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著者：Eric Herzog Infinidat CMO
2026年の主要なテクノロジートレンドはAI、サイバーセキュリティ、自律型自動化、そして電力消費の4点だと思います。これらは壮大なスケールで相互に絡み合い、職場にいても、家庭にいても、移動中であっても、あらゆる場面で直接的、間接的に事実上すべての人々に影響を及ぼすでしょう。
この記事では、これら4つのテクノロジートレンドの特徴と複雑さをできるだけ平易な言葉で記述したいと思います。より広い意味での関連性を示すことで、テクノロジーの構造的変化が未来を形作るスピードを加速している世界に対する理解を深めていただければと思います。まるでジェットコースターのように思えるかもしれません。
2026年のテクノロジートレンドは以下の4つです。
サイバーレジリエンスがますます重要に AIの絶対的な力が世界を席巻 先進のインテリジェントな自律型自動化がいたるところに データセンターの膨大な電力消費への対応
テクノロジートレンド1
サイバーレジリエンスがますます重要に
ITインフラストラクチャのあらゆるレイヤーにレジリエンスを組み込むことは、2026年にいたるところで見られるトレンドとなるでしょう。これは、エンタープライズデータインフラストラクチャ内に存在するギャップが、その企業をサイバー攻撃に対して脆弱にしているのだということに関する長年の理解増進の努力が報われたと言えます。今後、サイバーレジリエンスは中核的なビジネス機能として扱われることになるでしょう。
テクノロジートレンドとしてのサイバーレジリエンスの最大の功績は、企業の経営陣が新たな年を迎えるにあたってサイバーレジリエンスを最優先課題とせざるを得なくなる点にあります。これはサイバーレジリエンスがエンジニアをわくわくさせる技術的な妙技であるということだけでなく、サイバーレジリエンスの能力によって企業の最も価値の高い資産である「データ」を保護するというビジネス上のインパクトを考えてのことです。
LevelBlue Researchが14カ国、7業種の企業の経営幹部1,500名を対象に行った調査『2025 Future Report: Cyber Resilience and Business Impact』によれば、サイバーレジリエンス志向の経営幹部の43％が、サイバーレジリエンスに関する会議に呼ばれることが増えたと回答しています。さらに、経営幹部の68％が、重大な情報セキュリティ事件に関するメディア報道が、最高経営層がサイバーセキュリティを優先課題として位置付けるきっかけになったと回答しています。この調査は、リーダーシップチームがサイバーレジリエンスにおいて重要な役割を果たすということを裏付けるものです。
最も重要な「ルール」は、あらゆる企業がサイバー攻撃から数分以内、データセットの規模によっては数時間以内に回復、復元できる能力を備える必要が出てくるということです。サイバーレジリエンスがこの実現を可能にします。それはあらゆる企業にとって適切であることが示されています。これによってサイバー攻撃が狙った被害は無効化されます。データが人質に取られても企業には「身代金」を支払う必要がなくなるため、サイバー犯罪者は攻撃に二の足を踏むようになるでしょう。このメガトレンドによって、経営陣は、企業をより安全な環境へと導くための統制権を取り戻しています。
しかしながら、やるべきことはまだあります。PwCの『2026 Global Digital Trust Insights』調査（2025年10月）によれば、対象となった脆弱性のすべてについて対処に自信があるとした企業はわずか6％に留まっています。一方で同調査は、ビジネスリーダーとテクノロジーリーダーの60％がサイバーリスクへの投資を戦略的優先事項のトップ3のひとつに位置付けていることも明らかにしています。
Infinidatでは：次世代データ保護のパイオニアであるInfinidatは、現在市場で最も包括的なエンタープライズ向けサイバーストレージレジリエンスソリューションを提供しています。
テクノロジートレンド2
AIの絶対的な力が世界を席巻
AIがさまざまなかたちで社会を変革するテクノロジートレンドであることは言うまでもありません。情報の検索方法から日常的なタスクの自動化、さらにはAIモデルに「生命」を吹き込む高度なエージェント型AIなどがあげられます。Gartnerは、世界のAI関連支出は2026年に約2.02兆ドルに達すると予測しています。これは2025年の推定支出額1.48兆ドルから36％増の大幅な増加となります。この支出増加を牽引するのは、ITインフラストラクチャへのAI統合や、スマートフォンやコンピュータへのAI機能搭載の進展だと考えられています。
確かに、多くの組織は現在、AIの概念実証（POC）の段階にあります。金融、医療、物流、製造、マーケティング、サプライチェーンなどさまざまな市場セグメントでPOCが実施されている一方で、批判的な見方では、これらが本格的な実働段階には至っていない点が指摘されています。さらに最近では、MITの研究が「現段階で米国労働力の11％以上がAIに代替可能」と指摘するなど、AIに関するネガティブな報道がありました。また、AI導入において企業が克服しなければならなかった、導入機運を減速させるような問題に関するメディア報道も見られます。とはいえ、こうした課題は今後12～18ヶ月で解決され、AIのビジネス価値が実証されるでしょう。
ほんの数年前には「AIファクトリー」という言葉を聞くことはなかったでしょう。しかし今日、AIファクトリーは至る所に登場し、メディアでもこの用語が普通に使われるようになりました。これらの「ファクトリー」はAIベースの自動化を導入し、膨大な電力を必要とします（この問題については後ほどで詳しく検討します）。また、サイバーセキュリティを確保し、侵入者やサイバー犯罪者から保護されなければなりません。
AIファクトリーとは、AIのライフサイクル全体を管理することに特化したインフラストラクチャです。データの取り込みからモデルの展開、継続的な改良までをカバーします。AIモデルとアプリケーションの作成を自動化し、拡張できるように設計されています。企業やサービスプロバイダーは、自社データの管理権限を維持し、セキュリティとコンプライアンスを確保するとともに、特定のビジネス要件に合わせてAIソリューションをカスタマイズし、改良できるよう、プライベートAIファクトリーの自社開発または導入を進めています。AIファクトリーには数多くの技術的側面がありますが、その中でもAIワークロードやAIアプリケーションを処理するためには、エンタープライズグレードの先進のストレージを使用する必要があります。
Infinidatでは：Infinidatは、AIワークロードとAIアプリケーションの処理に優れた、AIに最適化されたエンタープライズストレージソリューションを提供しています。AIにおいて性能は最も重要な要素であり、Infinidatは現在の市場で最も高性能のエンタープライズストレージプラットフォームを提供します。
テクノロジートレンド3
先進のインテリジェントな自律型自動化がいたるところに
自動運転車、自動運転タクシー、自動運転バスは、私たちの暮らしの中心部に浸透しつつある先進のインテリジェントな自律型自動化の一例です。これらは、人々の生活、仕事、そして運転のやり方を変革するうえでAIが持つインパクトの大きさを示しています。自動車は本質的にデータ駆動型のAIマシンとなり、すべての自動運転車から収集されたデータは、ハイパースケーラー、マネージドサービスプロバイダー、あるいは大企業のオンプレミスのデータインフラストラクチャといった、集中型のデータセンターに集約されます。
あらゆる種類のシステムが自律性を高め、人間の介入なしに複雑な多段階タスクを遂行できるようになってきています。これには、自ら推論し、計画を立て、行動できるAIエージェントも含まれます。これを可能としているのは、AIモデルがさまざまな種類のデータを同時に処理する能力がどんどん高度化しているという事実です。さらに、機械学習（データから学習しパターンを特定するAIの一形態）は、より適応性の高い自動化されたサイバーセキュリティツールの構築に活用されています。エンタープライズストレージプラットフォームに組み込まれたサイバー検知システムがその一例です。
AIオートメーションは、ロボット工学が製造や物流に革命をもたらすことを可能にしました。さらに、疾患の発見のようなタスクを自動化することで、科学的発見の加速や、医療の向上を実現しています。実際、AI駆動の自動化、特にディープラーニング（AIのもうひとつの形態）を伴う自動化は、人間の医師では対応が難しいタスクについて、医療分野に新たな希望を生み出しています。しかしながら、AIによらない自動化も登場してきています。自律型自動化は、「思考する」システムを意味します。
究極的には、こうした種類の自動化によって、人々は「設定すれば後は忘れていい」というアプローチを取ることが可能になるでしょう。これは、この10年間で最も先進的な自動化の成果となるでしょう。
Infinidatでは：Infinidatは、さまざまな形で自律型自動化を提供するエンタープライズストレージのリーダーであり、エンタープライズストレージについて「設定すれば後は忘れていい」のアプローチを実現します。Infinidatは、自動化されたハイエンドのエンタープライズストレージの導入と使用がいかに容易であるかを再定義しました。
テクノロジートレンド4
データセンターの膨大な電力消費への対応
データセンターは電力を大量に消費するため、電力不足がデータセンター全体における深刻な課題となっています。データセンター数の増加に伴う電力使用量の増加というテクノロジートレンドは今後もさらに拡大していくでしょう。AIを利用しているかどうかに関わらず、多くのデータセンターは、近い将来電力不足に陥る瀬戸際にあります。AIブームは、データセンターの電力需要が指数関数的に増加する主因の一つであり、この傾向がAIのトレンド、さらにはサイバーセキュリティや自動化のトレンドとも複雑にからみ合っていることを示しています。
電力需要が増加する一方で、新たなデータセンターの建設数も急増しています。新規建設の焦点はその規模と電力容量にあります。ABIリサーチによれば、データセンター建設市場は2024年に55％以上成長し、2025年には33％以上の成長が見込まれています。米国では、2025年7月単月のデータセンター建設支出額が、2024年1～7月期の支出額のほぼ3倍に達しました。この建設ブームの結果、稼働中の大規模ハイパースケールデータセンターの数は大幅に増加しました。
例えば、米国の2025年の電力消費量は過去最高の4兆1,000億キロワット時を超えました。米国エネルギー情報局（EIA）によれば、その主要因の一つはデータセンターからの需要増加でした。EIAでは、2026年の電力需要は4兆3,000億キロワット時を超えると予測しています。
この大変に電力を消費するテクノロジートレンドが意味するのは、企業には省エネ、電力の再配分、あるいはエネルギーコスト削減を行う方法を見出す必要があるということです。電力効率化は、世界中のITチームにとって新たな「行動要請」となっています。彼らは、電力使用量を削減する、あるいはより戦略的なAIシステムへ電力を再配分する戦略をどのように実施しているかを示すことが求められています。2026年には、電力効率の高いエンタープライズストレージプラットフォームへの投資によってデータインフラストラクチャの電力効率化を図るにあたって、エンタープライズストレージインフラストラクチャが最初のターゲットとなるでしょう。このトレンドによって、エンタープライズデータセンターがより環境に優しいものになるだけでなく、大幅なコスト削減という効果も得られるでしょう。
Infinidatでは：Infinidatは先日InfiniBox(R) G4ファミリーを拡充、強化しました。企業顧客とサービスプロバイダーがより多くのデータをより効率的に保存し、ラックスペースやフロアスペースを解放し、優れたテラバイトあたりの電力コスト効率のもとで、より環境に配慮したストレージインフラストラクチャ構築を可能とするエネルギー消費削減を実現しています。
まとめです。AI、サイバーセキュリティ、自律型自動化、電力使用量、これら4つの包括的要因がテクノロジーの未来を再定義しています。2026年から先、エンタープライズグレードのストレージは、これら全てのトレンドにおいて極めて重要な役割を果たすことになるでしょう。
Infinidatについて
Infinidatは、InfiniVerse(R)に基づく包括的なデータサービスを実現するプラットフォームネイティブなプライマリおよびセカンダリストレージアーキテクチャを企業とサービスプロバイダに提供します。Infinidatのユニークなプラットフォームは、卓越したIT運用のメリットを提供し、オンプレミス、ハイブリッドマルチクラウド環境にわたって最新のワークロードをサポートします。Infinidatのサイバーレジリエントバイデザインインフラストラクチャ、消費ベースのパフォーマンス、100%のデータ可用性、サイバーセキュリティ保証SLAは、企業のITおよびビジネスにおける優先事項に合致しています。Infinidatの受賞歴のあるプラットフォームネイティブデータサービスと、高い評価を得ているホワイトグローブサービスはお客様から継続的に推奨されています。
詳細は、 https://www.infinidat.com/ja をご参照ください。
