2026年：AIコストが企業の戦略を再考させる年

過去数年間、私はデータとAIのランドスケープがどのように急速に変化しているかを目の当たりにしてきました。特に、企業が複雑なアーキテクチャをモダナイズしようとする中で、世界規模で信頼性の高いパフォーマンスを提供するために、リーダーに掛かる圧力は増大しています。AIの期待が高まり、組織が達成しようとしていることとインフラストラクチャが実際にサポートできることのギャップが広がるにつれて、業界の優先順位が変化し、次のステップが明確になります。私の業界の専門知識とTeradataを複数の変革を経て導いた経験に基づいて、2026年に期待できる3つの予測を以下に示します。

1. エージェントAIの本格的な導入

2026年は、企業がパイロットから本格的なエージェントAIの導入に移行する年になるでしょう。2025年には、AIパラドックスが見られた年で、92%の企業がAI投資を増やしましたが、1%の企業のみが成熟度に達していました。2026年は、勝者と敗者を分ける年になるでしょう。エージェントAIのボトルネックは、モデルを構築したりアイデアを生み出したりすることではなく、信頼性、コンテキスト、経済的効率性を持って企業規模でAIを展開することでした。

来年、B2B業界の主要な分野で、エージェント間のやり取りが本格的に始まるでしょう。企業がエージェントAIの大量な計算要求に備えることで、競合他社が追いつくことがほとんど不可能になるでしょう。従来のアプリケーションが1分間に数回のクエリを実行するのに対し、エージェントAIシステムは24時間365日常にオンのクエリを実行し、問題を解決し、コンテキストを収集し、タスクを実行するために、25倍以上のデータベース要求を生成し、50〜100倍のコンピューティングリソースを消費します。

これらは単に大きな数字ではなく、企業のインフラストラクチャがどのように動作する必要があるかを示す根本的な変化を表しています。インフラストラクチャの課題は深刻で、同時に大量のデータを処理するために複数のプロセッサを使用するマッシブに並列な処理アーキテクチャが必要です。企業がエージェントを数千個展開し、1つの決定を下すために数百万の関係を評価するために数千のテーブルを処理する場合、ミリ秒が重要になります。私たちは今や、単にAIアシスタントではなく、データを照会し、オプションを推論し、他のエージェントとリアルタイムで調整する専門化されたエージェントのエコシステムについて話しています。ミリ秒のクエリパフォーマンスが直接エージェントの知能、レスポンスの品質、およびビジネス結果に影響する場合、インフラストラクチャの決定は戦略的な課題になります。

2026年末までに、数百万ドル規模のROIの実績が見込めます。初期の本格的な導入は、生産性の向上を超えた本格的なビジネス変革を実現する具体的なビジネス価値を示すでしょう。これらは単なるチャットボットやドキュメントサマライザーではなく、組織全体で仕事のやり方を根本的に変える知的システムになるでしょう。

2. ナレッジプラットフォームの戦い：ミリ秒が百万になる時

2026年、企業は、AIエージェントはデータインフラストラクチャがどれほど速いかによって知能が決まることを発見するでしょう。エージェントシステムが1つの顧客の質問に答えるために10,000のクエリを実行する場合、100ミリ秒と10ミリ秒のクエリ応答時間の違いはユーザーエクスペリエンスの違いではなく、50,000ドルの月額インフラストラクチャ費用と500万ドルの違いです。

業界のデータはこの変化を支持しています。IDCのFutureScape 2026によると、2028年までに、45%のIT製品とサービスインタラクションがエージェントを主要なインターフェイスとして使用することになります。McKinseyの2025年のAI調査によると、AIの潜在的な浸透度が高い場合、エージェントシステムが技術を消費する方法を急速に変化させています。初期の本格的な導入では、エージェントワークフローが従来のアプリケーションよりも25倍以上のデータベースクエリを生成することが示されています。AIを使用した顧客サービスインタラクションでは、以前は3つのAPIコールで済んだものが、エージェントがオプションを推論し、情報を検証し、レスポンスを合成するために数千のコンテキストクエリをトリガーするようになりました。

バッチ分析のために最適化された従来のクラウドデータウェアハウスは、リアルタイムのエージェント要求に耐えられないでしょう。エージェントプラットフォームの常にオンの性質は、スケジュールされたワークロードのために起動してコストを節約するために停止するように設計されたダイナミックコンピューティング環境と根本的に矛盾しています。MITのNANDAイニシアチブによると、95%のAIパイロットプログラムが、モデル品質ではなく、「学習ギャップ」により、計画可能なP&Lインパクトを提供できません。インフラストラクチャの待ち時間がこのギャップを悪化させる場合、最も洗練されたエージェントでも効果がなくなります。企業は、クエリの最適化がAIのROIのボトルネックであることを認識するでしょう。

ここで、マッシブに並列な処理アーキテクチャを使用して構築されたプラットフォームがAIの未来に合うことになります。同時に運用クエリと分析ワークロードを処理できるシステムは、勝者と敗者を分けるでしょう。ミリ秒のクエリパフォーマンスがエージェントの知能、レスポンスの品質、およびビジネス結果に直接影響する場合、インフラストラクチャの決定は戦略的な課題になります。

これは、実際の顧客が本格的なAIエージェントを実行している場合にすでに起こっています。彼らは、最新のクラウドウェアハウスがエージェントのインタラクションごとに2〜3秒を追加し、AIが遅くて反応しないように感じることに驚かされるでしょう。待ち時間を1日あたりの数千のインタラクションに掛けると、ユーザーエクスペリエンスは耐えられないものになります。2026年末までに、クエリパフォーマンスがAIインフラストラクチャの決定の主要な評価基準になり、ストレージコストとスケーラビリティを超えるでしょう。

企業が最適化されたデータインフラストラクチャに対してAIを直接展開できる場合、ベンダーのアーキテクチャがエージェントのクエリボリュームを処理できないという制約を受けるのではなく、AIのスピードでイノベーションを実現し、レスポンシブなエージェントエクスペリエンスを提供し、インフラストラクチャのミスマッチによるパフォーマンスの悪い夢から逃れることができます。

この変化は、データプラットフォームのランドスケープに大きな影響を与えるでしょう。生き残るベンダーは、エージェントのクエリボリュームを処理するために構築されたアーキテクチャを持っていることを証明できるものです。サブセカンドのクエリ応答時間が大量のスケールで基盤となるものであり、機能であるものではありません。

3. ハイブリッドのルネッサンス：データ主権が戦略的になる

ペンデュラムは、企業がクラウドとオンプレミスを選択するのではなく、両方を効果的に操作してビジネスの多様なニーズを満たすように戻ります。2026年、データ主権は、コンプライアンスではなく、戦略的な競争優位性と経済的生存についてのものになります。

経済的には、エージェントAIが指数関数的にクエリボリュームを増加させるため、クラウドコストが大幅に増加するでしょう。Gartnerによると、2030年までに、AIコンピューティング環境を最適化しない企業は、最適化した企業よりも50%以上のコストを支払うことになります。2029年までに、クラウドコンピューティングリソースの50%がAIワークロードに費やされることになります。現在は10%未満ですが、5倍の増加です。企業は、ハイブリッドがレガシーの残骸ではなく、前進するための実用的アプローチであることを認識しています。ハイブリッド展開の再来が、企業がコストを最適化しながら両方のオンプレミスとクラウドの機能を戦略的に活用する方法を理解することによって生じています。

数学的には、AIエージェントを数千個展開し、1日あたり数百万のクエリを実行する場合、クラウドとオンプレミスのコストの違いは驚くべきものになります。賢い企業はすでにこれらのシナリオをモデル化し、戦略的なハイブリッド展開がAIの持続可能な運用に不可欠であることを認識しています。AIが差別化要因になるにつれて、企業はデータ戦略と業界の知識が貴重であり、AIのスケールでの経済を管理するために完全にパブリッククラウドプロバイダーに渡すことはできないことを理解するでしょう。

この傾向は、特に金融サービスやヘルスケアなどの規制された業界で顕著になりますが、コストの課題により、すべての業界で採用されます。真の展開の柔軟性を提供する企業、つまり、ハイブリッド環境全体で一貫したデータ、コンピューティング、モデル、ワークロード、成果、エクスペリエンスを提供する企業が勝者になるでしょう。企業は、パブリッククラウド、オンプレミス、プライベートクラウドで、言語モデルやベクトル処理などの最先端のAI機能を実行し、クラウドネイティブの競合他社と同等のイノベーションの速度を維持することを要求するでしょう。

未来は、データが存在する場所に関係なく、AIのスピードとスケールを可能にするプラットフォームに属します。パブリッククラウド、オンプレミス、プライベートクラウドで、パフォーマンス、コスト、セキュリティ、コンプライアンスの要件に基づいて、ワークロードの配置について経済的に合理的な決定を下すことができます。これは、古い考え方に戻ることではなく、インフラストラクチャを戦略的なポートフォリオとして扱い、さまざまなワークロードを最も適切な環境で実行することを意味します。

2026年は、エージェントAIがボードルームの流行語から運用的な現実に変化する年になります。企業が競争する方法、ソフトウェアを構築する方法、インフラストラクチャを管理する方法を根本的に変える年になります。企業が本格的な導入、データとコンテキストの管理、ハイブリッドの柔軟性のアーキテクチャをマスターすることで、ほぼ不可能に打ち勝つことができない優位性を確立するでしょう。