※本記事は2025年11月25日に米国で公開されたThe Future of AI Agents: Top Predictions and Trends to Watch in 2026の抄訳です。本記事の正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語が優先されます。

2025年、企業向けAIは単純なプロンプトやリアクティブなテキスト生成を超えて、新しく現実のものへと進化しました。デジタルAIエージェントは単に会話をするだけでなく行動を実行する存在となりました。

「バイブコーディング」の出現、すなわち自然言語プロンプトからコードを生成する生成AIの利用が急速に拡大するトレンドは開発の民主化を急速に進めましたが、同時にセキュリティと信頼性に関する懸念も生じさせました。一方で、企業は「ワークスロップ」という現実に対峙せざるを得ませんでした。これは低品質でハルシネーションを含むAIノイズの氾濫を指し、従業員が時間を節約するために導入したはずのAIエージェントを監査するために何時間も費やすことを余儀なくされる状況です。

2026年に向けて、AIエージェントの勢いに疑いはありません。CIOを対象としたSalesforceの新たな調査によれば、AIの導入率は昨年比282%と急増しており、このテクノロジーの牽引力を示しています。しかしながら、同レポートによると、多くのリーダーが自律型AIエージェントファーストの戦略への完全移行に依然として躊躇している実態も明らかになっています。その理由は、リーダーたちが自律的な行動のリスクと、規模拡大による明らかな利益を天秤にかける中で、データへの信頼性が最大のボトルネックとなっていることです。

現在の問題は、AIエージェントが仕事の進め方を変えるかどうかではなく、組織がそれらをどのように調整し、信頼し、共存していくかです。以下の予測では、以下の点を探ります。

• エージェンティックAIの未来：プロアクティブなマルチAIエージェントシステム
• 差別化要因としての信頼性の高いエージェンティックAI
• エージェンティックAIの予想外の活用事例
• エージェンティックAIがもたらす広範な影響
• エージェンティックAIを成功させるために必要な要素

Salesforceとは何か（そして、経営陣の未来予測は）？

Salesforceは、あらゆる規模の組織がエージェンティック エンタープライズとなることを支援しています。信頼性の高い統合プラットフォーム上で人とAIエージェント、アプリケーション、データを統合し、これまでにない成長と革新を実現します。

Salesforceのリーダー陣は、ビジネスに影響を与える最新のAIトレンド、テクノロジー、課題の最前線に立ち、あらゆる業界の顧客がエージェンティック エンタープライズへの変革を遂げる支援をしています。市場分析や顧客との対話、内部データから得た専門知識とインサイトを活かし、未来の可能性を明らかにします。

エージェンティックAIの未来：プロアクティブなマルチAIエージェントシステム

AIの未来はロボットではなくチームである
「企業は急速に『調整された労働力』モデルへと移行するでしょう。単一のAIから、主要な『オーケストレーター』AIエージェントが小規模な専門AIエージェントを指揮するシステムへと移行しています。このモデルにより、よく管理された人間のチームと同様に、より高度な専門性、効率性、拡張性を可能となります。重要なことは、このモデルが人の管理権限を維持しつつ、人の役割を高度な監督者へと移行させる点です。監督者はAI搭載の可観測性ツールを活用し、安全策の設定、倫理の確保、デジタルチーム全体のパフォーマンス監督を行います」
Armita Peymandoust（アルミタ・ペイマンドゥスト）Salesforce フォワードデプロイドエンジニアリング担当SVP

マルチAIエージェンティック エンタープライズがついに到来する
「2026年までに単一のAIエージェントはデジタル上で孤立した存在となり限定的に価値は提供するものの拡張性に欠け、企業の生産性をパラドックスに陥れるでしょう。企業が真に成功するには、AIエージェント同士が部門を越え、組織外ともシームレスに連携する完全に調整されたデジタル労働力が不可欠となります。単一のAIエージェントからマルチAIエージェントのインテリジェンスへの移行は、3つの必須テクノロジー基盤の確立により阻まれています。それはすなわち、オープンな相互運用性と通信のためのマルチAIエージェントプロトコル、単一のデータ基盤のために統合されたマルチAIエージェントのコンテキスト（文脈）、そしてあらゆるAIエージェントのセキュリティと可観測性を確保する堅牢なマルチAIエージェントのガバナンスです」
Muralidhar Krishnaprasad (MK)  C360プラットフォーム、アプリ、インダストリーズ、およびAgentforce担当プレジデント兼CTO

AIエージェントはタスクの遂行者から成果の責任者へと移行する
「タスクを遂行する会話型アシスタントAIエージェントから、業務の基盤に深く組み込まれた成果責任型AIエージェントへと移行します。AIエージェントに指示を与える代わりに目標を設定します。顧客満足度の向上、パイプラインの拡大、解決までの時間短縮など、AIエージェントは深い組織理解のもと、業務内で積極的に活動し、人やプロセス、データをダイナミックに連携させて成果を推進する方法を学びます。いうなれば『これを行ってください』という指示から 『この成果を求めています』という要求への転換と捉えてください。次の変革は、AIエージェントが指示に従うだけでなく、自ら成果を推進する段階に到達した時に起こります」
ナンシー・シュー（Nancy Xu）Salesforce AI VP

AIエージェントはユーザー主導型からイベント駆動型へ移行する
「AIエージェントは自律性を獲得し、イベント駆動で作業を開始します。例えば、あるAIエージェントがパフォーマンスの問題を発見した場合、開発AIエージェントと自動的に連携し、人の指示なしに問題の分析、修正、テストを実行するよう指示します」
ダン・フェルナンデス（Dan Fernandez）デベロッパーサービス製品担当VP

シミュレーション「ジム」により企業の学習ループが飛躍的に強化される
「2026年までに、AIエージェントは共有された意味基準とシミュレーション『ジム』を組み合わせることで、現実世界が許容する速度を超えて学習するようになります。この環境では、練習し、失敗し、繰り返し改善することが可能です。データがプラットフォーム間でコンテキスト（文脈）を保持し、AIエージェントが加速された環境で訓練されることで、学習ループが加速し、企業はより安全で賢いAIエージェントを大規模に獲得できるようになります。SalesforceのeVerse（英語）は、この仕組みの初期の事例であり、既に顧客の成果向上に貢献しています。将来的には（おそらく2026年以降）、新たなインターフェースにより知識労働者向けにシミュレーションの力が解放され、提案や行動前に豊富なWhat-If分析が可能となるでしょう」
マーク・エスコボサ（Marc Escobosa） Salesforce Futures VP

差別化要因としての信頼性の高いエージェンティックAI

ブランドのアイデンティティはAIのアイデンティティによって定義される
「2026 年までに、ブランドはロゴやスローガンではなく、そのAIによって定義されるようになるでしょう。カスタマイズ可能なこれらのAIエージェントは、スマートでパーソナライズされ、絶えず進化し、究極のブランドアンバサダーとなるでしょう。この新しい現実では、その差は絶対的なものとなり、AIが一貫して卓越した体験を提供するブランドが勝利し、その他のブランドは取り残されることになるでしょう」
アダム・エヴァンス（Adam Evans）、Salesforce AI EVP & GM

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関係性知能がAIエージェント体験における差別化要因となる
「消費者向けチャットボットがAIエージェントに近づく中、ユーザーは既に履歴や嗜好、パーソナライズされたコンテキスト（文脈）に基づいたデジタルインタラクションに慣れつつあります。対照的に、凡庸な体験は次第に不自然さを感じさせるようになってきています。深いパーソナライゼーションが標準となるにつれて、企業は差別化の鍵として関係性知能に注力する必要性をますます強く感じるでしょう。リソース配分は、注目を集めるための競争から、より深く、より繊細で、より長期的な関係構築への投資へと移行していくでしょう。関係構築をAIエージェントの領域へ移行させる方法を確立した企業は、AIコマースが加速する中で、非常に大きな先行者利益を獲得することになります。2026年には、部門や機能を横断して顧客関係を統括する『最高関係責任者（Chief Relationship Officer）』が登場するでしょう」
ミック・コスティガン（Mick Costigan）、Salesforce Futures VP

AIのインターフェースこそが新たな競争力のエッジになる
「2026年までに、あらゆる企業がAIインターフェースを導入するでしょう。しかし、ますます競争が激化する市場において、真の差別化をもたらすのは、実際のビジネス成果を生み出すAIです。顧客体験のエージェンティックトランスフォーメーションは、企業の最も重要な投資となるでしょう。実験の年から測定可能な影響をもたらす年へと移行する中で、CEOはこの変革を主導し、組織を厳選された信頼性の高いパートナーに集中させます。これらのパートナーは、AIの可能性を顧客中心主義、インテリジェントなワークフロー、そして自社のビジネスに合わせて構築されたオープンなエンタープライズグレードのプラットフォームに基づく成果へと転換する支援が可能です」
マダブ・タッタイ（Madhav Thattai）、Salesforce AI COO

信頼性の高いエージェンティックAI導入が株主価値向上の重要な推進力になる
「2026年には、企業がAIエージェントを活用して業務効率化を図りつつ、信頼性の高い成果を確保する手法に対して株主がより強い関心を寄せるようになるでしょう。試験的なフェーズを脱し、AIエージェントが実際のビジネス価値をどのように生み出すかを明確に示すフェーズへと移行します。AIツールの仕組みを率直に説明しサクセスストーリーを語る企業が、全てのステークホルダーとの間で持続的な信頼関係を構築する上で優位な立場に立つでしょう」
サバスティアン・ナイルズ（Sabastian Niles）、プレジデント 兼 最高法務責任者

指示遵守率が主要な信頼性の指標になる
「2026年には、AIエージェントが『機能している』かどうかの判断基準が、単純な出力から測定可能な指示遵守率へと移行し、AIガバナンスにおける業界の新たな主要な信頼性の指標となるでしょう。企業は確率的な順守スコア（高・低・不確実の3段階）を要求するようになり、開発者はそれに応じて指示を改善し、CIOからAIエージェントの信頼性と信頼性に対する確信を得られるようになります。この定量的な順守指標への注力は、企業AIエージェントの拡張と高コストなエラー回避に不可欠であり、安全で信頼性の高いAIの新たな基準を確立するでしょう」
モヒス・シュリヴァスタヴァ（Mohith Shrivastava） プリンシパル・デベロッパー・アドボケート

接続されたインテリジェンスこそが次なる競争優位性になる
「勝利を収める企業は、最も多くのAIを導入する企業ではなく、接続されたインテリジェンスを中心に事業モデルを再構築する企業です。これにより、初めて真のエージェンティック エンタープライズが実現します。人とAIのチームメイトが同じコンテキスト（文脈）でリアルタイムに協働し、遂に意図したスピードで実行される世界です。仕事は受動的な単独作業から、プライオリティが明確で目的意識を持った活動へと移行します。この世界では、Slackを単なるコラボレーションツールではなく、エンタープライズ インテリジェンスのためのオペレーティングシステムとして位置付ける企業に優位性が生まれます。つまり、ナレッジが蓄積され、意思決定が行われ、行動が生まれる場として活用する企業です」
デニス・ドレッサー（Denise Dresser）Slack CEO

エージェンティックAIの予想外のユースケース 

AIが能動的なサイバー脅威ハンティングへと移行する
「AIにより、防御側と攻撃側の双方にとって、サイバーセキュリティのゲームチェンジが続いています。サイバーセキュリティチームが効率向上と防御強化のためにAIを活用しているのと同様に、攻撃者も攻撃の規模拡大にAIを利用しています。AIは、電動アシスト自転車がサイクリングにもたらしたものに例えられます。ライダーは依然としてバランスを取りペダルを漕ぐ必要がありますが、速度や走行距離、持久力は向上するのです。AIは攻撃者と防御者の双方のペースと範囲を拡大しますが、多くのタスクは従来通りです。AIはチームのカバー範囲を拡大します。反復作業の自動化、異常検知、攻撃者の行動予測、膨大なデータセットの処理によるリアルタイムリスク可視化などです。脅威インテリジェンスと対応にAIを統合することで、組織は脅威への対応から予測へと移行し、かつてない速さで脅威に対応できるようになります」
ブラッド・アーキン（Brad Arkin）チーフ・トラスト・オフィサー

空間知能を備えたAIモデルにより自律性に向けた新たな競争を加速する
「トランスフォーマーアーキテクチャに基づく大規模言語モデル（LLM）が現在のAI競争を牽引してきましたが、物理世界の仕組みに対する確固たる理解にはまだ至っていません。フェイフェイ・リー氏が率いるWorld Labsなどで開発が進む新たな世界モデルのアーキテクチャは、NeRF（Neural Radiance Fields、ニューラル放射輝度場）や点群、より豊富な3Dデータを用いて学習することで知能を拡張します。これらのモデルは空間や幾何学、さらには重力や圧力といった基本的な物理力までも、より一貫性を持って把握することが可能になると期待されています。こうした新たな能力が成熟するにつれ、ロボティクスの加速、没入型シミュレーションの開発、よりインテリジェントな実世界自動化の実現が促進されるでしょう。2026年には、これらのモデルを開発し実用ケースへ適用する競争が加速する見込みです」
ダニエル・リム（Daniel Lim）Salesforce Futures シニアディレクター

ファイアウォールは不要：エージェンティックAIが企業の「自己修復型」免疫システムになる
「セキュリティにおいて、エージェンティックAIは単なるツールではなく、生物の免疫システムのように機能するシステムとなるでしょう。2026年末までに、境界防御から自律的なワークフローの完全性へ焦点を移し、エージェンティックAIを用いてネットワークのエンドポイントだけでなく、ビジネスプロセスの『健全性』を監視するようになります。これらの自律型セキュリティAIエージェントは、重要システムに対して継続的な行動基準を確立し、脅威の逸脱を検知すると、感染したワークフローを自律的に隔離し、ミリ秒単位でパッチを適用することで、『自己修復』セキュリティの状態を実現します。これにより、低～中レベルのセキュリティアラートの大部分が排除され、人間のチームは戦略的な脅威ハンティングとAIエージェントの自律的行動の統制に専念できるようになります。最大の運用上の課題は、人の承認を求める前にAIがシステム変更を開始することを信頼することになるでしょう」
マーラ・ヘイ（Marla Hay）セキュリティ、プライバシー、データ保護製品担当SVP

エージェンティックAIがもたらす広範な影響

AIネイティブエンジニアがコードだけでなくエンジニアリング文化そのものを再構築する
「『AIネイティブエンジニア』の台頭により、ソフトウェア開発が根本的に再定義され、個人の効率性を超えて組織全体の集合知へと進化するでしょう。次の波は、チームがアイデアを集団的に成果物としてリリースする速度で測定されるでしょう。この新世代のAIネイティブエンジニアは、複数の設計ドキュメントを迅速に統合し、コーディング手法を把握し、複雑なコードベースに数時間以内に習熟します。従来必要だった数週間や数ヶ月を大幅に短縮するのです。その結果、エンジニアリングチーム間には相互価値交換を伴う新たなダイナミズムが生まれます。経験豊富な開発者はシステムアーキテクチャの知識やドメイン専門性を共有すると同時に、AIネイティブの若手チームメンバーから最先端技術のトレーニングを受けます。こうした進化するメンターシップの力学は、有機的なイノベーション共有に理想的な環境を育みます。このペアリングを正式に導入する組織は、機能リリースを30～50％高速化し、数百万ドル規模のイノベーションの速度を実現するでしょう」
ヴィヴィアン・ウェイ（Vivienne Wei）Unified Agentforce Platform COO

民主化により新たなカテゴリーの個人向けアプリケーションが誕生する
「事前設定済みのブラウザベースの統合開発環境（IDE）や高水準の抽象化を提供するプラットフォームを通じて開発障壁が低下し続ける中、新たなカテゴリーの社内アプリケーションが登場するでしょう。これらの個人向けアプリは、従来の開発者ではない人々（これまでExcelスプレッドシートを利用していたような人々）によって構築され、個々の課題を解決したり、実験を実行したり、企業環境内でデータを可視化したりするために活用されます。この民主化により、誰もが自社の既存インフラと環境を活用し、特定のニーズに合わせたアプリケーションを素早く『即興的にコード化』することが可能となるでしょう」
ダン・フェルナンデス（Dan Fernandez）デベロッパーサービス製品担当VP

アンビエント・インテリジェンスが現実に
「新たなインターフェースパターンの予測は、非常に困難であることで知られています。VRのように『魔法と見分けがつかない』テクノロジーでさえ、普及するためには人間のニーズを満たさねばなりません。実際の使用量では、予期される熱意が見落としがちな欠陥が明らかになるものです。しかし、より環境に適応したAIファーストの新たなインタラクションパターンにより、操作上の摩擦が解消され、実用的な知能への最短ルートが提供され、タップやクリックに頼らずともタスクを委任できる環境が整いつつあります。常に稼働するAIエージェントを想像してみてください。仕事の会話を（もちろん許可を得て）傍聴し、リアルタイムで実行してチームの作業効率とスピードを向上させます。音声機能の向上やパーソナライズされたUI、直感的なオートコンプリート設計、高速な学習ループのすべてが自律的な環境づくりを推進します。これらの革新が相まって、現在のAIインタラクションを支配するスマートフォンやデスクトップへの依存度が低下するでしょう。特に製品調査、ショッピング、旅行・イベント計画といった消費者向けユースケースにおいて顕著です。2026年には、画期的な『AIデバイス』が登場する可能性すらあります」
ピーター・シュワルツ（Peter Schwartz）ストラテジックプランニング担当SVP

持続可能なAIには意外なヒーローが登場します。それは水です
「エージェンティック エンタープライズが主流となる中、AIの環境負荷が経営陣の注目を集めつつあり、水こそが持続可能なイノベーションにおける予想外の戦場として浮上しています。来年、企業はAIの水消費量への取り組みが、単なる節水ではなく、インテリジェンスの動力源とその場所について根本的に考え直すことであると認識するようになるでしょう。最も戦略的なリーダーたちは、AIコンピューティングの最適化は、コスト削減だけでなく、排出量の削減、水消費量の削減、レイテンシーの改善など、サステナビリティとパフォーマンスの面でも特典があるということを理解するでしょう」
スニャ・ノーマン（Sunya Norman）インパクト担当SVP

連邦政府（ワシントン D.C.）はAIスキル向上に積極的に乗り出す——しかも迅速に2026年、連邦政府は長年連邦職員のAIスキル開発を阻んできた障壁の撤廃に乗り出すでしょう。デジタルのAIエージェントが公共サービスを急速に変革する中、ホワイトハウスと議会はAI習熟度を単なるテクノロジーのイニシアチブではなく、国家競争力と労働力準備態勢の問題として捉えるようになります。ナラティブは逆転します。AIは公務員に取って代わるのではなく、時代遅れのシステムから彼らを救うのです。人間の判断力とAI能力が連携する『ハイブリッド型連邦職員体制』を構築する立法と資金調達の機運が高まっています。これにより政府業務が近代化され、AI時代における公務従事の意義が再定義されるでしょう」
ヒュー・ギャンブル（Hugh Gamble）連邦政府政策担当VP

AIエージェントは消費者により多くの権限を移譲し、市場競争を促進する
「優れた消費者向けAIエージェントは、人間の代理人に支出の最適化、大規模な比較検討、プロ並みの調査、そして経験豊富な訴訟弁護士のような交渉を行うための、はるかに大きな権限を与えます。消費者は既に一部の苦情対応や企業とのコミュニケーションをAIに委ね、契約内容を好みのチャットボットに読み込ませ、追加アドオンの購入前に相談するといった行動を取っています。こうした行動の総体として、消費者は既に賢明で、より見識があり、情報通であり、企業が期待に応えなければ他へ資金を移す可能性が高まっていることを意味します。情報格差や注意力の奪取を悪用する企業の中には収益減を懸念するところもあるでしょうが、価値や顧客サービスといった不変の特性を重視する優良企業は、市場のノイズ減少から特典を受けるでしょう。こうした勝者企業は、悪質な事業者が淘汰され、不透明で未成熟な市場に透明性がもたらされ、販売機会が指数関数的に拡大するにつれ、自社の総潜在市場規模（TAM）が拡大し始めるのを目の当たりにするでしょう」
デイビッド・バーシー（David Berthy）Salesforce Futures シニアディレクター

エージェンティックAIを成功させるために必要な要素

エージェンティックAIの導入はAIリテラシーと従業員の自信にかかっている
「2026年、エージェンティックAIに関する議論は人的要素、特にAIリテラシーと従業員の自信へと移行します。技術は急速に進歩していますが、重要なのは人々がAIを自信を持って扱えるようにすることです。不正確さを発見する方法、出力調整の方法、介入すべきタイミングを理解することが求められます。来年度の優先課題は、AIの習得です。技術的な障壁を取り除き、全ての従業員がAIエージェントを自在に操縦できる能力を身につけられるようにする必要があります」
ポーラ・ゴールドマン（Paula Goldman）最高倫理・人道的利用責任者

「自社開発か外部調達か」の議論は終わり、プラットフォーム統合の時代が幕を開ける
「この1年で明確な傾向が見えてきました。生成AIは創造を支援し、エージェンティックAIは運用を支援します。しかし、基盤となるシステムが連携され、管理され、適応可能である場合にのみ、パイロットプロジェクトは拡大するのです。CIOが創出型とエージェント型のアーキテクチャの違いに対する理解を深めるにつれ、従来の『自社開発か外部調達か』の議論は2026年にはより戦略的な問いへと移行します。すなわち『自社の技術スタック全体にネイティブなAIエージェント統合を提供するプラットフォームはどれか？』という問いです。CIOは、マルチAIエージェントのオーケストレーションを目的に設計され、あらかじめ接続・ガバナンスが施されたプラットフォームを検討するでしょう。なぜなら、大規模な適応性は相互運用性に依存し、孤立した卓越性ではないからです。これこそが決定的な優位性となります」
シバニ・アフジャ（Shibani Ahuja）エンタープライズITストラテジー担当SVP

従業員エンゲージメントがAIの成功を左右する
「先進的なエージェンティック エンタープライズは、AIがテクノロジーの革新であると同時に、人の変革でもあることを理解しています。新たなツール導入だけでは成功は実現しません。目的意識とつながりを感じ、自身の意見が確実に反映されると確信し、賢明なリスクを取ることが支援されている従業員によってもたらされるのです。人々が高いエンゲージメントを感じ、革新を信頼される環境では、勇気を持って実験を行い、あらゆるコミュニティに大きな影響をもたらすことができます。この真実を受け入れる組織は、好奇心や協働、継続的学習の文化を解き放ちます。それにより価値創造が加速され、最も強力な競争優位性はエンゲージメントが高く権限を与えられた労働力であることが証明されるでしょう」
アレクサンドラ・シーゲル（Alexandra Siegel）チーフ・イクオリティ&エンゲージメント・オフィサー

フォーワード・デプロイド・エンジニア（FDE）が次世代のAIエージェント製品の形成に貢献する
「AIエージェント時代において成功を収める企業は、製品発見と展開のサイクルにFDEを組み込むことでしょう。SalesforceのFDEが顧客と連携し、概念実証（POC）を実際に機能する本番システムへと転換するように、業界全体でFDEが価値創出までの時間を大幅に短縮し、次世代機能の開発を促進し、モデル動作を洗練させ、企業ロジックをエージェントシステムに組み込む役割を果たすようになるでしょう」 マーク・ウェイクリン（Mark Wakelin）フォワード・デプロイド・エンジニアリング担当EVP

規制によりAIエージェントエコノミーの可能性が解放される
「2026年を見据えると、テクノロジーではなく規制こそがAIエージェント導入の最大の推進力となるでしょう。法整備により、AIガバナンスは漠然とした目標から明確な運用規律へと変化します。多くの企業にとって、この明確さは解放感をもたらすものです。最大の障壁はイノベーションではなく、責任問題、バイアス、悪用、ブランド毀損といった懸念でした。透明性や監視体制、AIエージェントのリスクランクを通じて『許容可能なリスク』が明文化されれば、組織は試験運用から本番環境への移行を進めます。リスクベースの規制はAIの発展を阻害しません。むしろ専門性を高め、企業が大規模にAIエージェントを展開する自信を与えるでしょう」 – リンジー・フィンチ（Lindsey Finch）、グローバルプライバシー、製品、AI&サイバーセキュリティ法務担当EVP

政府と産業界がAIの安全対策に関する連携を強化する
「2026年、政府と民間企業は、AIを効果的に統制するためのパートナーシップを深化させます。テクノロジーの進展が速すぎる上、AIエコシステムが複雑化しすぎており、政府単独で安全対策の枠組みを確立し、実施することは困難です。政府の規制が増えれば信頼が生まれると考えがちですが、現実は異なります。信頼は、政府、産業界、そして公共のステークホルダーが共同で基準を策定し、相互に説明責任を果たし、AIが倫理的かつ責任を持って開発されることを保証する『共創された基準』から生まれるでしょう。コラボレーションは、もはや単なる選択肢ではありません。AIを安全で公平、信頼できるものとしつつ、イノベーションも保護する唯一の方法となるのです」
アリキ・フォイニコポウロウ（Aliki Foinikopoulou）グローバル公共政策担当シニアディレクター

特定の分野に精通した専門家によって開発される深く垂直統合されたドメイン特化型製品が急増する
「SaaS、データ、AIの統合により、農家から歯科医院まで、日常的な課題を解決する人々が、ソフトウェア起業家へと変貌を遂げます。これにより、彼らは自らの解決策を最適化し、製品化し、同様の課題を抱える他者へ販売できるようになります。この種のイノベーションは、かつては豊富な資金力を持つ企業や、多数のエンジニアを擁する大規模な組織だけのものでした。2026年には、エンタープライズプラットフォームとAI支援コーディングツールが、あらゆる分野でスタートアップ並みのスピードを実現し、新たな深みを持つソフトウェアと、AIを業務に活用して業界を変革する新世代の開発者を生み出すでしょう」
ブライアン・ランズマン（Brian Landsman）AppExchange CEO兼グローバルパートナーシップ担当EVP

詳細情報：

• Salesforceのエンジニアリング責任者により、AIパイロットプロジェクトの95%が失敗する理由と、残りの5%が実践する異なるアプローチについては、こちら。
• エージェントが組織図を時代遅れにする方法については、こちら。

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