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ガートナーによるエンタプライズ・アーキテクチャ責任者のためのサポート
Gartner for Enterprise Architecture Leaders は、エンタープライズ・アーキテクチャ（EA）責任者とそのチームが、テクノロジ投資を事業成果につなげるための意思決定を支援するサービスです。Gartnerは、テクノロジ・ポートフォリオの近代化を支援し、IT投資を事業成果へと結び付けるための実践的な知見とツールを提供します。
ガートナー アプリケーション・イノベーション ＆ ビジネス・ソリューション サミット
アプリケーション刷新、ソフトウェア・アーキテクチャ、統合・自動化、コスト最適化まで。Gartnerのコンファレンスで、EA担当者に求められる次の一手を具体化するヒントを得られます。
Gartner Executive FastStart™ for EA Leaders
エンタープライズ・アーキテクチャ責任者には、部門運営のリーダーシップ、テクノロジ活用の推進、ビジネス価値提供、戦略のビジネス整合が求められます。また、急速なキャッチアップと変化するビジネス・モデルへの対応を同時に進める必要もあります。
ガートナーのインサイト「Executive FastStart」 は、こうした課題への対応、立ち上がりの成果創出の加速、そしてコラボレーションの促進を支援する、実績あるツール、フレームワーク、専門家によるガイダンスを提供します。Executive FastStartを活用することで、自信を持って組織を率い、測定可能な成果を生み出し、長期的な成功に向けた組織変革を力強く推進できます。
AskGartner: ガートナーのインサイトを、質問ひとつで「意思決定の材料」に
情報収集にどれほど時間をかけたとしても、「何を優先すべきか」「どう説明すべきか」という「意思決定」でアクションが止まりがちです。
AskGartnerは、問いを投げるだけで 「要点」「論点」「根拠（出典）」 を揃え、次のアクションまでのスピードを速くします。
2026年の戦略的テクノロジのトップ・トレンド
2026年とその先、IT戦略とビジネスモデルを大きく変えるテクノロジ・トレンドを見極めましょう。最も有望な機会を見出し、それらを確実にビジネス成果へとつなげるための実践的なステップを解説します。
Gartner お客様事例集: 日本企業6社の事例でつかむ、DX／IT戦略を前に進める実践知
グローバルIT戦略／中長期計画／経営との対話／市場データに基づく判断／DXビジョンとロードマップ - 実践の要点を事例でつかむeBook
EA担当者が、AIネイティブ時代の変革を構想し実行するために
Gartnerは、EA担当者がアプリケーション戦略、ソフトウェア・アーキテクチャ、統合・自動化、ポートフォリオ最適化を通じて、事業成果につながる変革を推進するための最新知見を提供します。
ガートナー 2026年の展望：業界別ウェビナーシリーズ
企業や組織が現状維持を超え、新たな価値創出とインパクト拡大の機会をつかむために、ガートナーの予測をどう活用すべきかを解説します。
エンタープライズ・アーキテクチャに関するQ&A、および最新リサーチ
※最新リサーチへのリンク表示はGartnerご契約者様向けです。エンタープライズ・アーキテクチャの関連リサーチは新規公開・更新が継続的に追加されます。ご契約のお客様は、関連するリサーチノートから詳細をご確認いただけます。
2026年3月18日更新
AIエージェントの急速な進化に対し、EA領域ではガバナンスと統合をどのように設計すべきか？
- AIエージェントの活用が進む中、EAは単なるIT統制機能にとどまらず、AIを前提に事業と業務を設計する役割へ進化する必要があります。そのためには、ビジネス視点、人の行動理解、運用状況のリアルタイム把握を横断できるAIアーキテクトを配置し、全社的なガバナンスと統合を主導することが求められます。
関連リサーチ（ID）：
Predicts 2026: Enterprise Architecture Enables Resilient AI-Powered Business Value（G00842914）
内容要約：
エンタープライズ・アーキテクチャにおいて、IT中心で考える時代は終わりつつあります。AIがビジネスと技術の両方に深く融合する中、これからのEAには、AIを前提とした高度な事業モデルを設計し、それを実現できるようにし、適切に統治していくことがこれまで以上に強く求められます。
エンタープライズ環境でAIエージェントを安全に展開するための、推奨されるアーキテクチャパターンやフレームワークとは？
- AIエージェントを安全かつ全社的に展開するには、事業戦略に立脚したAIリファレンス・アーキテクチャを整備し、対象ユースケース、採用技術、展開方式、セキュリティ管理、監視体制、ならびにAIに適した安全な開発プロセスを標準化することが求められます。
関連リサーチ（ID）：
Four Ways Heads of EA Can Enable Secure AI Experimentation（G00845480）
内容要約：
AI活用の迅速化が求められる一方で、ガードレールや承認済みツールの未整備により、取り組みが停滞または無秩序化するリスクが高まっています。EA責任者は、標準的なアーキテクチャ・パターンと意思決定の基準を整備することで、安全な実証を促進し、有望なパイロットを全社的にスケールできる基盤を構築する必要があります。
ERPやデジタル・ワークプレースに生成AIを組み込む際、既存システムを壊さずに導入するために推奨されるアプローチとは？
- ERPやデジタルワークプレースへの生成AI導入では、技術起点ではなく、まず優先すべき業務課題と期待価値を明確化することが重要です。生成AIを活用する目的を定義したうえで、既存のKPIやROE／ROFで成果を測定できる高価値プロセスに対象を絞り、ベンダー主導ではなく、自社の事業課題に即したパイロットを進めるべきです。
関連リサーチ（ID）：
4 Key Ingredients for a Successful Generative AI Strategy in Enterprise Applications（G00835793）
内容要約：
企業が生成AIを全社アプリケーションへ本格展開するうえでは、価値創出の明確化、セキュリティとガバナンスの確立、必要な人材・スキルの確保、そして現場への定着が主要な課題となります。本リサーチは、これらの障壁を克服し、実効性のある生成AI戦略を構築するための4つの重要要素を示しています。
従来の機械学習・データサイエンスと生成AIは競合するのか、あるいは補完するのか？エンタープライズAIロードマップでの投資バランスとは？
- 従来の機械学習／データサイエンスと生成AIは二者択一ではなく、企業のAI戦略において相互補完的に活用すべき領域です。今後の投資においては、既存の分析・予測系AIの価値を維持・拡大しつつ、生成AIの活用を戦略的に組み合わせることで、全体最適のAIロードマップを構築することが求められます。
関連リサーチ（ID）：
4 Key Ingredients for a Successful Generative AI Strategy in Enterprise Applications（G00835793）
内容要約：
企業が生成AIを全社アプリケーションへ本格展開するうえでは、価値創出の明確化、セキュリティとガバナンスの確立、必要な人材・スキルの確保、そして現場への定着が主要な課題となります。本リサーチは、これらの障壁を克服し、実効性のある生成AI戦略を構築するための4つの重要要素を示しています。
AIによるコード生成が普及する中、品質／セキュリティ／保守性を担保するためにエンタープライズが整備すべきガバナンスとは？
- AIによるコード生成の活用拡大にあたっては、品質・セキュリティ・保守性を担保するため、テスト優先・評価駆動の開発を標準化し、AI特有の確率的な振る舞いを前提とした検証体制を整備することが重要です。あわせて、モデルのA/Bテストや利用制御、迅速な切り戻しを可能にする基盤を整えることで、コード品質の劣化リスクを管理できるガバナンスを確立する必要があります。
関連リサーチ（ID）：
2026 Strategic Roadmap for Building AI Capabilities Into Software（G00842690）
内容要約：
CIOやテクノロジ部門の経営層は、2025年から2026年にかけて、生成AIを最も大きな予算増額が見込まれる技術領域として位置づけています。そのためソフトウェア開発責任者には、試作やPoCの段階を超え、AIを組み込んだアプリケーションを本格的に拡大展開していくための戦略的なロードマップが求められます。
ガートナーを利用されたお客様の声
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