2025年を迎えるにあたり、技術革新はさらに加速し、AI、量子コンピューティング、サイバーセキュリティなどの分野で重要な進展が予測されています。
Info-Tech、Gartnerなどの専門家のレポートによると、これらの技術トレンドは、企業のIT戦略に大きな影響を与えるとされています。
この記事では、そんなITトレンドについて2025年に注目すべきポイントをご紹介します。
これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば2025年の最新のITトレンドが丸わかりですよ。
NRIの「IT活用実態調査（2024年）」によると、2024年度、「自社のIT投資1が前年度に比べて増加した」と回答した企業は59.0％でした。
一方、「減少した」と回答した企業は6.9％に過ぎず、多くの企業においてIT投資が行われています。
また2025年度は2024年度よりもIT投資を増加させると答えた企業は53.3％に上ります。
その一方で、生成AIの適用は文章の作成や要約、推敲などといったオフィスワークにとどまる企業が55.8%と多く、社員やスタッフのサポートなどといったビジネス適用はまだまだ発展途上段階といえます。
エージェント型AI（Agentic AI）は、ユーザーの目標を理解し、自律的に計画を立て、行動を起こす次世代の人工知能技術です。
Gartnerは、エージェントAIがユーザーに最適な選択肢を自動的に提案し、意思決定プロセスをサポートする技術が、今後2〜3年以内に登場すると予測しています。これにより、企業はより迅速かつ正確な意思決定を実現できるでしょう。
さらに、Info-Techによると、AIは生成AIチャットボットやアバターなど、ユーザー体験を大きく変える技術も普及していきます。
従来のAIは、情報の要約や推奨事項の提示にとどまりましたが、エージェント型AIは選択肢を提示するだけでなく、ユーザーの意図に基づいて最適な行動を自律的に選び、実行する能力を持ちます。
エージェント型AIは、ユーザーの代わりに複雑な意思決定プロセスを実行し、タスクを効率化します。たとえば、ビジネス環境では、営業担当者がAIに販売計画を任せたり、カスタマーサポートがAIエージェントに自動応答を委任したりできます。
多数のタスクを同時に処理できるため、企業の生産性向上や業務効率化に寄与します。例えば、在庫管理、物流の最適化、カスタマーサポートの自動化などが可能です。
エージェント型AIは、仮想の業務パートナーとして、人的リソースの不足を補います。これにより、企業は専門性の高い業務に集中でき、人的資源の負担軽減が期待されます。
エージェント型AIの導入には、強固なガイドラインと管理体制が必要です。
AIの意思決定がユーザーの意図と異なる結果を生むリスクがあるため、透明性のある運用と倫理的な制約が不可欠です。
また、AIが誤った判断をした場合の責任の所在を明確にする必要もあります。
量子コンピューティングは、2025年に大きな進展を迎える分野の一つです。
Info-TechとGartnerのレポートによると、量子コンピュータは理論段階を超え、クラウドを通じて実際のビジネスに活用されるようになります。
そもそも量子コンピュータとは量子力学の原理を利用して従来のコンピューターでは解決が難しい問題を効率的に処理する次世代の計算技術です。
従来のコンピューターが0と1の二進法を用いるのに対し、量子コンピューターは「量子ビット（キュービット）」を使用し、同時に0と1の状態を取れる「重ね合わせ」や、離れたキュービット間で情報が連携する「量子もつれ」などの現象を活用します。
こうした量子コンピュータの技術は今後、金融、医療、政府などの分野で最適化問題の解決が進展するでしょう。
またGartnerは、量子コンピュータによる既存暗号の解読リスクに対処するため、多くの企業が2〜3年以内にポスト量子暗号技術を導入する必要があると警告しています。
ハイブリッドクラウドコンピューティングは、オンプレミス（自社運用型）のデータセンター、パブリッククラウド（例えばAWS、Azure、Google Cloudなど）、およびプライベートクラウドを統合し、相互運用可能なIT環境を構築する技術です。
企業は、各環境の利点を最大限に活用しながら、柔軟でスケーラブルなインフラを実現できます。
Gartnerの「2025年の戦略的技術トレンド」では、ハイブリッドコンピューティングについて、異なる計算プラットフォーム（CPU、GPU、量子コンピューティングなど）の統合で、自律型ビジネスを実現できるとしています。
先ほどのハイブリッドクラウドコンピューティングもそうですが、エネルギー効率の向上と持続可能なコンピューティングは、IT業界が直面する重要な課題であり、環境保護と経済的な持続可能性を両立するための取り組みです。
企業は、エネルギー集約型のアルゴリズムをよりエコなクラウドプロバイダーに移行するなど、持続可能なコンピューティングを模索しています。
Gartnerは、光学技術やニューロモルフィック技術、DNAストレージなどがエネルギー効率の向上に貢献する可能性があると指摘しています。
エネルギー効率の向上には新しいスキル、ハードウェア、ツールが必要で、移行コストや運用の複雑化が課題です。
しかし、持続可能なコンピューティングは、社会的責任を果たすだけでなく、長期的なコスト削減と競争力の強化にも寄与します。
企業はエネルギー消費を最適化することで、ビジネスと環境の両方で持続可能な成長を目指すべきです。
サイバーセキュリティは、AIや量子コンピューティングの進展とともに、ますます重要性を増しています。
特に、生成AIを利用したディープフェイクやデジタルヒューマン技術が悪用されるリスクが高まり、企業はこれに対抗するためのツールを整備する必要があります。
Info-Techの報告によれば、ディープフェイク対策として、AIによる検出ツールやコンテンツ認証技術が企業の間で導入されつつあります。
また、サイバー攻撃に対処するための高度なAIセキュリティシステムも求められています。
サイバーセキュリティ対策の１つにポスト量子暗号技術があります。
ポスト量子暗号技術（PQC）は、量子コンピューターの普及に備えて、従来の暗号技術の限界を克服する新しいセキュリティ対策です。
量子コンピューターは、現在の公開鍵暗号アルゴリズム（RSAやECCなど）を短時間で破る可能性があり、情報セキュリティに深刻なリスクをもたらします。
このため、量子計算に耐性のある暗号アルゴリズムの導入が急務となっています。
PQCは、量子コンピューターでも解読が困難なアルゴリズムを使用します。例えば、格子ベースの暗号技術やコードベースの暗号技術などが代表的です。
これらは、大量の計算資源を必要とするため、量子コンピューターによる解読が難しいとされています。
金融、医療、政府などの機密情報を扱う分野では、量子時代に備えたセキュリティ強化が必須です。
PQCは、現在のセキュリティ基準を維持しつつ、未来の脅威にも対応します。
国際的な標準化機関では、量子耐性アルゴリズムの選定と標準化が進行中です。
2024年には主要な暗号標準が公開され、業界全体での導入が期待されています。
多機能ロボットとは、単一のタスクに特化した従来のロボットとは異なり、複数の機能を持ち、異なるタスク間をシームレスに切り替えられるロボットです。
2030年までに80%の人々が日常的にこれらのロボットと関わると予測されています。
この技術は、製造業や物流、医療、家庭など、幅広い分野での活用が期待されています。
多機能ロボットは、組み立て、検査、梱包、配送などの異なる作業を1台で実行できます。これにより、専用ロボットを複数導入する必要がなくなり、設備コストの削減が可能です。
特定の用途に固定されないため、ニーズに応じて新しいタスクを割り当てたり、プログラムを更新したりすることで、容易に機能を拡張できます。
インフラ変更を最小限に抑えつつ導入できるため、投資回収も早まります。
自律型の多機能ロボットは、センサーとAIを活用し、環境の変化に適応して作業を最適化します。
複数のロボットが連携することで、作業の効率化と生産性の向上が期待されます。
業界全体での価格や基本機能の標準化が進んでおらず、導入にあたっての比較検討が難しい点が挙げられます。
多機能性を実現するためには、複雑なソフトウェア開発や高性能ハードウェアが必要であり、初期導入コストが高くなる可能性があります。
AI技術を用いて偽の音声、画像、映像などを作成する技術で、サイバー攻撃や情報操作に悪用される危険性があります。
この問題に対処するため、ディープフェイク対策技術が重要視されています。
偽の人物映像や音声を使った詐欺やなりすましが増加し、個人情報の盗難や金融詐欺のリスクが高まっています。
政治的なデマや偽ニュースを拡散させ、社会的混乱を引き起こす可能性があります。
偽の広告や悪意あるコンテンツが企業ブランドのイメージを損なう恐れがあります。
ディープフェイク検出のためのAIアルゴリズムが開発され、疑わしいメディアの特性を分析して偽造の有無を判定します。
ブロックチェーン技術を活用して、画像や映像の出所と改変履歴を追跡する手法が注目されています。
ユーザーの行動パターンをリアルタイムで分析し、疑わしいアクティビティには追加の認証手続きを求める仕組みが導入されています。
政府や業界団体が協力し、ディープフェイク対策の基準と法的枠組みの整備が進められています。
気候変動対策技術は引き続き成長分野です。
電気自動車、炭素回収技術、バッテリー開発などの進展が重要なテーマとなり、持続可能なエネルギー管理と効率化が推進されるでしょう。
ここで重要なのは、技術がスケールアップするために政府の支援や規制が欠かせないことです。
また、既存のインフラが気候技術の採用を妨げることもあり、これを解決するための革新が必要です。
気候テクノロジーの分野では過度な期待と現実のギャップがあるため、適切な投資と慎重な開発が求められています
バイオテクノロジーは医療、農業、環境分野での進化を促進します。
CRISPRによる遺伝子編集が普及し、遺伝性疾患やがん治療の個別化が進むでしょう。
また、気候変動に強い作物の開発や、培養肉の普及も見込まれています。これにより、人々の生活の質が向上すると期待されています。
いかがでしたでしょうか。本日は2025年の最新のITトレンド予測について解説していきました。
2025年には、AI、量子コンピューティング、サイバーセキュリティなどの分野で大きな技術的進展が見込まれ、企業のIT戦略に新たな課題と機会がもたらされるでしょう。
これらの技術を効果的に活用するためには、リスクを理解し、適切な対策を講じることが不可欠です。
企業のリーダーは、これらの技術トレンドをしっかりと把握し、未来に備える必要があります。
2026年のベトナムは、東南アジアの中でも特に「デジタル化が成熟段階に入りつつある国」として注目を集めています。 スマートフォンの普及、ソーシャルメディアの浸透、高速通信インフラの整備、そして若く人口ボーナス期にある社会構造が相まって、デジタル技術はすでに人々の日常生活、経済活動、情報収集の中核となっています。 この記事では、DataReportal「Digital 2026 Vietnam」レポートをもとに、2026年のベトナムにおけるデジタルデバイス、インターネット、ソーシャルメディア、主要プラットフォームの利用状況とその背景、そして今後の方向性について総合的に解説していきます。 ベトナムのデジタルの最新情報が気になる方 社内のIT人材が不足している方 ベトナムのIT人材が気になる方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばベトナムのデジタルの最新情報や動向が丸わかりですよ。 関連記事： 【2024年版】ベトナムのDX市場の状況と動向 2025年のベトナム デジタル状況、最新動向 (more…)
ソフトウェア開発の歴史において、エンジニアの核心的な能力は「コードを書く力」で測られてきました。しかし、AI技術が飛躍的に進歩し、人間よりも速く一貫性のあるコードを生成できるようになった今、その価値の軸が大きくシフトしています。 これからのエンジニアに求められるのは、単なるプログラミングスキルではなく、いかに高度なAI活用を行い、システムに何を許し、何を許さないかという「制約」を正しく設計できるかという点にあります。 (more…)
クラウドコンピューティングは、企業や政府のデジタルトランスフォーメーション（DX）を支える基盤です。 データ保存、アプリケーション実行、AI・データ分析など、あらゆるITインフラがクラウドを通じて提供されるようになった現代において、クラウド市場の動向は企業戦略の要です。 2026年は世界的に5G、AI、IoT（モノのインターネット）、機械学習などがクラウド活用を加速させ、市場全体が大きく成長すると予測されています。 この記事では、2026年のクラウド市場について世界市場の最新シェアや日本国内のクラウド市場シェアとその特徴などを紹介していきます。 企業の IT戦略・DX推進担当者の方 クラウド関連ビジネスに関わる方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば2026年のクラウド市場のシェアやトレンドが丸わかりですよ。 (more…)
2030年に向けて、日本のIT市場は単なる成長産業ではなく、社会全体を支える基盤（インフラ）としての性格を一層強めていくと考えられます。 背景には、世界規模で進行するデジタル化、AI技術の急速な発展、クラウドサービスの定着、そして日本固有の人口減少・地方分散という社会構造の変化があります。 この記事では、世界のICT市場動向を起点に、日本のソーシャルメディア、メタバース、クラウド、データセンター、情報セキュリティといった分野が、2030年に向けてどのように変化していくのかを多角的に整理していきます。 IT市場の未来が気になる方 AI技術がどのように発展していくか気になる方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば日本のIT市場の未来が丸わかりですよ。 (more…)
日本は2030年代に入ると急激に人口が減少し、労働力全体の供給が縮小するとの構造的な課題を抱えています。 特にデジタル技術の中心となるAI（人工知能）やロボットの開発・利活用を担う人材の不足が深刻になるとの推計が経済産業省の将来試算で示されています。 現在の教育・採用のままでは、2040年にAI・ロボット関連の人材が約326万人不足する可能性があるとされています。 この数字の背景には、生成AIの急速な普及やデジタル技術の社会インフラ化がある一方で、既存の人材供給は追いつかず、求められるスキルとのミスマッチが拡大している実態があります。 この記事では、こうした人材リスクの本質を整理しつつ、デジタル人材減少時代を生き抜く方策として、オフショア（海外）によるグローバル開発チームの構築戦略をご紹介します。 人材不足にお悩みの方 オフショア開発に興味がある方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばデジタル人材減少時代をどう生き抜くかその方法がわかりますよ。 (more…)
近年、製造業はかつてないほどの環境変化に直面しています。 需要変動の激化、多品種少量生産への対応、グローバルサプライチェーンの複雑化、人手不足、原材料価格の高騰など、経営・現場の両面で不確実性が増大しているのです。 このような状況下において、多くの企業が課題として挙げるのが生産管理の属人化・分断化です。 販売計画と生産計画が連動していない 在庫情報がリアルタイムに把握できない 工程進捗が見えず、計画変更が後手に回る システムは導入しているが、Excelや紙運用が残っている これらの問題は、部分最適なシステム導入や、部門ごとに分断された業務プロセスによって引き起こされることが多いです。 こうした背景の中で注目されているのが、IFS（Industrial and Financial Systems）を活用した統合型生産管理の自動化。 この記事では、IFSの特長を踏まえながら、製造業における生産管理自動化の方式と、それを支えるプロセスモデルについて詳しく解説していきます。 (more…)