IT業務の大半がAI主導に？ 2030年の働き方をGartnerが予測
「2030年までに、あらゆるIT業務にAIが関わるようになる」。Gartnerが発表したこの見通しは、 単にIT部門だけの話ではありません。マーケティング担当者にとっても、日々向き合うシステムや データ、プロジェクトの進め方そのものが変わることを意味します。
💡 2030年、IT業務は「AI前提」の世界へ
Gartnerは、CIOへの大規模調査を通じて、 2030年までにすべてのIT業務に何らかの形でAIが関与するようになると予測しています。
ここでいうAIは、単なるチャットボットや自動翻訳にとどまりません。 ITインフラの設計・運用、アプリケーション開発、セキュリティ監視、データ統合など、 これまでエンジニアが手作業で行ってきた多くのプロセスが、AIにより自律的または半自律的に 実行されるようになる世界観です。
では、マーケティング担当者にとってこの変化はどのような意味を持つのでしょうか。 ポイントは、「IT部門の仕事がAIに置き換わる」ではなく、 「マーケティングとITの協業が、Human × AIを前提に再設計される」という点にあります。
Gartnerは、AIの普及によってIT部門の仕事が消えるというよりも、 仕事の中身と求められるスキルが変わると見ています。
マーケティング現場から見ると、 「AIがIT業務をどのように変えるのか」を理解することが、 自社のデータ活用やキャンペーン運用の設計を考えるうえでの重要な前提になっていきます。
📌 Gartnerが描く「AI主導IT」の全体像
Gartnerのレポートやカンファレンスでは、2030年に向けて、 AIがIT業務のあらゆる領域に入り込んでいく姿が繰り返し語られています。
🧩 IT業務 × AI の基本構造
Gartnerのメッセージを整理すると、2030年に向けたIT業務はおおよそ次の3つのパターンで語られています。
- AIが支援するIT業務：人が主導しつつ、コード生成や設定変更、分析などをAIが補助するスタイル
- Human × AI協働：タスクを人とAIで分担し、ワークフロー全体をAIがオーケストレーションするスタイル
- AIが自律的に実行する業務：監視・自動修復・スケーリングなど、ルールとポリシーに沿ってAIが実行するスタイル
Gartnerは、こうした構造変化のなかで、 CIOやITリーダーには「AIの準備」と同時に「人の準備」が求められると強調しています。
- AIネイティブ開発：要件定義から設計・テストまで、開発プロセスの各所にAIが組み込まれたスタイル
- エージェント型AI：単発の指示ではなく、目標や制約を与えると自律的にタスクを進めるタイプのAI
- AIレディネス：データ・システム・組織・ルールなどがAI活用に向いた状態にあること
IT業務がAI主導になるということは、 マーケティング部門が使うツール群（広告配信、MA、CDP、BIなど）も 「AIを前提にした設計・運用」へと変わっていくことを意味します。
たとえば、タグの設定やシナリオ構築、レポート作成といった作業は、 ITだけでなくAIと協働しながら進めるのが自然な姿になっていくでしょう。
✅ AI主導ITがもたらす利点（マーケティング観点）
Gartnerの予測は、IT部門向けの話に見えますが、 マーケティングにとっても多くのプラス要素があります。
🚀 実行スピードと柔軟性の向上
- 新しいキャンペーン用の環境構築や設定変更が、AIの支援で短時間に行える
- 広告配信やLPテストのためのA/B環境が、自動的に準備・クリーンアップされる
- トラフィックの急増にも、AIがインフラを自動スケールさせることで対応しやすくなる
📊 データ品質と分析の精度向上
- AIがログやイベントの異常を検知し、計測漏れや設定ミスを早期に知らせてくれる
- マーケティングデータと基幹データの連携ジョブをAIが監視し、失敗時に自動復旧を試みる
- ダッシュボード作成や集計のテンプレート化をAIが支援し、分析までの時間を短くできる
🛡 リスク対応とコンプライアンス運用の効率化
- アクセス権やログ監査などのルーチン業務をAIが監視・支援することで、人為的ミスを減らしやすくなる
- マーテック周りの設定変更履歴をAIが記録・要約し、監査対応や説明責任に使いやすい形で残せる
- 外部SaaSの利用状況をAIが把握し、ガバナンスの観点でチェックする仕組みづくりがしやすくなる
💡 「IT任せ」の状態からの脱却
AIがIT業務を支援・自動化していくことで、マーケティング側が 「何を実現したいのか」をより明確に言語化し、AIとITに対して 目標や制約条件を伝える役割の重要性が増します。
結果として、「技術はITに丸投げ」ではなく、 マーケ×IT×AIの三者で目的と手段を整理するコラボレーションへと 働き方が変わっていきます。
🧭 マーケ担当者が押さえたいAI主導ITの応用シナリオ
ここからは、2030年に向けて現実味を帯びてくる「AI主導IT × マーケティング」の具体的なイメージを、 シナリオ別に整理してみます。
🔧 シナリオA：キャンペーン用環境の自動構築
新商品ローンチのたびに発生する、 LP作成・タグ設定・イベント定義・レポート準備といった一連の作業。
- マーケ側が「目的・期間・主要KPI・必要チャネル」をAIに入力
- AIが過去の類似キャンペーンやテンプレートから、必要な設定タスクを自動で洗い出す
- IT側の承認フローを経て、AIがインフラとツール設定を実行
- ローンチ後は、AIがモニタリングとレポート作成までをサポート
こうした流れは、Gartnerが語る「AIネイティブな開発・運用」像とも合致しており、ソフトウェア開発チームだけでなく、 マーケティングとITの協働領域にも広がっていくと考えられます。
📡 シナリオB：データパイプラインのAI監視
広告・サイト・アプリ・CRMなど、複数のデータソースをつなぐデータパイプラインは、 ひとたびトラブルが起きるとレポートや意思決定に影響が出ます。
- AIが各種ジョブの実行ログを学習し、「いつもと違う失敗パターン」を検知
- 失敗したジョブの再実行や、代替ルートへの切り替えをAIが提案・実行
- マーケ側には、影響範囲と対応内容を要約したレポートが自動共有される
これにより、マーケティング担当者は「データが来ていない気がする」といった 不安から解放され、分析や施策検討に集中しやすくなります。
🛡 シナリオC：マーテック領域の権限・設定ガバナンス
マーケティングツールが増えるほど、誰が・どの権限で・どの設定を変更できるかの管理は複雑になります。
- AIが各ツールの権限設定や変更履歴を横断的にモニタリング
- 通常と異なる変更や、リスクが高そうな組み合わせを検出し、IT・マーケ双方に通知
- 必要に応じて、ロールベースの権限見直し案をAIが提案
Gartnerは、AIガバナンスやデジタルトラストの重要性も繰り返し指摘しており、こうした領域はまさに 「AIが得意なチェック作業」と「人によるポリシー判断」の組合せが活きる分野です。
🧪 シナリオD：実験カルチャーを支えるAIオーケストレーション
「小さく試して、良いものを広げる」実験カルチャーはマーケティングではおなじみですが、 実際にはテスト環境やデータ設計など、IT側の工数がボトルネックになりがちです。
- AIがテスト設計・サンプルサイズ・期間の目安を提示し、仮説の整理を支援
- IT側の承認後、テスト環境構築と計測設定をAIが自動オーケストレーション
- 終了後、結果の要約と次アクション案をAIが下書きし、マーケ側が検証・意思決定
こうした仕組みが整うと、「やりたくても手が回らない実験」を減らしやすくなります。
「正直、ITの仕組みは細かく追い切れない。でも、環境構築やデータ連携のボトルネックで 施策が遅れるのは避けたい」。——AI主導ITの流れは、このギャップを埋めてくれる可能性があります。
🧱 「AI主導IT時代」に向けた導入ステップ
では、今から2030年に向けて、マーケティング担当者は何を準備しておけばよいのでしょうか。 ここでは、現実的なステップをいくつかの観点から整理します。
🔍 観点A：自社の「AIレディネス」を言語化する
- どの業務がすでにAIツールで支援されているか（レポート作成、文案生成など）
- どの業務は、AIとITの組合せで大きく楽になりそうか（環境構築、設定の自動生成など）
- 逆に、人が丁寧に対応し続けたい領域はどこか（顧客理解、ブランド判断など）
Gartnerも、AIの価値を引き出すには「AIの準備」と同じくらい「人と組織の準備」が重要だと指摘しています。
🤝 観点B：IT部門との対話テーマをアップデートする
- 「どのツールを導入するか」だけでなく、「どの業務をAIに任せるか」を一緒に設計する
- IT運用の中でAIがすでに使われている領域と、その実績・課題を共有してもらう
- マーケ側から「AIに任せたい業務」と「人が担う意思決定」の境界を提案する
こうした対話を続けることで、IT側から見た「AI導入ロードマップ」と、 マーケ側の「施策ロードマップ」を少しずつ重ねやすくなります。
📚 観点C：AI時代のスキルセットをチームで棚卸しする
Gartnerは、AIの普及によって、単純な情報整理や要約のスキルよりも、 「AIと一緒に考える力」「AIに適切な指示を出す力」などの重要性が高まると指摘しています。
- プロンプト設計やAIツールの使い分けに長けたメンバー
- ITやエンジニアリングの観点からAI活用を設計できるメンバー
- 顧客理解やブランドストーリーに強いメンバー
こうした役割をチーム内でどう組み合わせるかを考えることが、 「AI主導IT時代のマーケ組織設計」とも言えます。
🧪 観点D：小さなPoCで「Human × AI × IT」の型を作る
- 影響範囲が限定された領域で、AIを組み込んだワークフローを試験的に回してみる
- うまくいった点・うまくいかなかった点を、IT・マーケ双方から振り返る
- 成功パターンをテンプレート化し、別のプロジェクトに展開していく
大きな投資や組織変更の前に、小さな成功体験を積み重ねることが、 2030年に向けた「地に足のついた変化」につながります。
🔮 2030年、「IT業務の大半がAI主導」な世界の働き方
Gartnerの予測どおり、2030年にすべてのIT業務にAIが関与するようになるとしたら、 私たちの働き方はどう変わっているでしょうか。
Gartnerは、AIを組み込んだ開発・インフラ運用により、ソフトウェアエンジニアリングチームの構造が変化していくと指摘していますが、 これはマーケティング組織にとっても他人事ではありません。
「人員配置」ではなく、「Human × AIのチーム設計」という視点で、 2030年の自社の姿をイメージしておくことが重要になります。
🧾 まとめ：AI主導ITの波に、マーケティングはどう向き合うか
Gartnerが示す「2030年までにすべてのIT業務にAIが関わる」という予測は、 技術トレンドの話であると同時に、働き方そのものの変化を示唆しています。
- IT業務は「AIが支援する」「Human × AI協働」「AIが自律実行する」の3つのパターンに再編されていく
- マーケティングとITの協業も、AIを前提に再設計され、キャンペーンやデータ活用の進め方が変わる
- ポイントは、「AIの準備」と同じくらい「人と組織の準備」を進めること
- 小さなPoCや対話を通じて、自社なりの「Human × AI × IT」モデルを早めに試しておくと中長期で効いてくる
今の段階ですべてをAI主導に切り替える必要はありません。 しかし、2030年に向けて確実に進みつつある方向性を踏まえ、 「どの業務からAIと協働していくか」をマーケティング主導で考えていくことは、 これからの競争力づくりそのものだと言えます。
❓ FAQ：マーケティング担当者が気になるポイント
「IMデジタルマーケティングニュース」編集者として、最新のトレンドやテクニックを分かりやすく解説しています。業界の変化に対応し、読者の成功をサポートする記事をお届けしています。
