが「自律型ビジネス」だ。自律型ビジネスとは、AIや自動化されたシステムが人間の介入なしに、自ら状況を判断し、計画を立て、実行し、その結果を評価して改善するという、一連のビジネスプロセスを完結させるモデルである。例えば、顧客からの問い合わせにAIが自動で最適な回答を生成するだけでなく、必要であれば関連する部署へのタスク割り振りや、在庫の自動発注までをシステムが判断し実行するといったことが可能になる。これは単なる効率化を超え、システム自身が能動的にビジネスを遂行する能力を持つことを示している。

このような自律型ビジネスを実現するためには、複数の先進的なテクノロジーが複合的に機能する必要がある。まず、中核となるのがAI技術そのものだ。特に近年注目を集める生成AIは、テキスト、画像、コードなど、さまざまな形式のコンテンツを自律的に生成する能力を持つ。これにより、マーケティングコンテンツの自動作成、顧客対応における個別化されたメッセージ生成、さらにはソフトウェア開発におけるコード生成支援など、ビジネスの多岐にわたる側面で新たな価値を生み出す可能性を秘めている。また、機械学習は、大量のデータからパターンを学習し、予測や分類を行うAIの基盤技術であり、自律型システムが正確な判断を下し、適切な行動を選択するための根幹を担う。

次に重要なのは、自動化技術だ。ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、人間が行う定型的なPC作業をソフトウェアロボットが代行する技術として、多くの企業で導入が進んでいる。さらに進化したハイパーオートメーションは、AI、機械学習、RPA、プロセスマイニングといった複数の技術を組み合わせることで、より複雑でエンドツーエンドのビジネスプロセス全体を自動化することを目指す。プロセスマイニングは、実際のビジネスプロセスのログデータから現状のプロセスを可視化し、ボトルネックや非効率な部分を特定することで、自動化や改善の機会を見つけるのに役立つ。これらの自動化技術が連携することで、自律型ビジネスは人間による介入を最小限に抑え、ビジネスプロセス全体をスムーズに実行できるようになる。

自律型ビジネスは、常に最新かつ正確なデータに基づいて判断を下すため、高度なデータ基盤技術も不可欠である。企業内に散在する多様なデータを統合し、効率的に管理・活用するためのアプローチとして、データメッシュやデータファブリックといった概念が重要視されている。これらは、データを単なる貯蔵庫ではなく、ビジネス価値を生み出すための共通の資産として扱うための仕組みだ。また、センサーデータや顧客のリアルタイムな行動データなど、時々刻々と変化する情報を瞬時に処理し、ビジネスアクションに繋げるためのリアルタイムデータ処理技術も欠かせない。データの発生源に近い場所で処理を行うエッジコンピューティングも、リアルタイム性の要求が高い自律型システムにおいて、その重要性を増している。

そして、これらの自律型システムが安全に機能するためには、極めて堅牢なセキュリティが前提となる。AIを活用したセキュリティ技術は、膨大なログデータから異常パターンを検知し、サイバー攻撃を予測・防御する能力を持つ。また、「何も信頼しない」という考え方に基づくゼロトラスト・アーキテクチャは、ネットワークの内外を問わず、すべてのアクセス要求を常に検証することで、システムの安全性を高める。自律型システムはビジネスの中核を担い、高度な権限を持つため、もしサイバー攻撃の標的となれば甚大な被害につながる可能性がある。そのため、セキュリティは自律型ビジネスの設計において、最も重要な要素の一つとして開発の初期段階から深く考慮される必要がある。

システムエンジニアを目指す者にとって、これらの先進技術は今後、業務に深く関わってくることは確実だ。単に個々の技術要素を理解するだけでなく、それらがどのように連携し、全体として「自律型ビジネス」という大きなシステムを構築するのかという全体像を把握する能力が強く求められる。例えば、生成AIが顧客対応を行う場合、その裏側では機械学習モデルが稼働し、リアルタイムでデータ基盤から顧客情報を取得し、自動化システムが次のビジネスアクションを実行するといった、複数の技術が複雑に連携している。

システムエンジニアは、これらの多様な技術を組み合わせて、ビジネス要件に合致する最適なアーキテクチャを設計し、実装し、運用し、そして継続的に改善していく役割を担うことになる。データ構造の設計、AIモデルの選定とチューニング、自動化ツールの導入とカスタマイズ、そして何よりもシステムのセキュリティを確保するための設計は、すべてシステムエンジニアの重要な責務となる。それぞれの技術の基本原理を理解し、その強みと弱みを踏まえた上で、いかにビジネス課題を解決できるかを考える力が、今後のIT業界で活躍するための鍵となる。

このハイプサイクルの発表は、AIと自動化がもたらすビジネスの未来像を具体的に示しており、システムエンジニアが学ぶべき技術領域やスキルセットの方向性を明確にしていると言える。常に新しい技術トレンドにアンテナを張り、積極的に学び続ける姿勢を持つことが、進化し続けるIT業界で成功するための不可欠な要素となるだろう。システムエンジニアは、単なる技術的な開発者としてだけでなく、ビジネスの変革を技術面からリードする重要なパートナーとしての役割も期待されている。