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Gartner for Software Engineering Leaders
ソフトウェア・エンジニアリングのリーダー向けサービス
ガートナーのソフトウェア・エンジニアリング・リーダー向けサービスは、ステークホルダーとの連携強化、チームとしてのパフォーマンスの維持および最適化、そして組織全体／パートナー／顧客を支え、貢献する革新的なプロダクト構築を支援します。
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
AIネイティブ時代に対応し、ビジネス目標に沿ったイノベーションを展開、アプリケーションのポートフォリオを最新化しながらコストを最適化。これらの実現のために、重要なインサイトや気付きを得ることができるアプリケーションおよびソフトウェア・エンジニアリングのリーダー向けの特別なイベントです。
2030年、ソフトウェア戦略は“生産性”ではなく 「競争力」を左右する時代へ
AIの進化により、開発効率はもはや差別化要因ではなくなります。
これから企業の成長を決めるのは、創造性・組織・アーキテクチャの再設計です。
APIなくしてAIなし：ソフトウェア・エンジニアリングはどう変わるべきか
本ThinkCastのエピソードでは、GartnerのエキスパートであるManjunath Bhat、Akis Sklavounakis、Shameen Pillaiが、ソフトウェア・エンジニアリングの再設計とは具体的に何を意味するのかを解説します。
生成AIを一過性の活用に終わらせず、再現性のある成果につなげるためのチーム体制、開発者の認知負荷を軽減し価値創出を促すプラットフォームの設計パターン、そしてAI実装に欠かせないAPI戦略について掘り下げます。
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。
日本語Webinar: AIはソフトウェア開発をどう変えるか
本セッションでは、国内での最新の調査結果やユースケースを紹介することで、ソフトウェア開発におけるAI活用の現在地を明らかにします。さらに、Gartnerの考えるAIネイティブなソフトウェア開発の未来像を示し、ソフトウェア・エンジニアリング・リーダーが今後進むべき方向を提示します。
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。
ソフトウェア・エンジニアリングに関する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。ソフトウェア・エンジニアリング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5月18日更新
SDLCの全工程でAIを活用し、生産性を向上させるには？
AIはSDLC全体の生産性を高める有力な手段ですが、効果を最大化するには、単なるツール導入ではなく、ガバナンス、レビュー体制、データ基盤、AIリテラシーを組み合わせて運用することが重要です。
関連リサーチ（ID）：
Hype Cycle for Data Science and Machine Learning, 2026（G00846574）
内容要約：
現在、AIの価値の大部分を生み出しているのは、生成AIやエージェントではなく、予測や分類といったAI技術です。本ハイプ・サイクルを活用することで、主要な技術を取り入れて、生成型、エージェント型、予測型、処方／規範型のモデルを構築・管理することができます。
AI Productivity Calculator for Software Engineering（G00850708）
内容要約：
AIコーディング・エージェントは、ソフトウェア開発チームに大幅な生産性向上をもたらすと期待されていますが、その真価は、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にAIが適用されて初めて発揮されます。AIの導入を拡大する際に本ツールを活用することで、AIによる生産性向上の効果を予測することができます。
AIアプリケーションやエージェントを構築・統合する方法は？
AIアプリケーションやAIエージェントを導入する際は、単にAIモデルを組み込むのではなく、API、データ基盤、制御レイヤー、監査、セキュリティ、ガバナンス、運用評価まで含めたエンタープライズ設計が必要です。特にAIエージェントは業務システムにアクセスして行動するため、段階的導入と厳格な権限管理が成功の鍵になります。
関連リサーチ（ID）：
Journey Guide to Building AI Applications（G00841920）
内容要約：
CIO、CTO、およびソフトウェア・エンジニアリングのリーダーは、このガイドを活用して、AIアプリケーション、アシスタント、エージェントを体系的に設計、試験導入、展開し、アーキテクチャ、チームのスキル、経営陣の理解／支持といった課題に対処することで、測定可能なビジネス価値を実現できます。
AIに対応したソフトウェア・エンジニアリング技術の基盤をどのように構築するか？
AIに対応したソフトウェア・エンジニアリングの基盤づくりは、単にAIツールを導入することではなく、開発プラットフォーム、データ、セキュリティ、運用、組織、スキル、測定指標を一体で整備する取り組みです。特に重要なのは、AIを「個人の生産性向上ツール」ではなく、「組織として安全にスケールさせる仕組み」として設計することです。
関連リサーチ（ID）：
6 Trends Driving Technology Adoption ROI in Software Engineering（G00842846）
内容要約：
技術導入の推進要因と障壁、AIツールおよびAIエージェントの導入と拡大、さらにソフトウェア・エンジニアリング部門がセキュリティとユーザー体験の向上にAIをどのように活用しているかに関する知見など、6つのトレンドを取り上げます。
ガートナーを利用されたお客様の声
