この記事は、2026/1/8に公開された「2026 Predictions: The Architecture, Governance, and AI Trends Every Enterprise Must Prepare For」の翻訳です。
2026 年は、実験からインテリジェンスオーケストレーションへの移行の年です。AI、データ、インフラストラクチャ、ガバナンスが 1 つの運用モデルに統合される瞬間です。2024 年と 2025 年が概念実証と 1 回限りのモデル展開によって定義されるとしたら、2026 年は企業が大規模に、安全に、そして測定可能な ROI で AI を運用し始める飛躍の年になるでしょう。
当社の経営陣は、今年はデータが置いておくだけの受け身のストレージから、組織の能動的な記憶へと進化する年となると推測しています。クラウドとオンプレミスのコントロールプレーンを統合することで、あらゆる場所の AI にデータを活用できるようになります。また、今年は AI エージェントがデモンストレーションからデジタルワークフォースの一部へと移行する年でもありますが、これは企業がガバナンス、セキュリティ、責任ある AI の実践をコンピューティングの優先事項と同等に位置付けた場合に限られます。
当社経営陣による来年の予測をご紹介します。
Abhas Ricky（最高戦略責任者）：データ基盤がインテリジェンス層となる
2026 年には、データの価値は（単にデータがどれだけ存在するかではなく）どれだけ理解され、行動に移されるかにかかっていると認識している組織が、AI を活用する競争をリードするでしょう。データは、AI が学習し推論できる、生きたセマンティックでガバナンスされた記憶システムとして機能しなければなりません。
言い換えれば、AI の基盤となるデータを再設計しない限り、AI を拡張することはできません。
構造化、非構造化、リアルタイム、またはモデルによって生成されたものであっても、すべてのデータセットは、それ自身のセマンティクス、リネージ、ガードレールを保持する必要があります。この埋め込まれたコンテキストにより、最新のデータレイクハウスは、受動的なストレージから、情報をコンテキスト化し、ポリシーを適用し、決定を監査し、トレーサビリティを維持できるアクティブなインテリジェンスレイヤーへと進化します。
この基盤が整えば、企業は、今後数年間の AI ROI を定義する機能である、リコール、適応、自己修正を行う、真に自律的なワークフローの構築を開始できます。
Manasi Vartak（チーフ AI アーキテクト）：エージェント AI が実稼働環境に移行し、ガバナンスが不可欠に
減速を予測する見出しがあるにもかかわらず、生成 AI およびエージェント AI に対する企業の需要は、測定可能な ROI への決定的なシフトとともに、2026 年も増加し続けるでしょう（つまり、不正な実験が減り、予測可能で意図的なユースケースベースのアプリケーションが増えます）。その価値の多くはエンタープライズに適応したモデルから生まれ、組織が独自のデータとワークフローに合わせたソリューションを優先するにつれて、パブリックモデルへの依存は徐々に減少します。
ここ数年はAIの限界を試すことに関するものでした。
2026 年は、効果のあるものを拡大することが重要です。
本番環境でエージェントシステムを展開するには、組織には次のことが必要です。
強固なガバナンスの枠組み
明確なデータアクセス制御
データエージェントがアクセスできるものと実行できるアクションを定義する、セキュリティルールと権限フレームワーク
エージェントの行動と意思決定へのオブザーバビリティ
エージェントレジストリとワークフローのバージョン管理で、エージェントの進化を追跡
これにより、責任ある AI の定義が必然的に広がります。公平性とバイアスの軽減は依然として重要ですが、企業がエージェント AI を安全かつ収益性高く拡張したい場合、データパイプライン、システムの動作、AI エージェントの選択全体にわたってエンドツーエンドの説明責任が必要になります。
Sergio Gago（CTO）：コンバージェンスの時代と単一コントロールプレーンの台頭
オンプレミスの制御とクラウドの弾力性の間で長年緊張が続いてきましたが、2026 年は真の融合の年となります。ハイブリッドインフラはもはやレガシーシステムとクラウドシステムの妥協点ではありません。代わりに、大規模に知能を可能にするアーキテクチャの基盤となっています。
Cloudera 経営陣全体で、「AI エージェントが運用ワークフローの一部になる」というテーマが際立っていました。しかしこれまで、その効果は断片化されたデータアクセスによって制限されてきました。一部のモデルはクラウドベースのデータにのみ到達でき、他のモデルは環境全体で部分的なビューを組み合わせていました。多くの人が、統一されたコントロールプレーンは不可能だと考えていました。
しかし、それは2026年に変わります。
Cloudera のハイブリッドアーキテクチャにより、ワークロード（AI エージェントを含む）は、ストレージの場所ではなく、ポリシー、ガバナンス、効率性に導かれて、最も適切な場所で実行できます。これにより、次世代のインテリジェントで調整されたエンタープライズシステムが実現します。
バーティカルによる考察
これらの予測は単なる理論的なものではなく、分野の運用に影響を与える可能性があります。特に小売および金融サービスは、データ基盤の強化、エージェント AI の実稼働への移行、コントロールプレーンの統合により、大きな変革を迎えることになります。
Neelabh Pant（グローバル AI ディレクター）：小売業がサイロ化されたシステムからリアルタイムのコネクテッドインテリジェンスへ
小売業者はすでに AI から大きなリターンを見ており、早期採用者は ROI を最大 6 倍速く実現しています。2026年、成功の鍵を握るのは次のポイントです。
店舗、サプライチェーン、顧客とのやり取り、オンラインエコシステムの全体としてデータをつなぐ
AI エージェントが在庫の更新や返品から顧客の好みまでのリアルタイムの情報に基づいて行動できるようにする
IT 部門に準備してもらうのを待たずに、代わりに非技術系チームが新しいデータ接続やワークフローを作成できるようにする
コントロールプレーンが統合されることで、AI エージェントはデータがどこに保存されているかに関係なくデータをナビゲートして推論を行うことができ、パーソナライゼーション、運用効率、意思決定の迅速化が実現します。データアーキテクチャをモダナイズする小売業者は、イノベーションのペースを設定し続けるでしょう。
Adrien Chenailler（AI業界ソリューション担当シニアディレクター）：金融サービスはAI がプロジェクトではなく運用レイヤーに
金融機関は何年もかけてデータ基盤の最新化に取り組んできました。2026 年、その努力が報われます。銀行、保険会社、投資会社は、AI エージェントがすでに次の項目などをサポートしており、日常業務を AI で実行するケースが増えていくでしょう。
信用リスクスコアリング
不正行為の検知と防止
コンプライアンス調査
クレジットメモの作成
カスタマーサービスのワークフロー
金融サービス業界のリーダーの 91% がすでにハイブリッド AI を非常に価値があると評価しているため、実験の必要性は低下しています。当社はすでに実験を実行済みです。これからは、企業は実行力で競争することになります。統合コントロールプレーンは、コンプライアンスや主権を損なうことなく、システム全体の機密データを AI が分析するために必要な、安全で管理された環境を提供します。
Cloudera のプラットフォームはまさにこの時代のために構築されており、データがクラウド、データセンター、エッジのいずれにあっても、統制された企業全体のインテリジェンスにより、どこからでも AI のデータにアクセスできます。
組織が 2026 年以降もどのように備えることができるかについて、Cloudera の最新のリソースとインサイトをご覧ください。
