[ITmedia エンタープライズ] 「非言語系AI」はLLMの弱点を補えるか？ Gartner「2027年の戦略的テクノロジのトップ・トレンド」

AIの議論は「何ができるか」から「どう統制するか」へ――。Gartnerは2027年のトップ・トレンド10項目の大半を、自律型エージェントの統制と変化に耐える基盤の設計に充てた。一方で同社が「まだ不足している」とする、AIの頭脳に当たる3つの技術とは。

» 2026年11月12日 07時00分 公開

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　ガートナージャパン（以下、Gartner）は2026年11月4日、「2027年の戦略的テクノロジのトップ・トレンド」を発表した。本稿では、同日開催された記者説明会で池田武史氏（バイス プレジデント アナリスト）が説明した内容と併せて紹介する。

　今回、Gartnerが発表した10項目は「非テキストのフロンティアAIを活用する」「自律型エージェント・プラットフォームを統制する」「揺るぎないアジリティを設計する」の3つの柱に分かれる。

図1　2027年の戦略的テクノロジのトップ・トレンド（出典：ガートナージャパンのプレスリリース）

　2026年版では現実世界をリアルタイムに感知して動作する「フィジカルAI」のように「AIで何ができるようになるか」を示す項目が目を引いたが、2027年版は10項目のうち4項目を自律型エージェントの統制に、3項目を変化に耐える基盤の設計に充てられているのが注目点だ。ユーザーの関心は「何ができるか」から「どう制御するか」へ移りつつあるとGartnerは見ているようだ。

　AIの活用範囲が個人のタスクから、複数の部署が関わる業務や物理空間へ広がる中で、「AIをいかにコントロールするか」「ハルシネーションのように指示に反した動きをいかに防ぐか」という要請が高まっていることが、項目の並びからうかがえる。

　一方、AIの可能性について、池田氏はテキスト以外のAIの進化に多く言及した。第1の柱に並ぶ「大規模定量モデル（LQM）」「音声推論モデル」「ワールド・モデル」は、数値計算、音声、物理空間のシミュレーションをそれぞれ担う。

　大規模言語モデル（LLM）を中心に生成AIの導入が進む中で、Gartnerはなぜ「テキスト以外」のAIを柱に据えたのか。これらのAIは音声認識や数理モデルといった既存の技術と何が違うのか。

数値、音声、物理空間　「テキスト以外」のAIは既存技術と何が違う？

　池田氏によると、LQMは数値計算や物理法則に基づく演算をニューラルネットワークの中で実行するモデルだ。統計的な処理を基本とする生成AIに対し、解析的な手法を取り込み、計算効率と説明可能性を高めることを狙う。同氏は「LLMは言葉、つまり人間との対話を取り持つものですが、コンピュータに担わせたいのはそれだけではありません。金融工学や制御系の数理モデルを取り込んだ『賢く信頼できるAI』にすることが目標です」と説明した。普及には5～8年を見込んでいるという。

　この3つのモデルの中で最も実用化が近いのが、音声推論モデル（1～3年）だ。「音声をテキスト化してトーンを分析する」既存技術との違いについて池田氏は、「音声をテキストに変換せず音声のまま学習・推論して音声で返す点が技術的に異なる」と説明する。

　従来の手法では音声をテキスト化する「文字起こし」の段階で、感情や間の取り方といった情報がそぎ落とされる。音声推論モデルはこうした情報を保つことで、テキスト化されない発言者の意図を理解し、判断や次の行動まで担うものだ。

　活用場面としてはコールセンターのほか、医療や教育のように複雑な判断を伴う領域での対話が挙がっている。Gartnerは、2030年までに企業の音声対話の70％超が音声モデルで自律的に処理されると予測する（2026年時点では10％未満）。一方で池田氏は、人の感情や心理を推し量る技術だけに、プライバシーとガバナンスの面で細心の注意が必要だとも述べた。

　ワールド・モデルは5年以上先の普及が見込まれている技術だ。3次元空間の構成や物理法則といった「世界の前提条件」をあらかじめAIに持たせ、一から全てを推論する負荷を減らす。池田氏は、限定された条件の中でAIを動作させることで、フィジカルAIやビジネス戦略の検証を安全かつ低コストに実施できるようになると説明した。

トップ・トレンドは「製品のリスト」ではない

　池田氏はトップ・トレンドを「来年すぐに買ったり作ったりする製品のリストではなく、今後の経営戦略の中で自社にどう位置付けるかを検討するためのもの」と説明した。その上で、自社のコアコンピタンス（中核的な強み）やビジネスインパクトの大きい領域から評価し、優先順位を付けることを勧めた。