Gartnerは2026年6月の調査で、2026年に開始されるメインフレーム離脱プロジェクトの70％超が計画した利益を実現できないまま終了すると予測しました。主な原因は生成AIツールの能力を市場が過大に評価している点にあります。複雑なレガシーコードの変換作業において、実際にAIが発揮できる範囲と期待値の間に大きな乖離が生じているのです。
📑目次
この予測の背景には投資家からの圧力があります。AI機能の有無が製品選定に影響するため、ベンダーは寄与度が明確でない段階でもAIを組み込まざるを得ない状況です。その結果、プロジェクト計画段階で現実的な評価が不足し、移行失敗時の事業継続リスクが高まります。特に中規模環境ではシステムの複雑さと人材の制約が判断を難しくしています。
メインフレーム熟練人材の減少も移行を難しくする要因です。IBMをはじめとするベンダーが継続的に投資を続けている一方で、現場で運用・保守を担う人材は年々減っています。移行に失敗した場合、基幹業務の停止や大幅な遅延が発生する可能性があり、その影響は小規模環境以上に深刻です。
2030年までにメインフレーム関連ベンダーの75％が事業モデルを転換するか市場から撤退するとGartnerは予測しています。万能型の移行ソリューションに対する需要も低下する見通しです。このような環境下では、全面的なプラットフォーム離脱ではなく、既存環境を維持しつつ段階的に近代化を進めるアプローチが現実的です。
生成AIを活用する場合も、全面離脱の手段としてではなく、既存システム内のコード近代化や運用効率化の支援ツールとして位置づけることが重要です。MFaaS（Mainframe as a Service）や古いISVソリューションの置き換えなど、リスクの低い選択肢から検討を始める企業が増えています。
ITmediaが報じたGartner公式プレスリリース（https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2606/25/news052.html および https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-06-18-gartner-predicts-more-than-70-percent-of-mainframe-exit-projects-will-fail-due-to-overestimation-of-generative-ais-capabilities）では、これらの数値と推奨アプローチが詳細に示されています。企業は自社の環境規模と人材状況を踏まえ、個別に妥当性を判断する必要があります。
H2: メインフレーム離脱プロジェクトの失敗率予測（Gartner 2026年6月）
Gartnerの2026年6月調査によると、2026年開始のメインフレーム離脱プロジェクトのうち70％超が意図した利益を生み出せずに終了するとされています。生成AIによる複雑レガシーコード変換の過大評価が主因とされ、基幹業務停止リスクを伴う失敗の影響が大きい点が強調されています。
この数字は単なる予測ではなく、市場の実態を反映したものです。多くの企業が生成AIの能力を過大に見積もり、十分な計画を立てずにプロジェクトを進めた結果、期待した効果を得られずに撤退を余儀なくされるケースが増えています。
H2: 生成AI過大評価がもたらす具体的なギャップ
生成AI過大評価がもたらす具体的なギャップとして、市場訴求と実際の現場能力の差が挙げられます。投資家圧力でAI寄与が不明確でも製品に組み込まれる傾向があり、Gartner公式プレスリリースの詳細データがこれを裏付けています。計画段階での現実的な評価不足が、移行失敗時の事業継続リスクを高めています。
実際のレガシーコードは数十年にわたる複雑な依存関係や独自仕様を含んでおり、生成AIが短期間で完璧に変換できるという期待は現実的ではありません。このギャップを認識せずにプロジェクトを進めると、テストや修正に予想外の工数がかかり、予算超過やスケジュール遅延を招きます。
H2: 投資圧力・人材減少が加速するリスク環境
投資圧力・人材減少が加速するリスク環境では、メインフレーム熟練人材の減少が深刻です。移行失敗時の事業継続影響が中規模環境で特に複雑になるため、判断が難しくなります。IBMの継続投資や独立系ベンダー、MSPの存在が現代的プラットフォームを支えていますが、人材不足は移行のハードルを上げています。
中規模企業では、専任のメインフレームエンジニアを確保しにくく、外部委託に頼らざるを得ないケースも少なくありません。移行プロジェクトの失敗は、単なるITの問題ではなく、事業全体の継続性に直結する重大なリスクとなります。
H2: 2030年までの市場転換予測
2030年までの市場転換予測として、関連ベンダーの75％が事業モデル転換または撤退を迫られるとされています。万能型移行ソリューション需要の低下が見込まれ、企業はリスクの低い選択肢を優先する必要があります。
この予測は、生成AIを万能薬とみなす風潮が徐々に是正され、より現実的なアプローチが主流になることを示唆しています。ベンダー各社は自社の強みを活かしたニッチなソリューションにシフトするか、市場から退出するかの選択を迫られるでしょう。
H2: 成功のための現実的なアプローチ比較
成功のための現実的なアプローチとして、以下の選択肢が考えられます。
| アプローチ | リスク | 推奨シーン | 出典メモ |
|---|---|---|---|
| 全面プラットフォーム離脱 | 高 (失敗時影響大) | 小規模・明確ROI | Gartner |
| 既存環境内近代化 + 生成AI支援 | 中 | 中規模多数 | Gartner推奨 |
| MFaaS (Mainframe as a Service) | 低〜中 | 費用対効果重視 | Gartner |
| ISVソリューション置き換え | 低 | 古いサードパーティー製 | Gartner |
全面プラットフォーム離脱は高リスクのため小規模・明確ROIの場面に限定されます。既存環境内近代化＋生成AI支援が中規模多数に推奨され、MFaaSやISVソリューション置き換えは費用対効果重視の場面で有効です。Gartnerの推奨に基づき、個別判断が重要です。
H2: よくある質問（FAQ）
H2: 関連する公式・独立ソース
ITmedia EnterpriseおよびGartner公式プレスリリース（2026年6月18日付）で詳細が公開されています。企業は自社の環境に合ったアプローチを慎重に検討してください。
H2: まとめ
メインフレーム離脱プロジェクトの成功には、生成AIの能力を過大評価せず、現実的な計画とリスク評価が不可欠です。Gartnerの予測を踏まえ、中規模企業を中心に既存環境を活かした段階的な近代化を検討する動きが加速すると考えられます。投資判断の際は、公式ソースに基づく最新情報を参考にしてください。
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著者
krona23
IT業界20年以上の実務経験を持ち、日本国内有数のPVを誇る大規模Webサービスで事業部長・CTOを複数社で歴任。Windows/iOS/Android/Webと技術の変遷を経験し、現在はAIネイティブへの変革に注力。DevGENTでは、AIコードエディタ・自動化ツール・LLMの実践的な使い方を日英西3言語で発信中。
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