2026年のデジタル エクスペリエンスに関する予測

AIは必須の存在となりましたが、本格的に全社に展開して価値を生み出している組織はまだ多くありません。McKinseyによるThe State of AIの最新調査によると、88%の組織が少なくとも1つのビジネス機能でAIを活用している一方、約3分の2は組織全体でのAI展開に着手しておらず、組織レベルでEBITへの影響を報告しているのはわずか39%にとどまっています。その一方で、AIエージェントは好奇心の対象から試行段階へと急速に移行しています。回答者の62%はエージェントを試行している、23%は組織内のどこかでエージェント型AIシステムの展開を進めていると回答しています。

IT部門にとっての結論は明白です。エンドポイント ツール、ネットワーク ツール、アプリケーションの監視、サービス ワークフローに分断されたままのエクスペリエンス データでは、AIを利用しても解決までの時間を短縮できません。2026年に向けて最も速く行動する組織はまず統合に取り組み、単一のエンドポイント エージェントでエンドツーエンドのエクスペリエンスを可視化し、その後AIを活用することで統合されたデータを瞬時に活用できる専門知識に変換し、すべての担当者に提供するでしょう。

(公開時に掲載予定の出典：McKinsey & Company、QuantumBlack、「The State of AI」[2025年11月5日])

過去1年間で私たちが学んだのは、デジタル エクスペリエンスの未来がダッシュボードを追加したり、アラートを大量に生成したりするものではないということです。組織全体で正しい答えに到達するまでの時間と労力を削減することが重要です。

エクスペリエンス データが実環境ですぐに使用できるようになると、次のような成果が生まれることをこれまで見てきました。

• 世界的なITコンサルティング企業は、ネットワーク インテリジェンスを活用してISPレベルの問題を数時間かからず数分で特定し、ユーザーの通信経路を迅速に切り替えた結果、1,000人の従業員が大幅に生産性を低下させることを回避しました。
• 米国の大規模な医療システムでは、数千件ものエンドポイント障害(ブルー スクリーン、音声障害、ブラウザー クラッシュなど)を特定し、臨床医やスタッフの生産性保護に貢献しました。

要点：エクスペリエンス データが統合され、実行可能な形になると、担当部門は対応を迅速化するだけでなく、下流への影響を防止できます。

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2026年の予測

予測1:統合は単なるコスト削減策でなく、実行することで優位性を得られる

2026年に向けて、統合は、ライセンスの合理化ではなく、迅速に状況を把握するというより単純な運用上の要件によって推進されるようになるでしょう。ツールが無秩序に増えると、担当者は、コンソール間を行き来し、矛盾するシグナルを突き合わせ、状況把握のためだけに問題をエスカレーションせざるを得なくなります。

成功モデルは一貫した基盤から始まります。基盤とは、デバイス、ネットワーク、アプリケーション全体にわたるユーザー エクスペリエンスのシグナルを取得する単一のエンドポイント エージェントです。これにより、担当部門は手作業で情報をつなぎ合わせることなく、何が起きているかを関連付けできます。

重要な理由：統合は、より迅速なゼロトラストの展開、実行可能なデバイスの正常性、正確な回答を提供できるAIを実現するための前提条件です。

予測2:ゼロトラストの展開は、エクスペリエンスを重視することで加速する

ゼロトラストの展開は今後も加速するでしょう。ただし、差別化の要因はポリシーの厳格さや意欲そのものではありません。担当部門が展開中にユーザー エクスペリエンスを実証し、保護することができるかにかかっています。

従来のVPNを廃止する組織は、最大の障壁がアクセス制御でないことをすでに認識しています。障壁は、デバイスの不安定さ、Wi-Fiの劣化、接続ISPの問題、SaaS経路の変動といった分散した働き方で生じる現実です。

2026年までに、成功するゼロトラスト プログラムは、エクスペリエンスに関するインサイトを運用に組み込み、次のことを可能にします。

• 変更前のパフォーマンスをベースライン化
• 切り替え時の摩擦を特定
• ポリシー更新後もパフォーマンスを継続的に検証

結論：エクスペリエンスは、生産性を損なうことなく展開を迅速に進めるための証拠となるため、ゼロトラストの推進要因となります。

予測3:デバイスの正常性は最重要シグナルとなり、修復が必須になる

デバイスはもはや受動的なエンドポイントではありません。生産性に直接影響する複雑なシステムであり、多くの場合、「ネットワークが遅い」「アプリがダウンしている」といった問題の背後に潜む根本原因となっています。

ただし、2026年までには可視化だけでは不十分になります。先進的なIT組織は、検出→説明→修復→検証というクローズドループのデバイス運用を求めるようになるでしょう。

つまり、デジタル エクスペリエンス ソリューションは、次のような安全で役割に適した修復に対応することが期待されます。

• 一般的なパフォーマンス低下の要因に対応する、承認済みのエンドポイント操作(例：ディスク クリーンアップ、ブラウザー/DNSキャッシュのクリア、特定のWindowsサービスの再起動)
• 設定に起因する問題を切り分けるための、セキュリティ態勢/準備状況の検証シグナル(外部向けには一般化にして表示)
• 標準的なエンドポイント ネットワーク診断(DNSルックアップ、レイテンシー/パケット損失テスト、ルート/経路チェック)
• 操作によるエクスペリエンスの改善状況を確認する、検証ループ

重要な理由：デバイスの修復は、ガードレールによってサービス デスクが初回対応でより多くの問題を解決し、エスカレーションを削減する手段です。

予測4:実際のユーザー エクスペリエンスが主な指標となり、合成は補助的な手段になる

合成モニタリングは現在も価値があるものの、特に高度に分散された環境では、実際の大規模な状況を正確に反映することはできません。2026年までに、担当部門は稼働中のアプリケーション内において、実際のネットワーク上のデバイスから得られる実際のユーザー エクスペリエンスのシグナルをさらに重視するようになります。

課題はデータ収集ではなく、解釈です。つまり、担当部門に負担をかけずにエンドポイントの動作、ネットワーク経路の変化、アプリケーションのパフォーマンスを解釈し、関連付けることです。

優れたソリューションは相関関係と影響を優先し、誰が影響を受けているのか、問題はどこにあるのか、何が変わったのか、次に何をすべきかを重視します。

予測5:サービス デスクはインテリジェンス レイヤーとなり、中断の防止で評価される

2026年までに、サービス デスクのパフォーマンスはチケットの解決速度だけでなく、どれだけ効果的に次のことを達成したかによって評価されるようになります。

• エスカレーションを防止
• ユーザーのダウンタイムを削減
• 初回対応で問題を解決

この変化に対応するには、次の2点が必要です。

• さまざまな領域のコンテキスト(デバイス、ネットワーク、アプリ、アクセス経路のシグナル)へ瞬時にアクセス
• 一次対応者の認知負荷を大幅に軽減

さらに、これは担当部門の職場にも反映されなければなりません。顧客はますます、別のツールに閉じ込められた情報ではなく、エクスペリエンスのコンテキストやガイド付きのインサイトがServiceNowのワークフローに直接組み込まれることを期待するようになるでしょう。

予測6: AIエージェントはワークフローに組み込まれるが、統合データのみがワークフローの精度を高める

チャットベースのAIは出発点に過ぎず、目的地ではありません。2026年までに、組織はAIを活用したトラブルシューティングに対して次のことを期待するようになります。

• ServiceNowのようなワークフローへの組み込み
• APIや自動化を通じて呼び出し可能
• 独立した会話ではなく、運用ビューに統合

しかし、担当者は技術的に高精度であることを求めます。AIは、担当者全員が専門家でなくても扱える形で、エンドポイント障害や経路の変化、ネットワーク品質シグナルなどの具体的な証拠に基づいて回答を導き出す必要があります。

この点が鍵となります。AIが「瞬時の専門知識」を発揮できるのは、完全なエンドツーエンドのエクスペリエンス データをもとに推論できる場合に限られます。この基盤がなければ、AIは不確かな推測に頼るばかりです。

予測7:「インターネット」がスタックの一部となっているため、ISPのパフォーマンス インシデントが最優先事項となる

より多くの組織のトラフィックが、パブリック・インターネット セグメントやゼロトラスト オーバーレイを通過するようになります。つまり、ユーザー エクスペリエンスも、IT部門が直接制御しない通信経路を通過することが増えるでしょう。運用上の問題はパフォーマンスの変動だけではありません。変動が発生する場所(エンドポイント、Wi-Fi、ISP、中継キャリア、またはアプリケーション)を十分にすばやく特定し、対応する必要があります。

そのため、ISPのパフォーマンスが最重要インシデントに分類されるのです。Gartnerの報告によると、組織の70%はネットワークの複雑さとエンドツーエンドの可視性の欠如の問題を抱えており、これが本来は日常的な性能低下で済むはずの事象を、長引く緊急会議にまで発展させる原因となっています。

成功する運用モデルは、事後対応型のトラブルシューティングよりも、通信経路を踏まえて常時把握・計測する方向に向かうでしょう。

• ユーザーの実際のアプリへの経路に沿った、軽量で高頻度のプローブとテレメトリー(レイテンシー、パケット損失、ジッター)
• ベースラインの確立と自動的な逸脱検出により、「何が変わったか」をすぐに通知
• ISP/中継キャリア(ASNなど)と地理情報による集約によってボトルネックを特定し、影響範囲を定量化

重要な理由：担当部門が証拠に基づいてISPやキャリアによる問題を迅速に特定できれば、MTTRを短縮し、不要なエスカレーションを回避するとともに、大規模な生産性を維持できます。

まとめ

2026年に優位性を生むのは、断片化したツールにAIを追加することではありません。単一のエンドポイント エージェントでエンドツーエンドのエクスペリエンス シグナルを統合し、証拠に基づいてゼロトラストを加速させ、すべての担当者が専門家レベルのコンテキストをもとに、作業の発生するワークフロー内で直接対応できるようにすることで、優位性は生まれるでしょう。