日本における次世代型スマート社会のハイプ・サイクル：2025年

Gartnerは2025年11月20日、「日本における次世代型スマート社会のハイプ・サイクル：2025年」を公開し、社会全体のデジタル化を加速する主要テクノロジを明らかにしました。

今回の発表は、人口構造の変化、労働力不足、インフラの老朽化、地域間の格差、さらにはAI・ロボティクスの急進展といった社会的背景を踏まえたものです。各産業や公共サービスがデータで相互につながる未来像に向けて、どの技術が実装段階に進んでいるのか、また普及までにどの程度の時間を要するのかが具体的に提示されました。

Gartnerは、次世代型スマート・シティやスマート・マニュファクチャリング、デジタル・ツイン、6G、意思決定インテリジェンス、ウェアラブルAIなどを例に、多層的な技術がどのように相互連動し、日本の社会基盤と産業構造を変容させるかを示しています。特に、リアル空間とデジタル空間が統合される「ハイパーコネクテッド社会」へ向かう潮流が鮮明になりつつあります。

今回は、このハイプ・サイクルで示された主要テクノロジの動向、日本企業が直面する課題、エッジ処理やネットワーク高度化の重要性、そして今後の展望について取り上げたいと思います。

出典：Gartner 2025.11

次世代型スマート社会が求められる背景

Gartnerの分析では、日本社会が抱える構造変化がデジタル化の方向性を大きく左右しています。労働力人口の減少はすでに可視化され、物流、製造、医療、行政などで省力化と高度なオペレーションが同時に求められています。一方で、都市と地方のデジタル格差やインフラ老朽化は、限られた人員と予算の中で効率的に維持・管理する仕組みが必要とされています。

こうした環境では、デジタル・ツインを用いたリアル空間の高度な可視化、IoTによる設備データの収集、AIによる分析・自動化が現場の負荷を大幅に軽減します。さらに、スマート・シティやスマート・マニュファクチャリングのように、複数のシステムや機器が統合的に連携する世界観が、持続可能な経営と公共サービスを支える基盤として注目されています。

Gartnerが示したハイプ・サイクルは、このような社会的課題と技術の発展状況がどのように関係し、次の10年を見据えた技術投資の判断にどう寄与するかを理解するうえで重要な視点を提供します。企業や行政がテクノロジ導入のタイミングを見誤ることなく、自組織の課題と照らし合わせながら活用機会を捉えることが求められています。

リアルをデジタル化する技術の急進展

今回のハイプ・サイクルでは、リアル空間をデジタルに写し取るための技術群が目立っています。6G、3次元空間情報基盤、デジタル・ツイン、顧客のデジタル・ツインがその代表例です。これらは、現実世界を高精度に把握し、リアルタイム分析やシミュレーションを行うための中核技術として位置づけられています。

6Gは高速通信だけでなく、センシング機能や低消費電力を備え、街全体のデジタル化を促す基盤となる可能性があります。また、3次元空間情報基盤は、都市のインフラ管理、災害対応、物流最適化などで利用が広がる見込みです。デジタル・ツインは、製造現場での設備管理だけでなく、都市インフラ、医療、顧客体験の分析など多様な分野に応用が進んでいます。

リアルデータの取得・管理・分配には高い専門性が必要であり、データガバナンス、プライバシー管理、標準化などの課題にも向き合う必要があります。これらを適切に整備できれば、企業や自治体は高度な分析を実施し、より合理的で持続可能な意思決定を可能にします。

AI・ロボティクスによる自律化・効率化の加速

AI技術の進展は、スマート社会を牽引する大きな推進力になっています。今回のサイクルでは、ウェアラブルAI、エッジAI、マシン・カスタマー、自動運転トラック、マルチロボット自動化プラットフォームなどが位置づけられており、現場での自律的な判断と自動化が広範囲で進んでいます。

特に注目されるのは「エッジ側での処理」の重要性です。エッジAIやエッジ映像解析のように、デバイス側でリアルタイム処理を行う技術は、クラウド依存を減らし、コスト最適化やセキュリティ強化、レスポンス向上を可能にします。製造業、交通、物流ではすでに導入が進み、将来のスマート・ロボット基盤としての期待があります。

また、マシン・カスタマーはAIが購買行動を行う概念であり、企業と市場構造に新たな影響を与える可能性があります。ロボティクス分野では、複数のロボットが連携するマルチロボット自動化プラットフォームが、生産性向上に寄与する技術として注目されています。

人材不足の深刻化のなか、これらの技術が現場の負荷軽減と運用の品質向上に果たす役割は大きく、企業は導入検討のスピードを上げることが求められています。

データ処理・意思決定支援技術の高度化

次世代型スマート社会を支える鍵の1つが、データをどう処理し、どう活用するかという点です。今回のサイクルに含まれる「意思決定インテリジェンス」「イベント・ストリーム・プロセシング」「データ・ファブリック」などは、データの流通と活用を効率的に行うための重要技術として整理されています。

意思決定インテリジェンスは、AIと分析モデルを用いて未来予測や判断の質を高める技術であり、企業の意思決定プロセスそのものを再構築します。イベント・ストリーム・プロセシングは、膨大なリアルタイムデータを途切れなく処理し、異常検知やオペレーション最適化に役立つ技術です。

また、データ・ファブリックは企業内外のデータをつなぎ、統合管理するためのアーキテクチャであり、複雑化するデータ環境の制御に寄与します。これらの技術は導入の難易度が高く、成熟までの期間も長いですが、実装できれば企業はより精緻な分析能力を手に入れ、競争優位性を高めることが期待されます。

ハイパーコネクテッド社会の進展

Gartnerは、ハイパーコネクテッド社会の進展が避けられない潮流であると指摘しています。すべてがつながる世界では、クラウド、ネットワーク、AI、ロボティクス、データ基盤が統合され、組織はその複雑さに向き合う必要があります。一方で、テクノロジの未成熟さや人材不足といった課題により、導入に慎重な姿勢を取る企業も少なくありません。

池田アナリストが述べるように、こうした変化は静観しても避けられるものではありません。今後の競争環境を考えれば、技術の成熟を待つのではなく、自社の事業領域でどのテクノロジをどのタイミングで活用するかを明確にし、実証と検証を積み重ねていく姿勢が求められています。

ハイプ・サイクルは、その判断材料を提供するツールとして大きな価値があります。技術の盛り上がりに影響されることなく、自組織の課題、事業戦略、リソースに合わせた導入計画を描くことが、変化の波を自社の成長につなげる鍵になります。

今後の展望

次世代型スマート社会に向けた取り組みは、今後さらに加速するとみられます。まず、エッジ処理の重要性は増し、デバイス側でAIを動作させる構造が主流となる可能性があります。これにより、クラウド中心のアーキテクチャでは対応しきれないリアルタイム性やコストの課題が解消され、現場最適化が一段と進む見通しです。

また、6Gや衛星コンステレーションによる通信基盤の拡張は、地域格差の縮小や産業インフラの高度化につながります。特に、物流、農業、建設、インフラ管理の領域では、通信の高度化とデジタル・ツインの普及が新たな価値創出を促すと見られます。

企業にとっては、AI・ロボティクスとの共存を前提としたオペレーション設計が求められ、人材育成の観点でも大幅な再構築が必要になります。データ基盤整備、AIガバナンス、プライバシー対応は不可避の課題であり、これらへの対応力が組織の競争力において重要となるでしょう。

※Google Geminiを活用して編集