メインフレームで「AIに実行まで任せる」が32％→23％に後退、なぜ慎重姿勢に？：AIへの「熱狂」が冷めた？

BMC Softwareは、メインフレームの利用実態をまとめた年次調査の結果を公表した。AI活用への関心が高まる一方、前年と比べてAIに作業の「実行」まで任せたいと考える人は減少している。AIとの向き合い方にどのような変化が起きているのか。

[＠IT]

　ビジネスソフトウェアベンダーのBMC Softwareは、メインフレームの利用実態と今後の計画をまとめた調査レポート「2026 BMC Mainframe Survey Report」を公表した。同社が世界のメインフレーム実務者や意思決定者1300人超を対象に実施したグローバル調査で、2026年3月24日〜4月20日に回答を集めた。BMCは21年にわたってメインフレームコミュニティーへの調査を続けている。

メインフレームへの投資は継続、ただしAI活用は慎重姿勢へ

　今回の調査からは、グローバルではメインフレームが依然として重要な基盤として位置付けられ、投資や処理能力の強化が続いていることが分かる。その中で、新たな投資テーマとして存在感を増しているのがAIだ。ただし、「AIを使う」ことと「AIに任せる」ことは同じではない。AI活用が本番を意識した段階に進む中で、AIに任せたい役割にも変化が表れている。

　調査によると、メインフレームへの信頼は高い水準を保っている。回答者の94％がメインフレームを長期的なプラットフォーム、あるいは新しいワークロードを載せる基盤と捉えており、同じく94％が投資を継続すると答えた。5万MIPS（Million Instructions Per Second）超の大規模ユーザーは、1000MIPS未満の小規模ユーザーや1001〜1万MIPSの中規模ユーザーよりも投資を増やす傾向が明確に強い。MIPSは、メインフレームの処理能力を示す指標だ。

　汎用（はんよう）処理能力が拡大していると答えた割合は69％で、既存のメインフレームアプリケーションと、メインフレーム上のデータを利用する新しいアプリケーションが拡大をけん引している。

　トランザクション量が増加または横ばいと答えた割合は83％、データ量が増加または横ばいは77％、データベース数が増加または横ばいは83％だった。大規模ユーザーでは、この3項目のいずれも65％超が増加と答えている。

　今後1年の優先事項は2025年と変わらない内容だった。

• コンプライアンス・セキュリティ：59％（リーダー61％）
• コスト最適化：48％（リーダー46％）
• AI技術の実装：45％（リーダー49％）
• 自動化の強化：49％（リーダー41％）
• アプリケーションのモダナイゼーション：39％（リーダー40％）

　BMCは、メインフレームが成長して新しいワークロードを引き付けると考え、今後12カ月でMIPSの増加を見込む層を「リーダー」と呼んでいる。この層では「コンプライアンス・セキュリティ」が61％、「AI技術の実装」が49％と、いずれも全体を上回った。

AIに「実行まで任せる」が減少

　AIの実装が優先事項になる一方で、AIにどこまで作業を任せるかについては変化が起きている。

　問題診断について、AIに「次に取るべき行動を推奨させたい」と答えた割合は、2025年の36％から2026年には41％へ上昇した。一方、「実行まで任せたい」は32％から23％へ9ポイント低下した。

　同じ傾向は他の作業でもみられる。データベースの再編成では、「推奨させる」が37％から43％へ増えた一方、「実行まで任せる」は27％から21％へ減少した。バックアップ対象の判断でも、「推奨させる」が39％から40％へ微増したのに対し、「実行まで任せる」は28％から21％へ低下した。

作業をAIに任せることに関する意向（提供：BMC Software）

　AI活用への関心が高まる一方で、「実行」まで任せたいという意向はなぜ低下しているのか。

　BMCは、AIに対する企業の姿勢が「熱狂」から、実際の成果を重視する現実的な段階へ移ったと分析している。メインフレーム部門の担当役員は、AIの能力に対する当初の興奮を経て、より慎重で現実的な姿勢を取り始めているという。

　組織の関心も「AIをどう使えるか」から、「どこまで信頼できるか」「どう統制するか」「どこで測定可能な価値を生み出せるか」へ移っている。その結果、AIに分析や次の行動を推奨させながら、実際の実行には人が介在する「ヒューマンインザループ」（人間による確認・介入）を前提とした使い方が重視されるようになった。

　一方、世代による違いもある。ミレニアル世代の回答者は他の年代と比べて、AIに実行まで任せることへの抵抗が小さく、文書化や知識継承にAIを使うことにも前向きだった。

AIの本番移行で立ちはだかる「コスト」

　こうした慎重姿勢の背景を考える上では、AIを実際の業務に導入する際の課題も見逃せない。

　AIの実装で最も大きな懸念として挙がったのは、パイロットから本番環境へ移す際のコストだった。セキュリティ、規制・コンプライアンス、データ統合も上位に挙がっている。

　特にメインフレームでは、前述の通り「コンプライアンス・セキュリティ」が今後1年の最優先事項となっている。AIで何ができるかだけではなく、実際の本番環境でどこまでAIに権限を与えるのかも重要な検討事項になっている。

　BMCは、業務上の価値につながる成果に絞ってAIを適用することが、導入コストを正当化する上でも重要だとしている。

生成AIは「性能チューニング」「問題検知」で活用

　実際にメインフレームのどこでAIが使われているのか。

　AIの用途はメインフレームの各分野に広がっている。データベースの再編成やIMS（IBMのメインフレーム向けデータベース・トランザクション管理システム）のキュー管理から、性能チューニング、問題検知、文書生成まで、生産性の向上、運用の簡素化、知識の保全、モダナイゼーションの加速につながる取り組みが進んでいる。

　メインフレームにおける生成AIの用途は次の通りだった。

• 性能チューニング：37％
• 問題検知：36％
• 自動テスト：35％
• 文書生成：34％
• 根本原因分析：33％
• コードの説明：32％
• インシデントの解決：32％

　リーダー層が今後2年でAI投資を向ける先は、AIOps（AIを活用したIT運用）、アプリケーション開発、知識継承が中心だ。エージェント型のメインフレーム運用も上位に入り、40％がメインフレームを管理するエージェントの自作に、36％がサードパーティー製エージェントの利用に投資する計画だと答えた。

開発者支援が今後2年の投資先で最多

　コードの理解、文書生成、知識の保全、レガシーアプリケーションの刷新に掛かる手間を減らすことで、AIはソフトウェア開発の進め方も変えつつある。コード管理については、回答者の40％がAIに対応を推奨させることに、23％が実行まで任せることに前向きだと答えた。

コード管理をAIに任せることへの意向（提供：BMC Software）

　今後2年で投資する能力として最も多く挙がったのは、生成AIによる開発者支援だった。アジャイル開発とDevOpsの取り組みを改善するために必要な能力では、リーダー層の39％が開発者体験の向上を、38％が自動テストを挙げている。

　BMCは、AIによって開発は加速するが、品質を伴わない速度はリスクを生むとして、自動テストをDevOps戦略の柱に据えるよう求めている。