2027年までにはAIエージェントが意思決定の半数を担う時代へ
2025年6月17日、シドニーで開催された「Gartner Data & Analytics Summit」で、Gartner社は今後数年間のデータ＆アナリティクス（D&A）領域を方向付ける最新予測を公表しました。
AIエージェントによる意思決定の普及、経営層のAIリテラシーと企業業績の相関、合成データ管理のリスクなど、戦略策定に直結する論点が並びます。
AIが単独で価値を生むのではなく、データ、アナリティクス、ガバナンスが組み合わさることで初めて企業競争力へ転化するとGartnerは強調しました。今回は、Gartnerの主要6予測の本質を読み解き、日本企業が取るべきアクションなどにつて取り上げたいと思います。
AIエージェントが意思決定の半数を担う時代へ
Gartnerは2027年までに「意思決定の50%がAIエージェントにより拡張または自動化される」と予測しています。意思決定インテリジェンス（DI）は、データとAIを結びつけて複雑な判断を支援する枠組みであり、エージェントは多様なデータを横断的に解析し最適解を提示します。
日本企業でもDXの進展でデータ活用が高度化する一方、現場では判断プロセスの属人化が残る場面が少なくありません。AIエージェント導入は効率だけでなく、意思決定の一貫性と説明責任を高める施策として求められています。
ただし過度な自動化はブラックボックス化を招くため、ガバナンス設計と人間の介在ポイントを明確にすることが不可欠です。
経営層AIリテラシーが生む20%の業績差
2027年までに「経営層のAIリテラシー向上に注力する企業は、そうでない企業と比べて財務パフォーマンスが20%高まる」とGartnerは指摘します。
AI投資の意思決定は取締役会やCXOが担いますが、技術理解が浅ければリスク評価もROI算定も曖昧になります。Gartnerはプロトタイプ開発や仮想ワークショップなどの体験型学習で、経営者自身がAIの可能性と限界を体感する仕組みを推奨します。
日本企業では技術部門任せになりがちなAIプロジェクトが散見されるため、経営層のリスキリングは組織横断的な成長戦略にもつながるでしょう。
合成データ管理失敗のリスク
プライバシー保護や学習データ多様化を目的に、合成データはAIモデル開発で広く利用されています。Gartnerは「2027年までにD&Aリーダーの60%が合成データ管理に失敗し、モデル精度やコンプライアンスで重大な影響を受ける」と警鐘を鳴らします。
合成データが現実を適切に反映しない場合、推論結果が歪み、企業の説明責任を揺るがす可能性があります。メタデータによる生成元・変更履歴の追跡、統計的バイアスの定期検証、法規制対応の監査プロセスを整備することで、リスクの最小化への対応が必要となります。
生成AIは「作るか買うか」の再検討フェーズへ
Gartnerは2028年に「大規模展開に進む生成AIプロジェクトの30%が自社開発に舵を切る」と予測しています。外部パッケージは短期導入に優れますが、長期的にはカスタマイズ性やデータ主権で制約が生じやすいのが現実です。
日本企業もエンジニアリング力とコスト、法規制、セキュリティを評価軸とした"ビルド vs バイ"のフレームワークを整え、段階的な内製比率の見極めが求められています。
セマンティクス重視で精度80%向上・コスト60%削減
生成AIの誤回答やハルシネーションはデータの意味付け不足が一因としてあります。Gartnerによると「AI対応データにセマンティクスを優先した企業は、モデル精度を最大80%高め、コストを最大60%抑制できる」と見込まれます。
日本企業では形式統合に偏りがちだったデータ管理を、アクティブメタデータ（文脈・意図・関係性）中心にシフトすることで、大規模モデルの処理トークン削減や推論スピード向上が期待できます。
取締役会でAIが経営判断を再検証
2029年には「世界の取締役会の10%がAIアドバイザーを用いて経営判断を検証する」とGartnerは予見しています。
AIが提案するシナリオ分析とシミュレーションにより、経営陣の意思決定に"セカンドオピニオン"が加わる格好です。もっとも、日本のコーポレートガバナンスでは責任所在の明確化が不可欠であり、AIの助言範囲、データ管理責任、規制対応を定款や取締役会規程に反映する準備が必要となります。
今後の展望
AIエージェントの普及で意思決定プロセスは分散・自動化が進みますが、それを支えるのはデータ品質とガバナンス、さらには経営層の理解度です。
日本企業が国際競争で優位に立つには、①DI導入を見据えたAIリスクマネジメント、②経営層と現場を結ぶAIリテラシー強化、③責任ある合成データ運用の標準化、④セマンティクス重視のデータ戦略、⑤AIアドバイザーを組み込んだガバナンス刷新が必要です。
予測を"絵に描いた餅"で終わらせず、意思決定とデータ戦略を統合する企業が、AI時代にはリーダーシップを発揮していくでしょう。
