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新年の始まりは通常、楽観的な気持ちとともに訪れますが、2026年も例外ではありません。CompTIA IT Industry Outlook 2026 によると、企業は来年の見通しに概ね自信を持っていることがわかっています。調査対象の企業のほぼ5割が今後12か月間で好意的なセンチメントを報告し、残りの多くは賛否両論のセンチメントを示しています。
この明るい展望を動かしている理由は何でしょうか?2025年の激動の経済を乗り越えた後、多くの企業は内部および外部の要因が収益と収益性を牽引すると期待しています。楽観の主な理由は、AIを活用しつつ、最近のデジタルトランスフォーメーションへの投資を活かしつつ、社内業務の改善が見込めることです。また、営業やマーケティングの改善により、新たな顧客層へのリーチも期待しています。
一方で、ビジネスの勢いを妨げる可能性のある内部的・外部要因も存在します。経済的な不確実性は長引く可能性があり、関税の波及効果が支出の減少や利益率の縮小につながる可能性があります。熟練労働者の不足も続いています。AIは一部の分野では圧力を軽減するかもしれませんが、設置と実装には適切なスキルが必要です。
ビジネス成長の最良の機会を生み出すためには、組織は技術導入や労働力戦略を推進する主要なトレンドを活用しなければなりません。CompTIAは、世界がAI時代を進む中で2026年に注目すべき5つの分野を特定しました。
トレンド#1:AI推進は継続中...組織価値の推進も同時に進んでいます
自尊心のある研究アナリストなら、AIをトレンドリストから外すことはないでしょうから、せっかくはこの話題を片付けておきましょう。AIはビジネスと消費者の両分野で引き続き議論の中心となり、特に企業は取り残されないように全力を尽くしています。
以前のCompTIAの調査では、約70%の企業がAI導入の初期段階に位置していることがわかっています。CompTIAのIT業界展望では、94%の企業が少なくともある程度はAI特化トレーニングに投資する意向を示しており、プロンプトやインタラクション、AIを活用してデータ分析やサイバーセキュリティのコアドメイン専門知識を拡張するスキルに取り組んでいます。この大規模な投資は、多くの企業が積極的に導入曲線を上げようとしていることを示唆しています。
しかし、CompTIAが過去のテックトレンドを追跡していることから、その道筋は波が立ちはだかりが見えます。企業はすでにAIシステムの安全確保や適切なガバナンスポリシーの構築に課題が起こると予想していますが、インフラコストやワークフローの変革といった予期せぬ障害によって導入が妨げられることが多いです。企業は、AIを消費者や個人の生産性ツールから組織全体のデジタル資産へとスケールアップするのに苦労するかもしれません。
トレンド#2:サイバーセキュリティの影響力が拡大...そしてトレーニングもそれに合わせて進化
AIとは異なり、サイバーセキュリティは10年以上にわたり技術計画の重要な要素となっています。クラウドシステムが普及した時点で専任のセキュリティチームの設立はすでに始まっており、そのシステムへの移行により、多くの企業はサイバーセキュリティにどれほどの優先度と専門性を置く必要があるかを認識しました。
今後もサイバーセキュリティはその影響力を拡大し続けるでしょう。AIシステムのセキュリティ技術やAIによる脅威への新たな認識に加え、企業は収集されるデータのプライバシー確保と運用技術のセキュリティにも取り組まなければなりません。これは量子コンピューティングが暗号技術を再定義した後にどのような変更が必要かを考える前の話です。
サイバーセキュリティの高度に二元論的な性質—攻撃と防御のバランスを取り、強力な戦略を構築しつつも機敏に対応できる—は、スキル構築に独特の課題をもたらします。55%の企業は社内研修を購入し、スタッフ向けに提供することを期待していますが、その研修の性質は未解決の課題です。テーブルトップ演習、シミュレーション、サイバーレンジなどが、非常にダイナミックなフィールドに最適なリアルタイムトレーニングを提供するために検討されている選択肢の一部です。
トレンド#3:企業はデータ運用に注力し...戦略的目標に向かって構築
データ分野は最も新しい独立した技術分野であり、多くの企業が最近になってようやく専任のデータスペシャリストチームを設立しています。この活動の動機の多くはここ数年で生まれました。企業がさまざまな種類のデータセットを扱い、より高度な分析を行うためのツールにアクセスできるようになったからです。
この短い履歴は、多くの企業が報告するデータ実務における未熟さのレベルを説明しています。「高い能力」と答えたデータ分野の最高の割合は52%で、そこから減少していきます。データ分析で51%、データガバナンスが45%、データアーキテクチャが42%です。この豊富な資源を活用するためには、組織はデータプロセスを細かく理解し、成功に必要なスキルを身につける必要があります。
データ管理と分析が非常に重要な理由の一つは、データがより広範な目標を駆動するからです。非常に需要の高いAIツールのトレーニング以外にも、データ駆動型の取り組みの一例として自動化があります。自動化に関しては、企業が望む位置に正確に到達していると答える企業はわずか28%であり、ビジネスプロセスを記述するのに十分なデータを持つことや、すべての企業データサイロを結ぶITシステム間の適切な接続といったデータ中心の課題に阻まれています。
トレンド#4:自動化がワークフロー刷新を推進...強力な技術チームがその背後に立つ
もちろん、自動化は企業が最近設定した目標ではありません。実際、自動化はITの元々の目標の一つであり、企業は何十年もこの聖杯を追い求めてきました。ITがますます複雑になっているのは助けになりませんが、それも自動化を組織の必須課題とすべき主な理由の一つです。
長い歴史を持つITツールに組み込まれた機能がワークフロー自動化の主要な手法であることは驚くことではありません。生成AIはここで急速に強力な選択肢となっていますが、重要なのは組織全体で使われているすべてのツールを監督し統合することです。デジタルトランスフォーメーションは現代の企業に複雑なツールやシステムの網を生み出し、プロセスの自動化は決して容易な作業ではありません。
だからこそ企業は技術チームへの投資を続けています。自動化によって仕事が簡素化され、スタッフが技術に精通しても、83%の企業はより複雑な第一線の問題に対応するための技術サポートスキルを育成する計画です。技術サポートを超えて、多くの企業は、コアな技術専門家から技術プロジェクトマネージャー、ファンクショナルマネージャーに至るまで、デジタルワークフローの構築と改善において各技術機能を重要または中程度に重要と評価しています。
トレンド#5:企業がスキルをタスクに応用する中で、ワークフォースパイプラインが焦点となる
技術機能を重要と認識することは一つのことですが、強力なチームの構築もまた重要です。長年にわたり、企業は増大するデジタル人材の需要に応えられない労働力プールに苦しんできました。多くの場合、企業は迅速に動き、必要なスキルをその場で身につけたいと考えています。たとえそれが、若手のキャリア候補者を採用し内部から名簿を築くよりも、経験豊富なプロフェッショナルを採用しることを意味してもです。
再び言いますが、AIは諸刃の剣です。AIの能力は技術的専門知識の需要の一部を軽減するかもしれませんが、AIは当初は低レベルのタスクを最も効果的に処理し、アーキテクトやマネージャーになる若手労働者の不足をさらに深刻にします。研修は依然としてスキルギャップを埋めるための最重要選択肢であり、64%の企業が既存従業員への研修を計画していますが、その研修は包括的な人材育成戦略の一部であり、単なる即効性のある解決策ではありません。
多くの組織が人材ニーズに取り組んでいる方法は、スキルベースの手法に基づいています。このアプローチは従来のキャリア開発方法よりも緻密に調整された結果を約束しますが、いくつかの注意点も伴います。必要な詳細なスキルを完全にカタログ化することに加え、企業は候補者や既存従業員が習得したスキルを使って業務を遂行できる能力を理解する必要があることに気づいています。
2026年は2025年ほどの激動や混乱はないかもしれませんが、それでも独自の課題は伴います。これらの多くは、長年抱えてきた課題の新たなバージョンとなるでしょう。すなわち、新技術の総所有コストの決定、新たな投資による効率化の確保、そして強力で集中した労働力の維持です。これらの懸念に対処する共通の糸はスキルであり、従業員の潜在能力を引き出す企業は将来の成功を切り開く企業でもあります。
2026年が何をもたらすのか、準備はできていますか?主要なトレンドと分析については、 CompTIA IT Industry Outlook 2026レポートの全文をお読み・ダウンロード ください。