エージェント型AI導入に関する3つの調査が示す共通の不都合な真実

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ZDNET の主要なポイント

• ビジネスにおける AI エージェントの拡大は、今や説明責任とガバナンスに焦点を当てた段階に入っています。
• 労働時間の半分が、AI エージェントの活用によって再構築される可能性があります。
• AI エージェントに対する企業の説明責任を果たすには、「ループ内（in the loop）」ではなく「リーダーシップを取る立場（in the lead）」で人間が関与する必要があります。

2025 年当時、エージェンティック AI はまだ「約束」の域を出ないものでした。しかし現在では、あらゆる業界の企業が直面するストレステストとなっています。

デロイト、KPMG、PwC、アクセンチュアの 3 つの研究結果は、すべて同じ不都合な真実を突きつけています。企業は導入スピードを急いでいますが、人間とエージェントが労働力の一部として機能するための業務再構築という、より困難な作業にはあまりにも時間がかかっています。

デロイトの「エージェンティック・トランスフォーメーション」調査では、組織の 43% がすでに AI エージェントの展開を各部門に拡大している一方で、スケーラブルで調整されたマルチエージェント環境を実現できているのはわずか 15% に過ぎません。労働力の準備状況は 20%、現在の業務プロセスがエージェンティックな導入に対応できていると答えた企業も 16% だけでした。これは、経営層が自らの進捗をどう捉えているかという認識との大きな乖離です。デロイトの報告書によると、経営者の 74% が 2030 年までに業務プロセスの半分を AI エージェントを中心に再設計するだろうと予測しています。

また、企業がアジェンティック AI の導入を拡大するにはプロセスと人材の再構築が必要という記事も併せてご覧ください。

AI エージェントの大規模導入を支援する2つの主要企業による最新の調査結果が、この状況をさらに明確にしました。結論は驚くほど一致しています。AI エージェントの導入自体は現実のものとなっていますが、本格的な運用レベルで価値を生む事例はまだ少ないのが実情です。

とはいえ、Salesforce が発表した調査によると、組織内で稼働している AI エージェントの数は過去1年間で3倍に増加しました。また、エージェントの能力は350%向上し、複雑なタスクを処理できるようになっています。さらに興味深いのは、信頼が深まるにつれて従業員による AI エージェントの利用頻度も3倍になったという点です。調査では、組織あたりの平均エージェント数がほぼ3倍（5台から13台）に増えた一方、作成にかかる時間は53%短縮され、1エージェンツあたり平均1.9日となりました。

導入から責任ある運用へ

KPMG が実施した「Global AI Pulse」調査（20 カ国で 2,145 人の経営陣およびビジネスリーダーを対象）によると、組織は AI エージェントの試行段階から、より広範な実装フェーズへと移行しています。しかし、焦点は単なる導入から、「説明責任」「AI の経済性」「価値創出」へとシフトしつつあります。この変化の背景には、AI エージェントの採用が進んでも投資対効果（ROI）が限定的にとどまっているという現実があります。

関連記事：ビジネスにおける AI エージェントの採用が今年 3 倍に拡大 - 測定可能な ROI の出現

KPMG の報告書では、企業の 76% がすでに AI から実質的なビジネス価値を得ていると回答し、これは前四半期から 12 ポイントの増加です。また、経営層の 78% が自社の AI 戦略を将来にわたって持続可能だと確信しており、2026 年第 1 四半期から 8 ポイント上昇しました。組織の 71% は、AI と人間の協働体制への完全な統合に向けて順調に進んでいると回答し、これも前四半期から 11 ポイント増えています。

さらに興味深いのは、AI の運用コストを完全に把握できている組織は、そうでない組織に比べて ROI が確立されている可能性が 5 倍高いという点です。

AI エージェントの採用ペースは加速していますが、データが示す通り、その障壁もまた急速に高まっています。特に「ユースケースのスケーリングの難しさ」と「スキルギャップ」が最大の課題となっており、これらは四半期ごとにほぼ倍増する勢いで ROI の証明を阻んでいます。

AI エージェントの導入において、他社をリードする企業と足踏みしている企業の決定的な違いは、導入したエージェントの数ではありません。明確な責任体制、より強固なガバナンス、そして大規模に AI を運用することの実質的なコストに対する可視性を確保できているかどうかです。

関連記事: エンタープライズ変革を成功させるための「AI エージェントの 12 のルール」

Salesforce の調査では、企業がアジェンティックビジネスへと移行する過程においてリーダーシップが果たす重要性が浮き彫りになりました。回答者の 3 分の 2 以上の中堅管理職は、AI が将来の働き方に果たす役割について楽観的であり、チームによる AI ツールの導入に対して個人的な責任を感じています。また同調査では、多くの AI パイロットプロジェクトが機能や速度の向上に焦点を当てており、ビジネスからの信頼獲得という困難な作業をおろそかにしていることも明らかになりました。アジェンティック・ビジネス変革の 12 のルールでは、企業がアジェンティック AI の本番環境での大規模展開を成功させるために何を行っているかが解説されています。

責任所在の課題

アキュチャーとウォートン商学院が共同で実施した調査では、米労働統計局（BLS）が18業界にわたって収集したタスク別データを基盤に、「知能はスケーラブル（拡張可能）だが、責任所在はそうではない」という指摘がなされています。この研究によると、米国経済全体の労働時間の約50%、つまり1億2,000万人の労働時間が、現在おおよそ60体のデジタルおよび物理的なAIエージェントによって再構築されつつあります。特に銀行や資本市場においては、デジタルAIエージェントのみが労働時間の45%以上に関与しています。

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仮に600億ドル規模の企業をモデルケースとして設定した場合、アジェンティック AI が成熟した段階では、約60億ドルの収益増と年間17億ドルの生産性向上が期待されると予測されています。同レポートによると、主要な組織は特定の用途に限定された個別ソリューションから脱却し、人間の監督下で連携して動作するデジタルおよび物理的なAIエージェントの協調セットを基盤とした運用へと移行しつつあることが明らかになりました。

アクセンチュアのレポートによると、AI エージェントは公式なガバナンス戦略が追いつくよりも速く、エンタープライズシステムに浸透しつつあります。同レポートの共著者であるジェームス・クロウリー氏は、「人間がループ内ではなく、リーダーシップを取るべきだ」と述べています。

この区別には明確な意図があります。「ループ内」の人間とは、エージェントの行動を単にレビューする存在を指すのに対し、「リーダーシップを取る」人間とは、業務の責任主体が人間であり、エージェントではないことを意味します。この変化は、新たなリーダーシップの要請をもたらしました。つまり、拡大したリソースを実測可能な価値と持続的な成長へと再配置することです。

同レポートではまた、生産性向上が成長につながるためには、リーダーが解放されたリソースを意図的に高付加価値な業務へ投入する必要があると警告しています。そうでなければ、生産性向上は単なる効率化の段階で止まり、成長へと転換されません。

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アクセンチュアが提案するのは、新しいビジネス役職（チーフ・アジェンティック・リソース・オフィサー）の設置、明確な損益計算書（P&L）目標の設定、人間主導の運用モデル、そしてエージェント導入前に定義される明確な意思決定権限です。これらは、エージェント稼働後の対応ではなく、事前の準備として位置づけられています。

Salesforce の調査では、カスタマーサービスに AI エージェントを導入している企業の 70% が 60 日以内に ROI を達成できていることが示されました。過去 12 ヶ月で、サービス組織におけるアジェンティック AI の採用率は 39% から 66% に急増しています。この課題への対応策として、AI エージェントの執行結果と明確に紐付けた成果主義型の価格設定モデルが注目されています。

重要なのは関係性の変容だ

デロイト、アクセンチュア、KPMG の調査は、いずれも同じ一貫したストーリーを語っています。これはリーダーたちがアジェンティック AI をどう語るべきかを再考させる内容です。AI の導入自体が難しいわけではありません。実際、多くの企業がすでにエージェントを実装しており、過去 12 ヶ月で採用率は 3 倍に拡大しました。

では何が難しいのか。デロイトの労働力とプロセスの準備状況に関するデータが示唆する通り、導入によって浮き彫りになる課題こそが本質です。自律型 AI エージェントを管理するためのガバナンス体制の構築、実装から明確な ROI の証明までの格差、パイロット運用から真の意味での広範な活用への移行における壁、そして効率化を成長につなげつつ責任所在を失わないために必要なリーダーシップの規律などです。

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これらの企業はアジェンティック AI に反対しているわけではありません。むしろ、共通の認識として「技術の進化が、責任を持って大規模に運用するためのオペレーションモデル、ガバナンスモデル、あるいは人材の準備速度を凌駕してしまった」という点を指摘しています。

今後 12〜24 ヶ月で、アジェンティック AI の導入を単なる技術統合の問題と捉える企業と、リーダーシップ課題かつ機会として正しく捉える企業が明確に分かれます。変化に伴う不確実性や摩擦に耐え抜くためには、強固な人間関係が不可欠です。

ビジネスリーダーは、デジタル労働が混乱や受動性、不信感の源となるのではなく、レバレッジ（効果増幅）の源泉となるよう保証するために、強力な「人間と AI の関係」を築く必要があります。また、システム間やエージェント間の関係をどのように構築し、ガバナンスし、監視するかについても、これまで以上に真剣に考えるべきです。

アジェンティックビジネスへと移行することは、技術変革よりもむしろ「関係性の変革」が本質です。