数十年にわたり、企業向けソフトウェアは人間を支援することに焦点を当ててきた。しかし、AIの成長により、ユーザー中心の設計哲学から、従業員とプロセス中心の哲学へとシフトしている。2026年には、企業アプリケーションは従来の従業員にデジタルツールを提供する役割を超え、AIエージェントというデジタル労働力に対応するようになる。テクノロジーリーダーは、ビジネスプロセスのデジタル化と、人間の労働者に依存しないワークフローの調整をどこまで進めるかを決断せざるを得なくなる。
テクノロジーリーダーにとって、これはテクノロジースタックの近代化、硬直したレガシーシステムからの脱却、そしてAIを活用した統合ワークフローの構築を意味する。彼らはテクノロジーを労働力の一部として扱い、生産性、イノベーション、競争力における大きな利益を生み出すために人材計画のレベルを引き上げる必要がある。
これらを踏まえ、2026年に向けて以下を予測する：
- 上位5つのHCMプラットフォームがデジタル従業員管理機能を提供するようになる。 HR技術は、デジタル従業員の労働力への統合において重要な役割を果たす。デジタル従業員または労働者は、複雑なタスクやエンドツーエンドのプロセスを独立して実行し、チームの仮想メンバーとして機能して、スキルを自動化し、パフォーマンスを向上させる。2024年にこの概念に対する反発を乗り越え、市場はタスクベースのAIに順応している。次の大きな飛躍は、複数のシステムにまたがってタスクを調整し完了する「役割ベース」のAIエージェントだ。このシフトは、HR技術にとって、ハイブリッド労働力を追跡し最適化する高度な従業員記録システムとなる大きな機会である。労働集約型サービスを持つテクノロジーリーダーは、改善された人材計画と人間とデジタルの混合労働モデルの分析から恩恵を受けることができ、人的資本管理（HCM）の役割を今から探るべきだ。現在は大企業が需要を牽引しているが、生産性とリソース最適化の即時的な圧力に直面している中堅企業は、この技術からより早く恩恵を受ける可能性がある。
- 企業アプリベンダーの30%が独自のMCPサーバーを立ち上げる。 このモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーアプローチにより、外部AIエージェントがベンダー自身の企業アプリプラットフォームと連携できるようになる。AIエージェント連携のためのこのオープンソース標準を採用するベンダーは、クロスプラットフォームのエージェントワークフローの早期かつ企業全体での採用の可能性が高まる。これにより、企業が単一のAIプロバイダーにロックインされず、特定のタスクに最適なエージェントを活用できるオープンなエコシステムが生まれる。ベンダーのMCPサーバーは、AIエージェントがこれらの異なるシステム間で安全に接続しデータを関連付けることを可能にする中央ハブとして機能し、新たな部門横断的なインテリジェンスを実現する。MCPサーバーがプラットフォームのAPIと連携することで、AIエージェントは人間のユーザーと同様に、許可されたデータにのみアクセスし操作できる。テクノロジーリーダーは、エージェント型AIを採用する際の重要なガバナンス課題に対処し始めるため、ビジネスアプリベンダーのMCPへのアプローチについて詳しく調査する必要がある。
- 企業ERPベンダーの半数が自律型ガバナンスモジュールを立ち上げる。 これらのモジュールは、説明可能なAI、自動監査証跡、リアルタイムのコンプライアンスモニタリングを組み合わせたものだ。ミッションクリティカルな取引を処理する自律型ビジネスプロセス、金融サービスにおける高プロファイルなAIの失敗、そしてAI規制の強化の収束により、ベンダーが無視できない圧力が生まれている。SAP、マイクロソフト、オラクルはすでにガバナンスインフラに多額の投資を行っている。パフォーマンスとユーザーエクスペリエンスを維持しながら、既存のAI統合システムにガバナンスを後付けすることは、ベンダーにとって大きな開発コストとタイムラインの圧力を生み出す。早期に動く企業はコンプライアンス対応プラットフォームを通じて競争優位性を獲得し、遅れをとる企業は顧客の離反に直面するだろう。テクノロジーリーダーは、ベンダーのガバナンスロードマップを直ちに評価し、従来の機能的能力よりも、開発中の自律型コンプライアンスモジュールを持つベンダーを優先すべきだ。ガバナンスモジュールのライセンスコスト、統合の複雑さ、スタッフのトレーニング要件に注意が必要だ。
本当の障害と業界が過去に克服してきた障壁を区別することが重要だ。これらのトレンドは急速に変化しているが、人間の関与や適応性なしに事業部門全体を独立して管理できるシステムの実現までには、まだ数年かかる。同時に、市場が課題にどう対処するかを積極的に追跡することも重要だ。計算能力、ストレージコスト、レガシー統合のロードブロックは急速に解消されつつあるが、ビジネスプロセスの標準化とデータの断片化は依然として大きな障壁となっている。ここに真の課題がある。テクノロジーリーダーには、抵抗を避け、この未来のためのガバナンスと運用モデルの設計を継続することをアドバイスする。
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この記事はVP兼リサーチディレクターのリンダ・アイビー＝ロッサーによって書かれ、元々はこちらに掲載されました。
