エンジニアリング AI生成記事 2025年12月29日 5分で読めます 2回閲覧

2026年IT予測：AI技術は実験からインフラへ、セキュリティは自律型防御へ進化

この記事の要約

AIが実験段階からインフラへ移行
RAGとAIエージェントが本格普及
セキュリティはID管理と自律防御へ

2025年も残すところあとわずかとなり、2026年に向けたテクノロジー業界の展望が明らかになってきました。次なる年は、AI技術が単なる実験的な導入から、企業の根幹を支える「インフラ」へと完全に移行する転換点となると予測されています。プログラミングやソフトウェア開発の現場では、開発ツールとしてのAI活用が当たり前となり、RAG（検索拡張生成）や自律型AIエージェントがビジネスプロセスそのものを変革しようとしています。本記事では、主要な調査機関やセキュリティベンダーが発表した予測をもとに、来るべきITトレンドの詳細を解説します。

概要

2026年には企業の80%以上が生成AIのAPIやモデルを使用する段階に入り、AIインフラへの投資は継続的に拡大すると予測されています。特にアジア太平洋地域（APAC）でのAI関連支出は2028年までに1750億ドルに達する見込みです。技術面では、RAG（検索拡張生成）が企業の知識基盤として定着し、「エージェント型AI」による業務の自律実行がトップトレンドとなります。一方、セキュリティ分野では攻撃者もAIを活用するため、防御側もAIによる自律的なSOC（セキュリティ運用センター）の構築や、ネットワーク防御から「ID管理」への焦点移行が急務であると発表されました。

これらの事実は、AIがもはや「使うかどうか」を検討する段階を過ぎ、「どのように業務の前提として組み込むか」というインフラ化のフェーズに入ったことを意味します。企業にとっては、単にAIツールを導入するだけでなく、独自のデータを正確に扱うための基盤作りや、AIエージェントが自律的に動く環境下での新しいセキュリティ対策が必須となります。つまり、2026年はIT戦略において攻め（AI活用）と守り（自律防御）の両面で、根本的な構造改革が求められる年になると解釈できます。

知識基盤としてのRAGとAIエージェントの台頭

2026年のAI技術トレンドにおいて最も注目すべき点は、RAG（検索拡張生成）とAIエージェントの役割が劇的に進化することです。これまでは補助的な機能として扱われていた技術が、企業の競争力を左右する中核システムへと変貌を遂げます。

RAGのインフラ化：RAGは単なる検索機能ではなく、企業のナレッジインフラそのものとして扱われるようになります。AIモデル自体がコモディティ化する中で、企業独自の知識を正確かつ追跡可能な形でAIに提供するRAGナレッジランタイムは、組織の「神経系」としての役割を担い、競争優位の源泉となります。
自律型AIエージェントの実用化：従来のチャットボットとは異なり、目標を設定すれば自律的にタスクを遂行する「エージェント型AI」が普及します。これにより、仮想ワークフォース（仮想労働力）による業務実行が可能となり、ソフトウェア開発や事務処理など、多岐にわたる分野で人間の業務を代行・補完するようになります。
生成AI活用の一般化：Gartnerの予測によれば、2026年までに企業の80%以上が生成AIを活用したアプリケーション展開やAPI利用を行うようになります。これは2023年時点の5%未満という数字と比較すると爆発的な普及率であり、あらゆるITシステムにAIが組み込まれることを示唆しています。

セキュリティパラダイムの転換：ID管理と自律防御

AIの活用が進む一方で、セキュリティリスクの質も変化しています。2026年は、従来の境界型防御から、AI時代に即した新しいセキュリティモデルへの移行が決定的なものとなります。

主戦場は「ID」へ移行：クラウドやAIサービスの普及により、守るべき境界線が曖昧になりました。そのため、セキュリティの焦点はネットワーク境界から「ID（アイデンティティ）」の管理へとシフトします。特に、人間だけでなくAIエージェントなどの「非人間ID」の管理が重要課題となり、これらを厳格に制御することがセキュリティ対策の要となります。
AI対AIの攻防：攻撃側もAIエージェントを活用し、脆弱性の探索から侵入までを自律的かつ高速に実行するようになります。これに対抗するため、防御側も人手による対応ではなく、AIが自律的に脅威を検知・対処するシステムへの移行が不可欠です。
SOCの再構築：セキュリティ運用センター（SOC）は、AIによって再構築されます。AIが自律的に行動し、人間がそれを監督するという構造へ変化することで、侵害検知から復旧までの時間を短縮することが、ツールの多さよりも重要な評価軸となります。

AIインフラへの投資と開発環境の変化

AIがインフラ化するに伴い、企業における投資の優先順位やプログラミング環境、開発ツールの在り方も大きく変化しています。

AIインフラへの巨額投資：AIを支える基盤技術への投資は今後も拡大を続けます。特にアジア太平洋地域（APAC）ではAI関連支出が急増しており、2028年までには1750億ドル規模に達すると予測されています。これは、AIが一部の先進企業だけのツールではなく、地域経済全体を牽引する存在になることを示しています。
AIセキュリティ・プラットフォームの必要性：生成AIの利用拡大に伴い、プロンプトインジェクション（AIへの不正な命令入力）など、AI固有のリスクへの対策が必要となります。これに対応するため、専用のAIセキュリティ・プラットフォームの導入が企業の標準的な要件となっていきます。
開発プロセスの変革：プログラミングやシステム開発の現場では、AIがコード生成を支援するだけでなく、テストやデプロイ、セキュリティチェックまでも自律的に行うようになります。エンジニアには、コードを書く能力以上に、AIエージェントを指揮・監督し、システム全体のアーキテクチャを設計する能力が求められるようになります。

まとめ

2026年は、AI技術が「実験」の段階を終え、企業の不可欠な「インフラ」として定着する重要な年となります。RAGによる独自知識の活用と、自律型AIエージェントによる業務代行が進む一方で、セキュリティは「ID管理」と「自律防御」へとその軸足を移します。

企業はRAGを組織の知識基盤として整備し、競争力を高める必要があります。
攻撃のAI化に対抗するため、防御システム自体のAI化と自律化が急務です。
ITエンジニアや開発者は、AIと共存し、それを管理・監督する新しいスキルセットへの適応が求められます。

これからの時代、AIを単なるツールとしてではなく、信頼できるパートナー、あるいは管理すべき新たな労働力として捉え直すことが、ビジネス成功の鍵となるでしょう。

本記事は生成AIにより複数の公開情報を元に自動生成されています。重要な判断の際は、複数の情報源を参照されることを推奨します。詳細は免責事項をご確認ください。