Forresterが示す解決策の要点は、従来の「技術負債を小刻みに解消する」方法から、「レガシーを思い切って廃棄する」方針への転換だ。レポートの著者は、技術負債がITコストとリスクを同時に引き上げ、新機能の提供を遅らせると警告し、ITリーダーに大胆な方向転換を促している。

　具体策は、技術負債を抱えたシステムの運用を、信頼できる外部の事業者にアウトソーシングし、社内のITチームは最新のITアーキテクチャと実装手法の導入に専念できる体制を整えることだ。

　著者は次のように述べる。実績ある事業者にレガシーな技術スタック（古い技術で構成されたシステム基盤）の運用を委託すれば、合意済みのコストで高い運用信頼性を確保できる。その結果、浮いた資金と人員をイノベーションに振り向け、将来の成長を支える適応性に富んだAI駆動エコシステムを構築できる。

　ただし、システム移行に伴うノウハウの受け渡しで発生する課題を管理するには、規律ある長期的IT戦略とガバナンスが欠かせないとも同社は指摘している。

2026年IT予算の成長分野

　Forresterの調査によれば、技術負債の削減を進める一方で、技術リーダーの86％が「2026年は予算が増える」と見込んでいる。とりわけ投資拡大が期待されるのは次の3つの領域だ。

• 生成AI
  • テキストや画像などのコンテンツを自動生成するAI技術
• 製品分析
  • 製品の利用状況やパフォーマンスを分析する技術
• 脅威インテリジェンス
  • セキュリティ脅威に関する情報を収集、分析する技術

　レポートは、これらの領域で「低コスト、または無コストの小規模実験（PoC）を繰り返し、いつでも本格展開できるよう備えるべきだ」と提言する。2026年時点では即座に大きなリターンが見込めないかもしれないが、2027年以降に主力となり得る「パイプライン技術」（将来有望な技術）を継続的にテストしておくことが重要だとしている。

AIエージェントの段階的実装戦略

　「AIエージェント」（人間の指示なしに自律的にタスクを実行するAI）は、Forresterのレポートが注目する新興技術の一つに位置付けられる。著者らは、安全かつ効果的に導入を進めるため、次の2段階アプローチを推奨している。

• 第1段階：単一のアプリケーション内でのタスク自動化
  • まずは読み取り専用や分析専用のアプリを対象とし、データを書き換えるリスクを避けながら自動化に慣れる。
• 第2段階：複数のビジネスアプリケーション間での自動化
  • 分析BI（ビジネスインテリジェンス）のエージェントとERP（統合基幹業務システム）、CRM（顧客関係管理システム）のエージェントを連携させ、部門横断のプロセス自動化へ拡張する。

　エージェントが増えるほど、マルチプラットフォームでの統制を支える通信プロトコル（システム間の通信規約）の選択が重要になる。現時点で整備が進む規約には次のものがある。　

• Multi-Agent Communication Protocol
• IBMのAgent Communication Protocol
• GoogleのAgent2Agent Protocol

合成データ活用の新たな可能性

　Forresterは、顧客洞察を迅速に得る手段として「合成データ」（実際のデータの代わりに使える人工のデータ）の利点と欠点を学ぶことも勧めている。実データが乏しい場合でも、合成データを用いれば大規模なテストや調査が可能になるからだ。

　技術的負債の解消は単なるコスト削減策ではなく、競争力強化につながる戦略的投資になる。Forresterが示すように、延命策に頼らず未来志向のIT基盤を築く企業こそが、変化の激しい市場で優位に立てる。