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大規模言語モデルAIビジネス・産業AINOW掲載日時: 2026年10月3日 1:00

Gartner予測、AIエージェント案件の40%超が2027年末までに中止

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Gartner予測、AIエージェント案件の40%超が2027年末までに中止

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    GartnerはAIエージェント案件の40%超が2027年末までに中止されると予測。矢野経済研究所によると、日本の生成AI利用者のうちAIエージェントをすでに使うのは3.3%にとどまる。

  2. なぜ重要か

    矢野の調査によれば、日本の企業の多くはまだ調査・検討段階にある。課題は段階ごとに異なり、導入前は目的・データ・人材、導入後は連携・精度・定着が壁になる。

  3. 注目点

    Oktaの調査では、AIに対して人間と同等のセキュリティ管理を適用している組織は34%。拡大前にエージェントのガバナンスを整備できるかが、案件の生き残りを左右しそうだ。

誰に効くかAIエージェントの評価を任された日本企業のチーム、とりわけGartnerの中止予測を根拠に経営層へ投資を説明する必要があるITマネージャーやDX推進担当者にとって、段階別の計画データが最も役立つだろう。

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背景と解説

調査データからは、関心と行動の間に大きな隔たりが見える。矢野経済研究所の2025年調査では、日本の企業の60%超がAIエージェントに関心を示す一方、実際の利用に移ったのは3.3%にとどまり、13.5%が検討中、49.3%は依然として情報収集中だった。この差は導入の壁が大きく、熱意だけでは簡単に解消できないことを示唆する。

Grasysの調査(Google Cloud Next Tokyo '26での回答者580人)とJIPDECの2026年企業IT調査はいずれも、計画から運用へ移るにつれて企業が直面する障害が変わるという構造的なパターンを指し示す。導入前は、AIエージェントに何をさせたいのかを明確にできないことに苦労する。導入後は、エージェントを既存システムと連携させ、利用が一部の社員に偏らないようにすることが難しくなる。こうした課題への対応を始めた日本企業もいくつかある。Resonac Holdingsは現場で作成されたエージェントを標準化して全社展開し、導入から約半年で利用率95%に達した。Panasonic Connectは月次のユニークユーザー率を追跡し、ConnectAIアシスタントで61%を達成した。GMO Internet Groupはツール補助と人材育成を組み合わせ、業務利用率71.4%を実現した。

こうした成功事例が標準になるか例外にとどまるかは、企業がガバナンスにどう取り組むかにかかっていそうだ。Oktaの2026年調査(7カ国)では、経営層の58%が過去12カ月にAI関連のセキュリティインシデントを経験した一方、AIに人間と同等のセキュリティ管理を適用している組織は34%にとどまった。エージェント導入が拡大する中でこのガバナンスの空白が続けば、Gartnerが予測する2027年末までの40%超の中止は保守的にすぎるかもしれない。ただし、ガバナンスと測定の枠組みを早くから構築する企業は、検討段階にとどまる競合を追い越す可能性がある。

よくある質問
AIエージェント案件はなぜ中止されるのか?
Gartnerは、コストの増大、ビジネス価値の不明確さ、不十分なリスク管理を、AIエージェント案件が中止される理由として挙げている。AIエージェントはライセンス料に加えて従量課金も発生するため、コストを事前に見積もりにくい。
生成AIとAIエージェントでは導入課題がどう違うのか?
AIエージェントは業務を実行するため、連携やガバナンスの課題が生成AIより大きい。生成AIの課題は情報漏えい、誤回答、社員の利用率が中心だったが、AIエージェントではシステム連携やアクセス権限管理が加わる。
エージェントウォッシングとは何か?
Gartnerは、ベンダーが既存のチャットボットやRPAをAIエージェントと称する「エージェントウォッシング」を行っていると指摘する。企業はベンダーの主張を鵜呑みにせず、提供内容が実際に自社の目的に合うかを確認すべきだ。
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