世界のテクノロジーリーダー1,000人を対象としたWakefield Researchの調査により、エージェント型AIをパイロットから本番運用へ移行するのを阻んでいる要因が明らかになりました。

企業のテクノロジーリーダーの90%がAI投資の増額を計画している一方で、63%は初期段階の最小限のリターンしか得られていないと報告しています。これは意欲の欠如によるものではなく、自社のデータ基盤が自律型エージェントではなく「人間」のために構築されたものであることが原因です。

なぜエージェント型AIへの投資がまだ成果を生んでいないのか

企業のリーダーはエージェント型AIに全力を注いでいますが、その確信を測定可能なインパクトへと変えるための成熟度が多くの企業で不足しています。自社がどの段階に位置しているかについて、組織内で見解が一致していないケースも少なくありません。

企業の「エージェント型AI成熟度」の現在地

「エージェント型AI成熟度インデックス」は、組織が初期の実験段階から企業全体のワークフローで稼働するエージェント型AIへと、どこまで進展しているかを示しています。多くの組織は依然として成熟度の初期ステージに留まっており、パイロットは活発であるものの、本番スケールでの価値創出はまだ限定的です。
 

コンテキストの断片化がもたらす隠れたコスト

エージェント型AIの失速は、企業の意欲不足によるものではありません。ビジネスコンテキストがシステム、チーム、ワークフロー間に分断され閉じ込められていることで、エージェントが確実にアクションを実行できなくなるために起こります。

• 77%：AIエージェントが確実に利用できる状態になっている社内データやナレッジは「20%以下」であると回答
• 78%：業務部門横断でのデータとナレッジの統合に課題を抱えている
• 40%：AIパイロットプロジェクトの40%以上が本番運用に至らないと回答
• わずか15%：AIパイロットの80%以上を本番運用に移行できている企業の割合

エージェント型AIは、操作するデータを信頼できないときに失速します。多くのエンタープライズデータには、エージェントが必要とするビジネス上の意味、データ系統（リネージ）、ガバナンスが欠落しており、その影響はパイロットの失敗として顕在化しています。

パーソナルAIから「組織的AI」へ

現在多くの企業が導入しているAIツールは、個人の作業を高速化するためのものです。しかし、真のビジネスリターンを得るには「組織的AI」——会社全体を代表して意思決定を自動化しワークフローを実行するシステム——が不可欠です。そのためのミッシングリンクとなるのが「オートノマス・ナレッジ（自律型知識基盤）」です。これは、エージェントが大規模に確実なアクションを実行するために必要なコンテキスト、リネージ、ガバナンスを備えたエンタープライズデータです。

業界別・地域別の調査結果が示すもの

6カ国・5つの業界にわたるリーダーが、同じ根本的な課題を指摘しています。それは、エンタープライズデータに、エージェントが自律的にアクションを実行できるだけの「コンテキスト」「接続性」「意味」が不足しているという点です。

エージェント型AIがもたらす可能性は明白ですが、本番運用への道筋はまだ整備されていません。本レポートをダウンロードして、企業のパイロットプロジェクトが失速する具体的な要因と、単なる実験から測定可能なビジネスインパクトへと移行する方法をご確認ください。