今日の創造的破壊は、孤立したブレークスルーよりも、複数の技術の組み合わせ、融合、そして累積的な相乗効果によって推進されており、それが経済成長を支えている。
世界経済フォーラムの成熟度指数は、技術の発展を追跡し、組織が新たな能力を見極め、融合する技術における市場の変化を予測する助けとなる。
今日、成長を引き出すには、イノベーションの責任ある導入が求められる。新興技術を活用することで、リーダーは長期的な価値を創出できる。
2025年ノーベル経済学賞は、新技術がどのように持続的成長を生み出しうるかを説明した功績により、ジョエル・モキア、フィリップ・アギヨン、ピーター・ハウイットの3氏に共同授与された。これは単にイノベーションを称えるだけのものではなく、創造的破壊を通じた持続的成長の理論に光を当てるものであった。
創造的破壊とは、経済学者ジョセフ・シュンペーターが提唱した用語で、技術の進歩が既存の産業や慣行を置き換え、資本と労働をより生産性の高い活動へと移行させる循環的なプロセスを指す。この移行は長期的な成長を支える一方で、労働者や既存企業にとっては短期的な混乱をもたらすことが多い。
今日、創造的破壊はますます融合によって推進されている。成長は、成熟しつつある技術をシステム全体にわたって組み合わせることから生まれ、競争上の課題は、既存の地位を守ることから、変化を早期に取り込むことへと移行している。
融合を通じて創造的な破壊がどのように起きているか
かつては蒸気機関や電化のような孤立したブレークスルーによって推進されていた創造的破壊は、今日では、これまで別々だった技術を統合して新たな可能性を生み出すことによって定義されうる。
複数の基盤技術は現在、並行して成熟し加速している。2025年6月に発表された初版のTechnology Convergence報告書が示すように、今日の変革の真の原動力は、組み合わせ、融合し、累積する技術の融合である。
3Cフレームワーク（組み合わせ、融合、累積）は、イノベーションが孤立したブレークスルーではなく、システムを通じてますます展開されていくことを示している。
組み合わせ：既存の技術、能力、データを新たな構成で統合すること。イノベーションは、すでに存在するものの、これまで結び付けられてこなかった要素を結び付けることから始まることが多い。
融合：これらの組み合わせが成熟するにつれ、技術、産業、バリューチェーン間の境界が曖昧になること。セクター間の区別が薄れ、新たな市場やビジネスモデルが生まれる。
累積：組み合わせが拡大し融合するにつれ、その影響が互いに強化し合い、時間とともに生産性の向上、市場の変化、競争上の混乱を加速させること。
技術融合の次の波を推進しているものは何か？
融合はしばしば一定のパターンに従う。すなわち、汎用化した技術が、発生初期段階の新規な構成要素と組み合わさり、新たな能力を生み出すのである。
当フォーラムの成熟度指数は、8つの分野にわたる246の技術を追跡し、発生段階から汎用化されたソリューションまでの成熟度を示している。
本指数は、技術がどのように成熟し、互いを前進させるかを示し、新たな能力を明らかにし、商業化が近い技術を浮き彫りにし、成熟が加速する理由を説明し、どこが先行しているかを特定する。
技術の成熟は、ロボティクスとウェアラブルという2つの注目分野で急速に加速している。
事例研究1：ロボティクス――工場から人間の空間へ
ロボットは、旺盛な投資とイノベーションに後押しされ、工場から動的な現実世界の環境へと移行しつつある。ヒューマノイド・ロボティクスで示された進歩は、センシング、移動性、人とロボットの協働における進捗を示す重要な指標であるが、これらの能力は多くの場合、特定のタスクに特化した形態で導入されている。
こうした動的環境への移行は、基盤技術の成熟の進展によって推進されている。
ロボットの知能の基盤としてのAI
トランスフォーマー・アーキテクチャに基づく大規模言語モデル（LLM）は、人工知能（AI）の第一波を定義した。しかしLLMは汎用化しつつあり、コストを引き下げ、広範な普及を可能にしている。これにより、音声や画像をテキストとともに統合し、より豊かな知覚を可能にするマルチモーダルモデル（MMM）への道が開かれた。
ビジョン・言語・行動（VLA）モデル――今年新たに追跡対象に加えられた構成要素であり、ロボットの解釈と実行のギャップを埋めるもの――はさらに先を行く。VLAは適応的な行動を提供するため、予測不能な環境で稼働するロボットにとって極めて重要である。
これらのモデルは現在、エッジ（デバイスそのもの）上で動作させることができ、さまざまな新しいデバイスへの展開を可能にしている。
Applied Intuitionは、上記のすべて（LLM、マルチモーダルモデル、VLA）を活用することで、物理AIがさまざまな産業でどのように使われているかを示す好例であり、開発および検証を行っており、対象は次世代のトラクター、潜水型プラットフォーム、トラックなどを含む自律機械である。
自律性と人間の介入のバランス
MMMは、音声と画像を通じた自然な人間とロボットの対話を可能にする。ロボットの導入は能力向上をもたらしうる一方で、完全な自律性にはリスクが伴う。
そのため、重要な領域では、人間は遠隔操作からロボット本体の物理的制御まで、さまざまな手法を通じて、ロボットの行動を指示、修正、または上書きする能力を保持しなければならない。
限定的な領域から広範な導入へ
ロボットはすでに、リスクの高い精密な領域で価値を提供しているが、2つの動向がその適用範囲を広げつつある。
第一に、より多くの部品が大量生産されることでハードウェアが安価になりつつあり、アクチュエーターやモーターがロボット総コストの40～60%を占める移動システム（移動機構など）の費用が低減している。
第二に、ワールドモデルの台頭がロボティクスを変革している。これらのAIシステムは将来の状態をシミュレートし、ロボットが高コストな物理的反復ではなく、仮想的に計画・学習できるようにする。これにより、ワールドモデルは今年、当指数の新たなサブコンポーネントとなった。
フォーラムがリーダーのAI理解と責任あるイノベーションに向けた協働を支援する方法
AI卓越性センターは、急速に進化する人工知能と、それが経済や社会に及ぼす影響を理解するため、各セクターのリーダーをつなぐ。AIの導入に伴う機会、リスク、トレードオフに関する、情報に基づく対話を支援している。
信頼できる場と協働イニシアチブを通じて、センターはパートナーが共通理解を構築し、責任あるAIのイノベーションと利用に向けたアプローチについて協力できるよう支援している。
事例研究2：ウェアラブル――データ収集から知的な意思決定へ
ウェアラブルは、歩数計や心拍数計の枠を超え、包括的なモニタリングシステムへと進化している。今日のデバイスは、血糖値を追跡するスマートパッチから、人々が物理世界を体験し、関わり方を変える拡張現実（AR）グラスまで、日常生活に溶け込んでいる。
普及は拡大しており、最近の調査では米国および欧州において、回答者の約50%がフィットネス用ウェアラブルを使用していることが判明し、若い世代は支出において健康をますます優先する傾向にある。
これらの変化により、関連技術の成熟のおかげで、ウェアラブルはかつてないほど賢く、ユーザー中心になっている。
受動的な追跡からリアルタイムの解釈へ
健康モニタリングは、より迅速に、より賢く、より信頼性の高いものになりつつある。例えば、即時の不整脈検出には、超低遅延の信号処理とリアルタイムの解釈が必要である。ウェアラブルは現在、受動的な追跡装置から知的システムへと移行することで、これを実現している。
生体計測技術の進歩により、正確かつ長期的な測定値が得られ、「常時オン」が可能になっている。エッジAIハードウェアと強化学習により、クラウドに依存しないデバイス上での分析が可能となり、無線センサーネットワークはシームレスなデータ共有エコシステムを生み出している。これらの進歩により、ウェアラブルは内部および外部環境のリアルタイムの解釈者へと変わりつつある。
快適さと機能性の両立
ウェアラブルは、人間のニーズに合致したときに成功する。皮膚に直接馴染む柔軟なパッチは、高い快適性で連続血糖モニタリングを可能にする。抗菌コーティングにより、清掃の必要がなくなる。
磁気電気式無線給電を備えた運動駆動型センサーは、デバイスを絶えず充電する必要をなくす。同じ原理は支援技術のイノベーションにも応用されている。ウェアラブルデザイナーのCognixionは、非侵襲性の脳センサーをARと組み合わせ、言語障害のある人のコミュニケーションを支援している。侵襲性の技術に伴う不快感や障壁なしに、機能を提供するものである。
大規模での信頼性
ウェアラブルの周辺エコシステムも同様に重要である。ポスト量子暗号などの隣接技術は、量子コンピューターによる攻撃に耐えることで、機密性の高い健康データの将来にわたるセキュリティを確保する。これはコネクテッド・ヘルスにおいて不可欠である。
今後の道筋
創造的破壊はもはや賭けではなく、必然である。ロボティクスとウェアラブルの事例が示すように、未来は3つのC（組み合わせ、融合、累積）を習得した者のものである。
問題は、これらの技術が産業を再構築するかどうかではなく、融合がもたらす機会を組織がどのように拡大していくかである。進行中のより広範な変化を発見するには、更新された成熟度指数をご覧ください。新興技術、主要な変化、そしてそれらを推進する要因が紹介されています。
