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This research note is restricted to the personal use of ().2026年の戦略的テクノロジーのトップトレンド： AIネイティブ開発プラットフォーム
2025年10月18日 - ID G00829660 - 読了時間：7分
執筆者：Mark O’Neill、Gene Alvarez、Manjunath Bhat、Bill Blosen、Dave Micko
AIネイティブ開発プラットフォームは、AIモデルを使用して、これまでにない速さでソフトウェアを作成します。CIOがこのテクノロジーに期待を寄せているのは、開発者の生産性を高め、イノベーションを実現し、既製のSaaSソフトウェアをカスタム構築の代替品に置き換える可能性を秘めているためです。
概要
機会
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AIネイティブ開発プラットフォームは開発者の生産性を向上させ、CIOのコスト削減を可能にします。個人の生産性向上というメリットだけでなく、チームの生産性向上の機会にもなります。なぜなら、AIモデルの支援により、より小規模なチームがより迅速かつ生産的にソフトウェアを提供できるからです。
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熟練したAIエンジニアやソフトウェアエンジニアは、これらのプラットフォームを使用して、高度なソフトウェアソリューションの開発を加速できます。AIネイティブ開発プラットフォームは、技術に詳しくないスタッフがアプリ、自動化、AIエージェントなどのソフトウェアを構築するのにも役立ちます。ただし、ガードレールを提供するプラットフォームチームを設置する必要があります。
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長期的には、AIネイティブ開発プラットフォームにより、競争上の優位性を最大化するカスタムソフトウェアの開発がこれまで以上に迅速かつ安価になり、エンジニアへの依存度が低くなります。これにより、「構築か購入か（build vs. buy）」の判断構造が変わります。ライセンスコストの削減に加えて、これにより組織はアプリケーションポートフォリオを独自のカスタムシナリオに合わせて調整できるようになります。ただし、この変化のタイムスケールは少なくとも今から5年後であり、組織が市販の既製（COTS）ソフトウェアのすべてをAIで構築された代替品に置き換えるというシナリオはありません。
提言
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生産性は当面の機会ですが、AIネイティブ開発プラットフォームの真のメリットは、創造性とドメインの専門知識によって解き放たれます。なぜなら、開発者が現在よりも大量に構築できるようになると、新しい要件を構想する創造性、ドメインを理解するための需要把握、そしてこれらの要件をAIモデルに表現する全体的な能力が鍵となるからです。
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AIネイティブ開発プラットフォームのセキュリティガードレール、デプロイメントパイプライン、およびプラットフォームサポートを提供するために、プラットフォームチームを設立または拡大してください。
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SaaSの調達と更新をレビューし、代替手段を構築する機会を特定します。AIネイティブ開発プラットフォームはまだ新しいものの、従来のSaaSアプリケーションの需要と経済性を破壊する可能性を秘めていることを認識してください。
戦略計画の前提条件
2030年までに、AIネイティブ開発プラットフォームにより、80%の組織が大規模なソフトウェアエンジニアリングチームをAIによって強化された、より小規模で機敏なチームへと進化させることになるでしょう。2030年までに、エンタープライズアプリケーションポートフォリオには、AIネイティブ開発プラットフォームを使用して構築されたカスタムアプリケーションが40%含まれるようになり、2025年の2%から増加するでしょう。
知っておくべきこと
AIネイティブ開発プラットフォームは、技術者と非技術者の双方がジェネレーティブAI（GenAI）を使用してソフトウェアを作成することを可能にします。これらは、ソフトウェアのソースコードを生成および解釈するGenAIモデルの能力の継続的な向上と、AIコードアシスタントおよびソフトウェアエンジニアリングエージェントの成熟と進歩が組み合わさることで実現しています。
これらのイノベーションは、ソフトウェア開発を大幅に加速できる新世代のAIネイティブツールにつながっています。これらの新しいプラットフォームは、コスト、時間、リソースを削減することで、より多くのアプリケーション要件を実現可能にし、SaaS購入における「購入か構築か（buy vs. build）」の判断構造を変えるでしょう。新規または代替のソフトウェアツールを構築することは、非技術職でもますます容易になります。しかし、プラットフォームチームとガバナンスは、ソフトウェアのセキュリティ、ライフサイクルサポート、コストを大規模に管理するために不可欠となるでしょう。
生産性は、すぐに得られるメリットです。AIネイティブ開発プラットフォームは、反復的で時間のかかるタスクを自動化することによって、開発者の生産性を高めます。また、製品設計やプロトタイピングなどの創造的な作業も可能にします。白紙の状態から始めるのではなく、プロダクトマネージャーやUXデザイナーはAIネイティブ開発プラットフォームを使用して、テキストプロンプト、ユーザーインタビュー、またはホワイトボードのスケッチをプロトタイプに変換できます。
AIネイティブ開発プラットフォームは、さらに組織構造にも影響を与えます。従業員数が非常に少ないスタートアップ企業は、AIネイティブ開発プラットフォーム、特にvibe-codingツールを使用してソフトウェアを構築することに成功しています（Innovation Insight for Vibe Coding Platformsを参照）。AIアシスタントとソフトウェアエンジニアリング（SWE）エージェントによって拡張された2、3人のチームは、かつてははるかに大規模なチームを必要としたであろうソフトウェアを開発できます。この「小規模チーム」という組織的なトレンドは、現在、図1に示すように、スタートアップからエンタープライズへと広がりつつあります。
本リサーチは、Gartnerの「Top Strategic Technology Trends for 2026」の一部です。
プロファイル：AIネイティブ開発プラットフォーム
プロフィール: AIネイティブ開発プラットフォーム
説明
AIネイティブ開発プラットフォームは、生成AIを使用して、これまでになく迅速かつ簡単にソフトウェアを作成します。これらのプラットフォームは、単一のプロンプトからソフトウェアを生成する「ワンショット」ツールから、深い技術的知識がなくてもソフトウェア開発を実現する「vibe coding」ツール、プロの開発者が連携してソフトウェアを作成するAIエージェントまで多岐にわたります。
トレンド分析を行う理由
CIOは、AIネイティブ開発プラットフォームを使用して、チームがより迅速にソフトウェアを開発できる能力に強い関心を示しています。CEOやCFOなどの経営幹部は、これらのプラットフォームがもたらす潜在的なコスト削減に注目しています。これらすべてに加えて、ソフトウェアエンジニア自身も当然、最新のテクノロジーを使用することに興奮しており、それがAIネイティブ開発プラットフォームの爆発的な普及につながっています。
今後の予測
AIネイティブ開発プラットフォームは、ソフトウェアエンジニアリング全体に革命をもたらしています。その重要な方法の1つが、「仕様駆動開発」です。仕様駆動開発では、多くの場合「ワンショット」方式で、書かれた仕様からアプリケーション全体が生成されます。仕様駆動開発はドメイン知識を重視するため、技術的知識よりもドメイン知識が重要になる未来につながります。
ビジネスに組み込まれたソフトウェアエンジニアは、「前方展開エンジニア」（FDE）として機能し、AIネイティブ開発プラットフォームを使用してドメインの専門家と協力してアプリケーションを開発できます。やがて、プラットフォームチームはAIネイティブ開発プラットフォームを提供し、技術者ではないドメインの専門家が自らソフトウェアを構築できるようになります。しかし、この成果を達成するためには、セキュリティとガバナンスのガードレールを整備する必要があります。したがって、プラットフォームチームは、このトレンドを最大限に活用するための前提条件です。
アクション
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プラットフォームチームを創設し、組織全体のグループがAIネイティブ開発プラットフォームを効果的に使用できるようにします。このプラットフォームチームは、どの基盤となるAIモデルを使用するかを決定することを含む、製品ライフサイクル管理を行いながら、プラットフォーム自体を管理する必要があります。
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AIネイティブ開発プラットフォーム向けのセキュリティガードレールが整備されていることを確認してください。これにはAIコードレビューツールが含まれます。
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AIファーストの考え方を採用し、可能な場合はソフトウェア開発にAIを活用します。
Gartnerによる2026年の戦略的テクノロジーのトップトレンドについて
このトレンドは、GartnerのTop Strategic Technology Trends for 2026の1項目です。Gartnerの2026年の戦略的テクノロジーのトップトレンド（図2参照）は、責任あるイノベーション、オペレーショナルエクセレンス、およびデジタルトラストを推進するのに役立ちます。これらはGartnerが最も関連性が高く影響力が大きいと考えるトレンドであり、今から準備を始めるべきものです。
これらのトレンドは、以下の3つの主要テーマに分けられます。
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アーキテクト — このカテゴリのトレンドは、迅速なイノベーションと組織のレジリエンスをサポートする、安全でスケーラブル、かつ適応性のあるデジタル基盤の構築に焦点を当てています。これらのテクノロジートレンドは、AIネイティブ開発プラットフォーム、AIスーパーコンピューティングプラットフォーム、およびコンフィデンシャルコンピューティングです。
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シンセシスト — これらのトレンドは、AIエージェント、特殊モデル、統合された物理システムとデジタルシステムなど、多様なテクノロジーを連携させて、新たな価値と差別化の源泉を解き放つ方法を強調しています。これらのテクノロジートレンドは、マルチエージェント・システム、ドメイン固有言語モデル、および物理AIです。
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ヴァンガード — この分野のトレンドは、信頼、ガバナンス、セキュリティを高める必要性に対応し、組織が評判を保護し、コンプライアンスを確保し、ステークホルダーの信頼を維持できるようにします。これらのテクノロジートレンドは、先制的サイバーセキュリティ、デジタルプロビナンス、AIセキュリティプラットフォーム、およびジオパトリエーションです。
これらのトレンドがもたらす影響や利点を、他の経営幹部と連携して評価してください。この評価により、貴社および貴社が事業を展開するエコシステムに対して最も重要なインパクトを及ぼすトレンド（または複数のトレンドの戦略的な組み合わせ）が明らかになります。貴社固有の状況におけるこれらのトレンドの潜在力について検証し、これらを今後数年間の戦略計画に取り入れ、ビジネスモデルと事業運営を適宜調整することをお勧めします。
2025 Gartner AI in Software Engineering Survey. この調査は、ソフトウェアエンジニアリング部門におけるAIの採用について、2つの重要分野を焦点として探索する目的で実施しました。その2つとは、ソフトウェアエンジニアリング・ライフサイクル（SDLC）全体におけるAIツール（例：AIコードアシスタント、AIコードエージェント）の使用と、ソフトウェアエンジニアリング部門におけるAIを活用したソリューション（またはAIエンジニアリング）の開発ならびにビジネス成果へのこれらのソリューションの貢献です。本調査は2025年4月29日から6月25日にかけて、北米（n = 150）、EMEA（n = 104）、アジア太平洋地域（n = 45）の計299人の回答者を対象にオンラインで実施しました。
サンプルの適切な代表性を確保するため、企業規模および業界ごとに割り当てが設定されました。各企業は少なくとも4年にわたってSDLCの中でAIを試験運用または使用しており、ソフトウェアエンジニアリング部門でAIソリューションを試験運用中または構築済みであることを条件としました。回答者にはソフトウェアエンジニアリング部門のリーダーおよび個人貢献者の両方が含まれ、いずれも現在の組織での在職期間が1年以上です。回答者は全員がソフトウェアエンジニアリング部門でAIツールに関する意思決定またはAIツールの使用もしくはAIソリューションの構築に直接的に関与しています。免責条項：本調査の結果は、グローバルな知見や市場全体について表したものではなく、回答者と調査対象企業のセンチメントを反映したものです。
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本文書内のGartnerリサーチは、英語の原文から上記または本文書内の言語に翻訳されています。Gartnerは、翻訳を可能な限り正確かつ完全なものにするために、あらゆる合理的な業務上の努力を尽くしています。ただし、いずれの翻訳においても、必然的にある程度の不一致が生じる場合があります。内容または趣旨に関して不一致がある場合、英語の原文に定める意味が常に優先します。
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