TLDR : AIエージェントの大規模展開は技術よりも企業の信頼に依存しており、主な障害は倫理的懸念、未成熟なインフラ、データ準備の不足です。
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2025年がAIエージェントの成熟の年と予測されていたが、その展開は技術よりも信頼に依存すると、Capgemini Research Instituteの最新レポートは述べています。2028年までに4,500億ドルの経済効果が期待されるにもかかわらず、実際に大規模に導入している企業はわずか2%です。
同研究所の調査「Rise of agentic AI: How trust is the key to human-AI collaboration」では、ESNの研究所が今年4月に年商10億ドル以上の企業1,500社の経営者にインタビューを行いました。これらの企業はすべてエージェントAIの探索を開始していました。
信頼の大幅な低下による熱意の抑制
エージェントAIへの最初の関心は、人的時間の解放、意思決定の加速、サポート機能や業務の再構築という魅力的な約束に基づいていました。しかし、1年で完全自律型AIエージェントへの信頼は43%からわずか27%に低下しました。倫理的懸念（プライバシー、バイアス、説明性の欠如）が採用を妨げており、2人に1人の経営者がリスクが利益を上回ると考えています。
しかし、すでにAIエージェントを導入している企業は、平均より10ポイント高い信頼を示しています。
人間は依然として重要
新たに浮上したモデルは、もはや人間を置き換えるAIではなく、エージェントと協力者が分散型チームを形成するハイブリッドなペアです。調査対象の60%近くの組織が、今後12か月以内にこのモデルを導入する予定です。
CapgeminiのInsights and Data Global Business LineのCEOであるNiraj Pariharは次のように述べています：「AIエージェントはチームメンバーであり、代理者ではありません。」
この協力の期待される利益は明白であり、回答者は価値の高いタスクへの人間の関与が65%増加し、創造性が53%向上し、従業員の満足度が49%改善すると予測しています。
依然として存在する組織的な障害
調査対象の経営者の93%が示した熱意にもかかわらず、大規模にAIエージェントを導入している企業はわずか2%です。主な障害は、80%の企業にとってまだ未成熟なインフラストラクチャと、データ準備の不十分なレベル（5社中4社近く）です。
この状況下で、2026年までにセミオートノマスやオートノマスなレベルでAIエージェントを統合する機能は15%にとどまる見込みです。この割合は2028年までに25%に達する可能性があるとCapgeminiは予測しています。
AIエージェントは、最初に顧客サービス、IT、商業機能などの分野でその位置を見つけ、その自動化能力が迅速な利益をもたらします。次に、今後3年間で、より複雑な分野である業務、R&D、マーケティングに徐々に採用される見込みです。
彼らの潜在能力を完全に活用するために、レポートは流行を超え、プロセスを再考し、ビジネスモデルを再構築し、組織構造を変革し、エージェントの自律性と人間の関与の間で適切なバランスを見つけることを推奨しています。
CapgeminiのChief Portfolio and Technology Officerであり、Global Business Linesの責任者であり、同社の経営委員会のメンバーであるFranck Greverieは次のように結論づけています：
「成功するためには、企業は結果に集中し、AIファーストのアプローチでプロセスを再考する必要があります。この変革の成功は、AIを責任を持って開発し、倫理とセキュリティを設計段階から組み込むことで、AIへの信頼を創出する必要性にあります。これには、人間とAIの効果的な協力を促進するために企業を再編成し、これらのシステムが人間の判断を強化し、経済的パフォーマンスを向上させる条件を整えることが含まれます。」