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Original Research
2026 BMC Mainframe Survey Report
How AI is driving the next era of mainframe transformation
BMC Mainframe Survey
Now in its 21st edition, the BMC Mainframe Survey annually captures the priorities, challenges, and aspirations of the professionals who build, operate, secure, and evolve one of the world's most important computing platforms. With more than 1,300 respondents from 15 industries across the globe, this year's results reflect a platform that continues to grow, adapt, and innovate in ways that create meaningful value for the businesses that depend on it and the customers they serve.
The mainframe has endured not because it has remained unchanged, but because it has consistently evolved to meet the needs of the business. Every day, it powers critical transactions, protects vital data, supports always-on customer experiences, and operates at a scale and level of resilience few platforms can match. Far from existing in isolation, the mainframe is deeply connected to the broader technology ecosystem of the organizations that rely on it. For many enterprises, it is the heartbeat that keeps the business running.
That same spirit of adaptation is evident in this year's findings as organizations embrace AI and agentic AI. Respondents report using these technologies to support developers, capture and apply institutional knowledge and expertise, improve system management, strengthen security, and streamline operations. What stands out, however, is not simply the adoption of AI itself. It is the growing focus on where these technologies create meaningful value. The real opportunity lies in helping the people who understand the business reduce toil, uncover new insights, make better decisions, and deliver stronger outcomes for their organizations and customers—with the trust and governance required for mission-critical environments.
That is what makes this survey so valuable. Beyond technology trends and usage statistics, it captures the perspective of the people closest to the platform. Their collective experience provides a unique view into how work on the mainframe continues to evolve, how priorities and approaches are changing, where organizations are realizing value today, and where the greatest opportunities for innovation and growth may emerge tomorrow.
On behalf of BMC, thank you to every professional who contributed to this year's survey. Whether you are a developer, systems programmer, database administrator, security specialist, network or storage professional, architect, operator, manager, or executive, your perspective helps illuminate the future of the platform. Your insights provide a clearer understanding of how the mainframe continues to evolve and what its next chapter may hold for the organizations that depend on it.
John McKenny
SVP & General Manager, Intelligent Z Optimization and Transformation
Chapter 01
Executive summary
For the past 21 years, BMC has surveyed the mainframe community on the state of the platform, trends in practices and usage, future plans, and more. Results of the 2026 BMC Mainframe Survey show that the platform remains an engine of growth and innovation, with artificial intelligence (AI) acting as a catalyst for its next era of transformation. Survey results show the approach to AI on the mainframe has shifted from experimental to operational, focusing on trust, governance, and measurable outcomes.
This shift to an operational approach is accompanied by a shift from enthusiasm to pragmatism. Organizations investing in agentic mainframe management, preferring to use AI as an advisor, alerting users to issues and recommending next steps, but not yet trusted to complete those steps autonomously. Interestingly, millennial respondents are significantly more likely than other age groups to trust AI to complete actions and leverage AI for documentation and knowledge transfer. Across every discipline, organizations are investing in AI, automation, trusted data, governance, and modernization to improve operational resilience, accelerate innovation, and unlock new business value. The survey shows that the mainframe is evolving from a mission-critical platform into an intelligent enterprise platform that powers the next generation of digital business.
Confidence in the mainframe remains near record highs, with 94 percent of respondents seeing it as a long-term platform or a platform for new workloads. Likewise, 94 percent of respondents say their organizations are continuing to invest in the mainframe. Extra-large shops (greater than 50K MIPS) are significantly more likely to increase investment than small (less than 1,000 MIPS) and medium (between 1,001 to 10K MIPS) shops.
While AI draws attention across the IT landscape, organizations aren’t replacing mainframe investment with AI investment—they continue to optimize the platform, including it in their AI infrastructure.
Growth
The growth outlook for the platform also remains strong, with 69 percent of respondents saying that their organization’s general-purpose capacity is growing, driven by existing mainframe applications and new apps that access mainframe data.
Eighty-three percent of respondents report that transaction volume has increased or remained the same over the past year, with 77 percent saying the same for data volume and 83 percent reporting steady or increased numbers of databases. Extra-large shops lead the way in mainframe activity, with more than 65 percent reporting increases in all three of these activities.
While organizations are focusing on the same top priorities as in 2025, the use of AI is playing a part in the evolution of disciplines across the mainframe. Leaders—those who say the mainframe will grow and attract new workloads and expect their organization’s number of MIPS deployed to grow in the next 12 months—are leading the way.
Leaders
The organizations that will lead the next era of mainframe innovation will not be caretakers, but those who are embracing a strategic approach to AI and other emerging technologies to modernize operations, accelerate productivity, and unlock new business value. Those who take a hesitant approach to AI will risk watching competitors pull ahead.
第02章
AIの熱意から実用的な採用へ
過去数年間、AIはメインフレームコミュニティにおいて重要な議題であり、計画と投資の対象となってきました。AI、機械学習（ML）、および生成AI（GenAI）ツールは、さまざまなタスクに使用されています。AIは実験から戦略的計画へと移行しており、メインフレーム組織はより実用的なアプローチを取っているようです。
AIはアドバイザーとして、まだ実行者ではない
その実用主義は、組織が現在AIに与えることを望んでいる責任の種類に見られます。AIの能力に関する初期の興奮と誇大広告の後、メインフレームの幹部は慎重な現実主義を採用し、テクノロジーをアドバイザーとして機能させようとしているが、実行者としてはそうではないようです。要するに、AIはメインフレームの世界で完全な信頼を得ておらず、「ヒューマンインザループ」アプローチを促しています。
AIはメインフレーム変革においてますます重要なツールになりつつありますが、市場は期待が成熟するにつれてより実用的になっています。AIの使用は実験から運用への移行を遂げており、組織はAIをどのように使用できるかを問うのではなく、どこで信頼できるのか、どのようにガバナンスできるのか、どこで測定可能な価値を提供できるのかを問うようになっています。
グラフが示すように、行動を完了するためにAIを使用する意欲は減少傾向にあり、人間のオペレーターが行うべき行動を推奨することへの欲求に置き換えられています。
第03章
AIの懸念事項と課題
予想されるように、AI統合をパイロットから本番に移行するコストが最も重要な懸念事項です。実験から実用的で戦略的な計画へのトレンドは、これらの懸念から部分的に生じています。AIを合理的に適用し、ビジネス価値をもたらす成果に焦点を当てることで、これらのコストを正当化できます。
AIの実装に関する主要な懸念事項としては、セキュリティ、規制/コンプライアンス、およびデータ統合が挙げられます。
適切なツールを採用することは、AIベースのソリューションと組織データの有効性とセキュリティを確保するのに役立ちます。
適切なツールを採用することは、AIベースのソリューションと組織データの有効性とセキュリティを確保するのに役立ちます。
第04章
デジタル証明書—注目すべき分野
組織がAIやその他の新興技術を取り入れるにつれて、強力なセキュリティとコンプライアンスの実践を維持することが不可欠です。デジタル証明書管理は、多くの組織が効率を改善し、リスクを低減する機会を持つ分野の一つです。
CA/Browser Forumの要件により、TLS証明書のライフサイクルが2025年の398日から2026年には200日に短縮され、2029年3月までには47日にスケールダウンするため、組織は証明書の発行、更新、および監視活動の大幅な増加に備える必要があります。AIベースのツールの統合とAIエージェントの使用が増加するにつれて、証明書をより多く、より頻繁に更新する必要が生じ、手動管理の努力がスケールしきれないボリュームと、ホームメイドの自動化ソリューションの限界が露呈する複雑さが生じる可能性があります。
同時に、AIベースのアプリケーションとの接続も増加し続け、技術がメインフレームにさらに統合されることになります。人間とアプリケーションの両方のためにセキュアな接続を確保することは、メインフレームセキュリティの重要な部分ですが、2026年のBMCメインフレーム調査は、回答者の大多数が自社のデジタル証明書を管理するために社内の自動化ソリューションを使用するか、手動で証明書を管理していることを示しています。
AIの採用が拡大し、AIエージェントがより一般的になるにつれて、管理が必要な証明書の量が増加しますが、手動プロセスは効果的にスケールする可能性が低く、自家製の自動化ソリューションは、増大する複雑さ、進化するコンプライアンス要件、および増加する証明書在庫に対応するのに苦労するかもしれません。堅牢なベンダー証明書管理製品の探索と実装は、成功する組織の変革アジェンダの重要な部分となる可能性があります。
第05章
データセキュリティの確保
調査結果は、組織がAIをデータに安全かつ効果的に接続することを高く優先していることを示しています。「データ統合の問題」がAIソリューションを実装する際の第三の懸念事項としてランク付けされ、「データ管理の近代化」が最も重要なAIOps機能として第三位にランク付けされています。
そのデータを保護することも高く優先されています。データ復旧は、昨年の調査から唯一の優先事項であり、35％の回答者によってリストされ（4％増加）、重要な変化を示しています。
S3オブジェクトストレージは、バックアップ、災害復旧、および規制コンプライアンスをサポートするアクセス可能でスケーラブルな形式でデータを保存することにより、これらの課題に対処します。また、メインフレームデータをAI駆動の分析プラットフォームで取り込むことができるオープンフォーマットに変換することも簡素化します。
さらに、不変でエアギャップのあるオフプラットフォームバックアップは、データの安全な第三のコピーを提供し、ランサムウェアの復旧およびターゲットを絞った外科的復旧を可能にします。組織は、最新のバックアップだけに依存するのではなく、異なる時点からデータ、アプリケーション、またはシステム全体を復元できます。これらの機能を組み合わせることで、サイバーリスクを低減し、業務の中断を最小限に抑え、今日のデジタル企業が必要とする運用のレジリエンスを提供します。
しかし、調査結果は、回答者の52％が規制要件を改善するためにクラウドオブジェクトストレージを検討することを示していますが、実装の複雑さと社内の経験の欠如がオブジェクトストレージの採用に対する主な障壁として挙げられています。
データ保護を確保するために、組織はリアルタイムの脅威検出、重要な復旧資産の保護、そしてゼロトランザクション損失で信頼できるメインフレームデータを迅速に復元することに焦点を当てるべきです。証明書管理と同様に、データストレージ、セキュリティ、および復旧ソリューションの優先順位は、データ量が増加し、より多くのAIソリューションが組織データにアクセスするにつれて高まる可能性があります。
第06章
AIがメインフレームに提供するもの
組織は、メインフレームの分野におけるAIのユースケースを報告しています。データベースの再編成やIMSキュー管理から、パフォーマンスチューニング、問題検出、ドキュメント生成まで、企業は生産性を向上させ、オペレーションを簡素化し、知識を保持し、近代化を加速するAIイニシアティブを優先しています。
エージェンティックAIが勢いを増している
リーダーは、今後2年間でAIへの投資をAIOps、アプリケーション開発、知識移転に向ける計画を示しています。しかし、エージェンティックメインフレームの管理も重要な投資戦略であり、リーダーの40％がメインフレームを管理するエージェントの作成に投資する計画を示し、36％がその目的のためにサードパーティのエージェントに投資する計画を示しています。
第07章
AIOps: 安定した価値、増大する障害
メインフレームの運用は、反応的なシステム管理からインテリジェントな運用へと進化しています。組織は、運用の認識を改善し、問題解決を加速し、複雑なハイブリッド環境をプロアクティブに管理するために、AI、自動化、可観測性、分析を組み合わせる傾向が高まっています。70％の回答者が、AIOpsをメインフレームまたはメインフレームと非メインフレームの両方のシステムでのみ使用していると報告しています。
メインフレームでAIOpsを使用している人のうち、68％の回答者と74％のリーダーが、1年以内に価値を見出していると報告しています。
原因を見つけ、問題を解決する方法を決定することが、メインフレーム運用における最大の課題です。AI、特にGenAIの使用は、これらの課題に直接対処します。AI技術を優先する58％のリーダーが、GenAIソリューションの実装を最も重要なAIOps機能として挙げるのも不思議ではありません。
ルールベースのロジックとAIおよびMLを組み合わせることで、問題検出が改善され、サービスに影響を及ぼす前にプロアクティブな解決策が可能になりましたが、オペレーションチームは依然として根本原因を特定し、修正方法を決定する必要があります。GenAI支援ツールの実装は、オペレーターに次に取るべき行動に関する文脈的アドバイスの利点を提供します。これらのツールは、過去の問題解決策、文書、その他の組織的知識を取り込み、自然言語で次のステップを提案し、オペレーターの経験やスキルレベルに関わらず明確なガイダンスを提供する信頼できるアドバイザーとして機能します。
AIはメンタリングや経験を置き換えるものではなく、両者をより効果的にしています。メンターシッププログラムや自動化とともに、AIは経験の少ないメインフレーム担当者に自信を与え、過去の解決策に基づく知識を提供します。回答者の40％が文書化と知識移転のためにAIを使用しており、スタッフやスキルを優先し、ニーズに応じたスタッフの採用と訓練を行っている49％がAIアシスタントの活用を選択しています。
組織は、スキルギャップの問題に対処するために、AI、自動化、組織的知識、クロスプラットフォームツールを活用しているようです。
第08章
開発者支援
AIは、組織がアプリケーションを開発、理解、近代化する方法を根本的に変えており、複雑なコードを理解するのに必要な労力を減らし、ドキュメントを生成し、組織の知識を保持し、レガシーアプリケーションを近代化することで、ソフトウェアの提供を加速しています。タスクを管理するためにAIを使用する意欲について尋ねたところ、40％の回答者がコード管理に関連するアクションを推奨するためにAIを使用することに意欲的であり、23％はそれらのアクションを完了するためにAIを使用することに意欲的であると報告しました。
アプリケーション開発自体を加速するための探求は鈍化する兆しを見せていません。開発者支援のためにGenAIを活用することは、調査回答者が今後2年間で投資を計画している最も重要な機能です。開発者体験の向上は、DevOpsの努力を改善するために必要な追加機能として最も上位に選ばれ、39％のリーダーによって選ばれ、開発の品質、速度、および効率の改善が主な理由として挙げられています。
組織が新しいアプリケーションを開発し、既存のコードをリファクタリングおよび書き直すことを検討する際、テストを通じてコードの品質を確保することが最も重要な懸念事項となります。アジャイルおよびDevOpsの努力を改善するために必要な追加機能について尋ねたところ、38％のリーダーが自動化テストを挙げ（開発者体験の向上の次にランク付けされ）、重要な関心事としています。
新技術を新しいアプリケーションやリファクタリングされたアプリケーションで活用しようとする組織は、自動化テストを実施するだけでなく、ユニット、機能、統合、パフォーマンス、および回帰テストをDevOpsツールチェーンに統合するツールも考慮するべきです。
第09章
推奨事項
2026年のBMCメインフレーム調査は、プラットフォーム上のAIの変革的な性質を示しており、メインフレームの物語を再形成しています。しかし、その物語はまだ進化しており、組織は技術へのアプローチを調整し、メインフレームでの使用方法、成功を測定する方法を変えています。
次のメインフレームの革新の波を生かすために、組織は 測定可能なビジネス成果にAIイニシアティブを焦点を当てるべきです。意図的で価値駆動のアプローチを取ることで、近代化を加速し、業務効率を改善し、メインフレームを持続可能な戦略的優位性に変えることができます。
組織がAIの使用を拡大するにつれて、 それをサポートするために必要なガバナンスおよびセキュリティの基盤を強化するべきです。証明書管理の自動化はリスクを低減し、業務効率を改善し、増大する証明書の複雑さと短いライフサイクルの未来に備えるのに役立ちます。
AIはアプリケーション開発とコードの近代化を加速していますが、品質を伴わないスピードはリスクを生み出します。組織は 自動化テストをDevOps戦略の基盤にする必要があります。これにより、システムのレジリエンスを保護し、アプリケーションの品質を確保し、自信を持って革新をスケールすることができます。
2026年のBMCメインフレーム調査は、このプラットフォームが活気に満ちて成長しているだけでなく、企業AIおよびデジタルトランスフォーメーションの戦略的プラットフォームになりつつあることを示しています。AIはメインフレームの未来を再定義しています。これは前のものの置き換えではなく、次の変革の時代の触媒としての役割を果たします。
AIでメインフレームの変革を加速する準備はできましたか？
