のガートナー, インク. あなたのリストを発表します戦略的テクノロジートレンドトップ102025年に企業が探求すべきこと
今年の主要な戦略的技術トレンドは、人工知能（AI）の必須事項とリスクを含んでいます, コンピュータの新しい境界と人間と機械のシナジー, 言ってくださいジーン・アルバレス, ガートナーの副社長兼アナリスト. これらのトレンドを追跡することは、ITリーダーが責任ある倫理的な革新で企業の未来を形作るのに役立ちます.”
2025 年の主な戦略的テクノロジートレンドは次のとおりです。
AIエージェント:エージェントAIシステムは、ユーザーによって定義された目標を達成するために、自律的に計画し行動します. エージェントAIは、人間の仕事を軽減し、強化することができる仮想労働力の約束を提供します. ガートナーは予測しています, 2028年まで, 少なくとも15%の仕事の毎日の決定は、エージェンティックAIによって自律的に行われる, 2024年の0%と比較して. この技術によって目標指向の能力が提供されることで、より適応性のあるソフトウェアシステムが実現される, さまざまなタスクを実行できる. エージェンティックAIはCIOの願望を実現する可能性を持っています最高情報責任者全社的な生産性を向上させるために. この動機は、企業と供給者の両方が探求することを促しています, その知性を堅牢な方法で提供するために、技術と必要な実践を革新し確立する, 安全で信頼できる
人工知能ガバナンスプラットフォーム:プラットフォームガバナンスAIはフレームワーク信頼管理の進化, ガートナーの人工知能におけるリスクとセキュリティ（TRiSM）, 企業が法的パフォーマンスを管理することを可能にする, AIシステムの倫理的および運用的側面. これらの技術的ソリューションは創造する能力を持っています, 人工知能の責任ある使用のためのポリシーを管理し適用する, AIシステムがどのように機能するかを説明し、信頼と責任を構築するための透明性を提供する. ガートナーは予測しています, 2028年まで, AIガバナンスの包括的なプラットフォームを導入する企業は、これらのシステムを導入しない企業と比較して、AIに関連する倫理的なインシデントが40%少なくなるでしょう
偽情報に対するセキュリティ:あ安全デマ対策は、信頼性を体系的に識別し、整合性を保証するための方法論的システムを提供することを目的とした新興技術のカテゴリーです, 真偽を評価する, 偽造を防ぎ、有害な情報の拡散を追跡する. 2028年まで, ガートナーは、50％の企業が製品の採用を始めると予測しています, セキュリティのためのデマ対策のユースケースに特化して設計されたサービスやリソース, 現在の5%未満と比較して. 人工知能ツールの広範な利用可能性と先進的な状態機械学習悪意のある目的で使用される機械学習は、企業に対するデマの事件数を増加させるべきである. それが制御されない場合, デマはどの会社にも重大で長期的な損害を引き起こす可能性がある
耐量子暗号:ポスト量子暗号は、量子コンピュータによる解読のリスクに対して耐性のあるデータ保護を提供します. 量子コンピューティングの進展が近年進んできたにつれて, 広く使用されているさまざまなタイプの従来の暗号化が時代遅れになると予想されている. 暗号化手法を変更するのは簡単ではない, したがって、企業は機密または敏感なすべてのものに対して堅牢な保護を事前に準備する必要があります. ガートナーは予測しています, 2029年まで, 量子コンピュータの進展により、従来の非対称暗号の大多数が使用に対して安全でなくなる
環境の目に見えない知性:環境の見えないインテリジェンスは、非常に低コストで小型のスマートタグとセンサーによって実現される, 手頃な価格で大規模な追跡とセンシングを提供する. 長期的に, 環境の見えない知能は、日常生活におけるセンシングと知能のより深い統合を可能にする. 2027年まで, 技術の最初の例は、即時の問題解決に集中することになります, 小売業における在庫確認または生鮮食品の物流, 低コストでリアルタイムのアイテム追跡と検出を可能にし、可視性と効率を向上させる
エネルギー効率の高いコンピューティング:ITはあなたに影響を与えます持続可能性さまざまな方法で, 2024年に, ほとんどのIT組織にとっての主な考慮事項は、そのカーボンフットプリントです. 計算集約型アプリケーション, 人工知能のトレーニングとして, シミュレーション, メディアの最適化とレンダリング, おそらく企業のカーボンフットプリントに最も大きな影響を与える要因となるでしょう, それは最も多くのエネルギーを消費します. 期待されているのは, 2020年代の終わりから, さまざまな新しいコンピュータ技術, 光学として, ニューロモルフィックと新しいアクセラレーター, 特定のタスクのために現れる, AIと最適化, はるかに少ないエネルギーを使用する
ハイブリッドコンピューティング:新しい計算のパラダイムが次々と登場しています, 中央処理装置を含む, グラフィックス処理ユニット, ボーダ角), 特定用途集積回路, ニューロモルフィック, 古典量子コンピューティングと光学のパラダイム. ハイブリッドコンピューティングは、異なる計算メカニズムを組み合わせます, ストレージとネットワーク計算問題を解決するために. このコンピューティング形式は、企業が問題を探求し解決するのを助けます, テクノロジーが現在の技術的限界を超えることを可能にする人工知能のような技術. ハイブリッドコンピューティングは、高度に効率的な変革的イノベーション環境を創出するために使用される, 従来のものよりも効果的に機能する
空間コンピューティング:空間コンピューティングは、拡張現実や仮想現実などの技術を用いて物理的な世界をデジタルに強化します. これは物理的な体験と仮想的な体験の間の次のレベルのインタラクションです. 空間コンピューティングの利用は、今後5年から7年で企業の効果を高めるだろう, 簡素化されたワークフローと強化されたコラボレーションを通じて. ガートナーは予測しています, 2033年まで, 宇宙コンピューティングは1米ドルに成長する,7兆, 2023年に記録された1,100億米ドルと比較して
多機能ロボット:多機能機械は複数の作業を行う能力があり、特定のタスクのためにロボットに取って代わっています, 単一のイニシアティブを繰り返し実行するように設計されています. これらの新しいロボットの機能は効率を向上させ、投資収益率（ROI）をより早く提供します. 多機能ロボットは、人間と共に働く世界で動作するように設計されています, 迅速で簡単なスケーラビリティの実装を可能にするもの. ガートナーは予測しています, 2030年まで, 80%の人間が毎日インテリジェントなロボットと対話する, 現在の10%未満と比較して
神経強化:神経学的な向上は、脳の活動を読み取り、解読する技術を使用して人間の認知能力を向上させる. この技術は、片方向脳-機械インターフェースまたは双方向脳-機械インターフェース（BBMI）を使用して、人の脳を読み取ります. これは主に三つの分野で大きな可能性を秘めています：人間の向上, 次世代マーケティングとパフォーマンス. 神経の向上は認知能力を向上させる, ブランドが消費者の考えや感情を知ることを可能にする, 人間の神経能力を高めて結果を最適化します. ガートナーは予測しています, 2030年まで, 知識労働者の30%は、職場での人工知能の増加に伴い、関連性を保つために雇用主と自分自身の両方から資金提供されるBBMIのような技術に依存し、向上されることになる, 2024年には1%未満と比較して
2025年の主要な戦略的技術トレンドは、重要な混乱を引き起こし、今後10年間のCIOや他のITリーダーに機会を創出するものを強調しています. ガートナーのクライアントは特別レポートでさらに読むことができます2025年の主要な戦略的技術トレンド.”
