2027年までに、75％の人材採用プロセスに「AI習熟度」テストが実施される──Gartner展望

　2026年3月12日、Gartnerは、2026年以降のデータアナリティクス（D＆A）に関する展望を発表した。AIは、リーダーシップ、ガバナンス、人材、市場のダイナミクス、コンテキストの必要性、テキストベースのモデル以外の世界を含むデータアナリティクスのあらゆる側面に影響を及ぼすという。

　2026年以降のデータアナリティクスに関する展望は以下のとおり。

2027年までに、人材採用プロセスの75％において、職場でのAI習熟度の認定とテストが実施されるようになる

　AIイノベーションの急速な進展により、AIを前提とした人材戦略の必要性が高まっているという。テクノロジー人材の戦略を刷新できないリーダーは、人間とAIの協働を実現した競合他社に対し、恒久的に後れを取るリスクがあるとのことだ。

2027年末までに、生成AIとAIエージェントの活用は、過去30年間で初めて、主流の生産性向上ツールに本格的に対抗するものとなり、580億ドル規模の市場変動を促す

　現在、新しいコンテンツの作成は、白紙の状態から始めるのではなく、膨大な情報を生成AIが多様な方法で合成することから始まることが多くなっている。編集作業も、著者自身が手作業で修正するのではなく、AIが継続的に書き直すことが一般的になっているという。

　AIの価値がエージェント型AI体験へとシフトするにつれて、オフィススイートのような生産性を向上するツールに新たな競争を引き起こし続けると同社は述べる。D＆Aリーダーは、新しいUI、プラグイン、ドキュメントタイプ、フォーマットなど、現代のニーズに合ったツールを求める必要があるとのことだ。

2029年までに、AIエージェントが物理環境から生成するデータ量は、すべてのデジタルAIアプリケーションを合わせた量の10倍に達する

　エージェント型AIアプリケーションは、実世界において活動するさまざまな環境との相互作用を通じて論理的、空間的、マルチエージェントシナリオにおいて膨大な軌跡データ (行動・状態変化の時系列データ) を生成している。これによって、AIが周囲の環境や状況を理解し、予測・シミュレーションを行うために内部で構築する世界モデル（World Model）がデータからパターンを学び、正確な予測やシミュレーションを行うための機会が提供されるとしている。

2030年までに、組織の50％がガバナンスポリシーや技術標準を機械が検証可能なデータ契約に変換する自律型のAIエージェントを導入し、コンプライアンスとガバナンスポリシーの自動執行を実現するようになる

　2030年までに、AIエージェントの導入に失敗するうちの半数は、機能管理やマルチシステム間の相互運用性を実行時に担保するAIガバナンスプラットフォームの仕組みが不十分であることが原因になると予測されるという。短期的には、大規模言語モデル（LLM）を用いたガバナンス不在の意思決定が、企業に財務的損失や評判の低下を招く恐れがあるとのことだ。

2030年までに、従業員1人当たり年間経常収益（ARR）200万ドルを達成し、時価総額10億ドル超のユニコーン企業の新たな波が起こる

　先進的なAIネイティブのスタートアップ企業は、独自開発のAIで特定の未対応課題を解決し、ワークフローにAIを組み込み、シンプルで直感的なUXを提供することで、前例のない成長効率を実現しているという。これにより、迅速な導入や日常的な利用を可能にし、測定可能なビジネス成果をもたらしている。

2030年までに、AIによる差別化に成功している組織の60％は、人間関係スキルを最優先とする経営層が率いるようになる

　協力関係を築く力や強い影響力を持つCDAO（最高データアナリティクス責任者）は、組織がAI活用における人間主導の戦略的ビジョンの価値を認める中で、CEOを含むより影響力のある経営層の役職へと昇進しているとのことだ。

2030年までに、ユニバーサルセマンティックレイヤは、データプラットフォームやサイバーセキュリティと並ぶ重要インフラと見なされるようになる

　ユニバーサルセマンティックレイヤの構築は、AIを主導または支援するD＆Aリーダーにとって必須になるという。これにより、精度向上、コスト管理、AI負債の大幅削減、マルチエージェントシステムの整合性確保、高コストな不整合の拡大防止を実現できるからだ。D&Aリーダーは、セマンティック・レイヤを不可欠な基盤として予算を確保すべきだとしている。

2028年までに、コンテンツリスク管理の役割の50％が、法務およびサイバーセキュリティ部門からAIエンジニアリング部門へ移行し、部門ごとに分断された保証プロセスが抱える固有のリスクに対応するようになる

　リスク管理業務は、AIエンジニアリング、データサイエンス、ソフトウェア開発のプロセスへと統合されつつある。これらのチームは、コンテンツを知的に生成・管理するシステムを設計し、設計段階で組み込まれたコントロールによってリスク軽減の責任を担うことが求められるという。これにより、特にAIモデルがユーザーのコンテキストに基づいて判断を下す必要がある場合でも、倫理的・法的枠組みのもとで迅速かつ責任あるイノベーションが可能になるとのことだ。

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