2026年、世界の信頼環境はこれまで以上に断片化するだろう。消費者も企業も、信頼が前提ではなく行動によって獲得される恒久的な懐疑状態で活動することを学んでいる。2026年、組織はこの環境で生き残り—そして成功するために—適応しなければならない。今後の1年を形作る3つの重要なトレンドを見ていこう。
消費者は信頼度が低いにもかかわらず、ハイリスクなシナリオで生成AIを活用する
機関やブランドへの信頼は世界的に低下し、消費者は指針を得るために個人的なネットワークや厳選された情報源に目を向けている。特にハイリスクな状況では、人工知能への信頼も低い。例えば、フォレスターのデータによると、オーストラリア、英国、米国のオンライン成人のわずか14%が自動運転車などのシナリオでAIを信頼している。しかし我々は、2026年までに30%の消費者が個人の財務や医療などのハイリスクな意思決定に生成AIツールを使用するようになると予測している。
なぜこのパラドックスが生じるのか？AIの利用は世界的に増加している。以前の調査で強調されたように、北米では米国のオンライン成人の38%が生成AIを使用しており、そのうち60%が週に1回使用している。欧州では、消費者のほぼ3分の1が生成AIツールを試している。そしてAPAC地域では、メトロインドで最も採用率が高く、オンライン成人の半数以上が使用していると報告している。当初我々は、消費者が翻訳ツールやチャットボットなどの低リスクなユースケースで生成AIを使用すると仮定していたが、多くの消費者はAIについてかなり知識を持つようになっている。特に、自分自身をAIに詳しいと考える人々は、リスクと機会の両方を認識している。金融やヘルスケアのアドバイスなど、サービスへのアクセスや手頃な価格が制限されている場合、多くの消費者はAIの出力を相互参照し、情報源を検証し、AIツール使用後に専門家に相談することでリスクを軽減しながら、生成AIを活用することを選択している。これは、組織がAIリスクを軽減しながら、この分野での実験を継続する必要があることを意味している。
ディープフェイクが主流になるにつれ、ディープフェイク検出への支出が急増する
新興技術では、敵対者が先に行動し、企業が追いつくために奔走することが多い。ディープフェイクも例外ではない。2026年、ディープフェイクは主流となり、脅威は評判の損害から悪意ある行為者による直接的な金銭化へとシフトするだろう。企業はこれに対応している：我々は2026年にディープフェイク検出技術への支出が40%増加し、業界やユースケースを超えて採用が広がると予測している。
例えば、メディア企業はコンテンツ認証のためにディープフェイク検出を導入し、ヘルプデスクチームはScattered Spiderキャンペーンで見られたようなソーシャルエンジニアリング攻撃から身を守るためにこれを使用している。金融サービスは詐欺防止のために検出ツールを活用し、HR部門は北朝鮮のITワーカー計画に関連するものを含む合成IDスキャムと戦うために、面接プロセスにこれらを統合している。世界的な要請は明確だ：組織はディープフェイク検出プロバイダーを今すぐ評価し、最もリスクの高いプロセスを更新して、この急速に進化する脅威に先んじる必要がある。
プライバシー保護技術は統合が進む
データプライバシー規制が厳しくなりAI採用が加速する中、プライバシー保護技術は個人データを保護しながらイノベーションを可能にしようとする組織にとって不可欠になっている。2026年には、大手ベンダーやデータプラットフォームが自社のサービスを強化するために、5社以上のプライバシー保護技術企業の買収が行われると予測している。
焦点は、マスキングやトークン化などの従来のプライバシーフィルタリングから、処理中のデータを保護する高度な制御へとシフトしている。準同型暗号、セキュアマルチパーティ計算、ランタイム暗号化、合成データなどの技術が世界的に注目を集めている。例えば、合成データは組織が実データサンプルに関連するリスクを軽減することを可能にするが、適用されるすべての規制に慎重に準拠する必要がある。これらの機能がグローバル市場での競争力の差別化要因となるにつれ、企業はリスクプロファイルとコンプライアンスニーズに最も適したプライバシー保護技術を評価する必要がある。
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この記事はVP、プリンシパルアナリストのエンザ・イアンノポロ氏によって書かれ、こちらに最初に掲載されました。
