2026年末までに「AIによる死亡」に関する法的請求は2000件を超える：Gartner近未来AI予測

2027年までに、採用プロセスの75％に、実践的なAIスキルのテストが含まれる。

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　Gartnerは2025年10月21日（米国時間）、AIがIT組織とユーザーに与える影響の2026年以降の予測を発表した。

　Gartnerのフェロー、AIリサーチ・チーフを務めるダリル・プラマー氏は次のように述べる。「急速な技術変化に伴うリスクとチャンスは、人間の行動と選択にますます影響を与えている。将来に適切に備えるために、CIO（最高情報責任者）と経営幹部は、技術の変化に加え、行動の変化を最優先事項として優先させるべきだ」

　Gartnerによる主な予測は以下の通り。

2027年までに、35％の国が独自のコンテキストデータを使用した地域固有のAIプラットフォームに縛られる

　技術的および地政学的要因により、組織が厳格な規制、言語的多様性、文化的な整合性に対応するためにAIツールをローカライズせざるを得なくなるので、分断化していく。地域格差が拡大するにつれ、普遍的なAIツールは衰退していく。

　一方で多国籍企業は、統一されたAIツールをグローバル市場に導入するという複雑な課題に直面し、それぞれ独自のコンプライアンスとデータガバナンス要件を持つ複数のプラットフォームとのパートナーシップを管理する必要がある。購買／調達業者は、優れたパフォーマンスとローカルコンプライアンスを提供する地域プラットフォームを優先し、ベンダーは競争力を維持するために、主権（ソヴリン）クラウドプロバイダーやオープンソースモデルとの提携を進める。

　グローバルモデルベンダーは、コンテキスト価値を証明しなければ、特に規制の厳しい分野や文化的に敏感な分野において、市場シェアを失うリスクを負うことになる。

2026年末までに、AIリスクガードレールの不足により、「AIによる死亡」に関する法的請求は2000件を超える

　AI関連の安全性の欠陥が引き起こす不法死亡事件、いわゆる「AIによる死亡」の増加は、規制当局による監視と管理、リコール、法執行機関の関与、訴訟費用の増加につながる。

　規制当局の監視が強化されるにつれて、組織は最低限の法的義務を順守するだけでなく、AIガードレールの活用を通じてビジネスシステムの安全性と透明性を最優先にする必要に迫られる。逆に、企業は潜在的な訴訟リスクを軽減し、競合他社との差別化を図るために、AI活用の有無をアピールするようになる。

　AIと意思決定ガバナンスの失敗は、法規制システムの違いや地域によって異なる影響を与えることになり、組織はさまざまなリスクと責任にさらされることになる。

2027年までに、断片化されたAI規制は世界経済の50％をカバーするまでに拡大し、50億ドルのコンプライアンス投資を促進する

　AIによる変革はAIガバナンスの上に成り立っている。2024年は1000件を超えるAI関連法が提案されたが、AIの定義が一貫している法律は1つもない。AIガバナンスは、AIの推進力にも、AIの阻害要因にもなり得る。AIの価値はテクノロジーだけでなく、AIリテラシーによって引き出される。AIの安全性を確保するには、テクノロジーリーダーが永続的な「法律と規制」のマインドマップを構築することが求められる。

　専任の人員と専用ソフトウェアを備えたAIガバナンスプログラムは、セキュリティとは独立して、新たに進化するAIリスクを管理するための標準となる。これらのリスクは、規制要件とビジネス要件の両方によってもたらされる。

2027年までに、採用プロセスの75％に、実践的なAIスキルのテストが含まれる

　今後2年以内に、多くの組織が採用プロセスにおいて実践的なAIスキル評価を導入する。標準化されたフレームワークとターゲットを絞った評価により、企業は採用候補者のスキルレベルを把握して従業員間のAIスキルのギャップを埋めることができる。この傾向は、情報の取得、保持、統合が主要な要素となる職種において特に顕著になる。

　生成AIスキルと給与の相関関係が強まるにつれ、意欲的な候補者はAIスキルの習得を重視するようになる。問題を解決し、生産性を向上させ、適切な意思決定を行うためのAIスキルが求められる。

2026年までに、生成AIの使用による批判的思考力の衰退により、世界の組織の50％が「AIを使わない」スキルの評価を義務付ける

　企業が生成AIの活用を拡大するにつれ、採用活動では、主体的に考えることができる採用候補者と、AIが生成した出力に過度に依存する採用候補者を明確に区別するようになる。AIの支援なしに問題解決能力、証拠評価能力、判断力を発揮できる能力がますます重視されるようになる。

　この変化は採用プロセスを長期化させ、実績のある認知能力を持つ人材を巡る競争を激化させる。金融、ヘルスケア、法律といった業界では、こうした人材の不足が採用コストの上昇を招き、企業は新たな人材獲得・評価戦略の策定を迫られる。

　人間の推論能力を分離するように設計された特殊なテスト手法やプラットフォームが登場し、AIを使わない評価ツールやサービスの二次市場が生まれる可能性が高くなる。AIを使わない評価を幅広い人材戦略にうまく統合する企業は、意思決定の質と適応力における「人間の優位性」を守り、生成AIが競争環境を再構築する中で、その優位性はさらに強化される。

2028年までに、BtoB購入の90％がAIエージェントによって仲介され、BtoB支出は15兆ドル以上押し上げられる

　AIエージェントによるエコシステムでは、検証可能な運用データが通貨となり、デジタルトラストフレームワークと検証可能性が参加の前提条件となるデータフィード経済を活性化する。

　APIファースト、マイクロサービス、クラウドネイティブ、ヘッドレスアーキテクチャで設計された製品は、強力な競争優位性を確立する。AIエージェントを活用した、高頻度でスムーズな販売を特徴とする新たな商業モデルが出現し、幅広いビジネスおよびテクノロジー購入における販売サイクルを大幅に短縮できる。

2028年までに、顧客対応ビジネスプロセスの80％にマルチエージェントAIを活用する組織が主流となる

　CRM（顧客関係管理）AIが定型業務を処理し、人間が複雑で感情的なやりとりに集中するハイブリッドAIモデルが業界標準となる。顧客は、商品の詳細確認やトランザクションにおけるAI支援のみのセルフサービスと、請求意義など複雑な問題の解決におけるAI支援＋人間による対応のどちらかを選択する。

　顧客がサービスに手間がかからないことや迅速さを期待することが当たり前になるにつれて、CRMプロセスにマルチエージェントAIを導入しない組織は競争優位性を失うリスクがある。「手間をかけずに利用できる」と感じた顧客は、より良い体験を提供するサプライヤー／ブランドにとどまる傾向がある。