人工知能
AI エージェントの実験段階は終了
企業による AI エージェントの実験段階は終了しました。今後は、AI エージェントで成果を上げる必要があります。
Sydney Scott
AI 担当編集ストラテジスト
Workday
エージェント型 AI が登場したばかりの頃を覚えていますか？当時は、友達とバンドを組んでガレージで演奏するような気分でした。多くの人が、完璧さを求めることなく、面白そうなツールを好き勝手に試しては世間を驚かせていました。刺激的で混沌としていて、失うものは何もない、そんな時代でした。
しかし、2026 年には、こうした「セッション」の時期は終わりを迎えました。
これからは、AI エージェントを活用して成果を上げる段階に入っていきます。AI をめぐる熱狂的な盛り上がりは、「AI で実際に何をするのか」を重視する段階へと移行しつつあります。AI に関する目標も、「AI で何ができるのかを探ること」から「AI を通じてビジネスの成果を上げること」へと変化しています。現在は多くの企業が、AI に感じる高揚感を、明確なルールと確実な利益につなげようとしています。
今年、成果を上げるには、考え方を変える必要があります。AI エージェントの実験段階は終わり、厳格な管理段階へと移行する必要があります。この記事では、2026 年に AI の運用方法を改善するための方法について説明します。
今年、成果を上げるには、考え方を変える必要があります。AI エージェントの実験段階は終わり、厳格な管理段階へと移行する必要があります。
レポート
グローバル AI に関する経営幹部指標調査レポート: レベルアップの鍵となる AI
1.ステージ マネージャの採用 (連携)
私たちはこれまで、AI エージェントを「何でもできるツール」として扱ってきました。コードの記述、マーケティング活動のプランニング、顧客とのメール対応など、さまざまなことをエージェントに任せてきました。
しかし、この方法では現状に対応できなくなっています。ひとつのエージェントだけですべての楽器を同時に演奏することはできません。
大きな成果を上げている企業は、2026 年に、独立した AI ツールから専門的なエージェント チームへと移行しています。Deloitte 社によると、こうしたエージェント チームのグローバル市場規模は、2030 年までに 450 億ドルに達する可能性があります。ただし、各エージェントを適切に連携させることが条件になります。
連携レイヤーを使用すると、エージェントを特定の職務にドラッグ アンド ドロップ操作で配置し、ミスを未然に防ぐことができます。主導権は人間が握りますが、このレイヤーがハイブリッド チーム間の業務の引き継ぎを管理することで、タスクを確実に完遂へと導きます。
これにより、人間と AI エージェントを連携させ、全員が同じ目標に向かって前進できるようになります。
2.AI エージェントを統合的に管理する (エージェントレイク)
2025 年の当社の技術環境は、多少混乱していました。データがさまざまな場所に分散し、ツール間の連携がとれていませんでした。まるで、ギター アンプとスピーカー ケーブルの規格が合わないままで、ライブ演奏をしようとするようなものでした。
機材が正しく接続されていなければ、ライブで演奏することはできません。AI エージェントについても同じです。
Forrester 社は、2026 年はエージェントレイクの年になると予測しています。現在は数多くの AI ベンダーが存在するため、それらを管理するための統合システムが必要になります。
エージェントレイクは、各種のツールを自由に組み合わせることができる柔軟な基盤です。ライブを中断することなく、機材を自由に交換できる柔軟性をもたらします。この仕組みにより、使用する AI ツールに関係なく、データを整理された状態に保ち、エージェントを円滑に稼働させることができます。
3.安全性を確保する (責任とガバナンス)
2026 年は、リスク管理担当者や規制当局による監視がさらに厳しくなっています。
現在、AI の信頼性をめぐって、私たちは厳しい審判の時を迎えています。なぜ、突然このような状況になったのでしょうか。それは、ブラックボックス型システム (AI がなぜそのように判断したのか説明できないシステム) が、重大な局面で致命的なミスを犯す可能性があるためです。
大手保険会社は AI リスクの補償からの撤退を始めているため、企業は、AI の信頼性と安全性を重視する必要に迫られています。
これは、損害に対する責任を企業が単独で負うことを意味します。AI が原因で金銭的な損失が発生した場合、その企業がすべての費用を自己負担することになるのです。現在は、「うまくいくことを願う」だけでは不十分な状況です。常に安全テストを実施して、問題を未然に防ぐ必要があります。
AI がもたらすと期待される生産性の約 40％ が、やり直し作業によって気付かないうちに失われています。
4.AI 出力の品質を確認する (「ワークスロップ」税)
現在は、多くのリーダーが AI の投資対効果を詳しく確認しています。
Forrester 社は、今年は最高経営責任者が AI に関する意思決定に最高財務責任者をより深く関与させるようになると予測しています。その結果、計画されていた AI 投資の25％ が延期される可能性があります。
なぜ、こうした慎重な姿勢が生まれているのでしょうか。その理由は、「ワークスロップ」と呼ばれる目に見えないコストです。
ワークスロップとは、調整不足の AI が生成する、雑多で低品質な出力のことです。AI がわずか数秒でレポートを作成すれば、一見すると生産性が高いように思えます。しかし、実際にはそのミスの修正のために、人間が何時間も費やす羽目になるのです。Workday はこれを「AI 税」と呼んでいます。
Workday の調査によると、AI がもたらすと期待される生産性の約 40％ が、やり直し作業によって気付かないうちに失われています。AI を活用して時間を 10 時間節約できたとしても、チームはそのうちの 4 時間を、出力を修正するための時間として払い戻す羽目になっているのです。
これは、社員は忙しく働いているように感じても、会社全体としては少しもスピードアップしていないという「落とし穴」を生み出します。AI への投資を継続するには、単純なアウトプット量ではなく、実際の成果を重視する必要があります。もし AI がビジネス価値を生み出さず、実際の時間節約にも貢献していなければ、予算がカットされることになるのです。
5.トレーニングを行う (新しいワークフォース)
最後に、この仕組みを裏で取り仕切るのは誰でしょうか
PwC 社は、ワークフォースが大きく変化すると予測しています。AI エージェントが、標準的なフォーム処理や基本的なモジュールのコーディングなど、中間層の業務を担当するようになることが予想されます。その結果、AI ジェネラリストに対する新たな需要が生まれています。
AI ジェネラリストとは、システムの全体像を深く理解し、エージェントに指示を出してデジタル チームを管理できる人財のことです。Forrester 社はこれについて、「大企業の 30％ が AI トレーニングを義務化するだろう」と予測しています。
訓練を受けていない裏方に、ライブ演奏の火薬演出を任せようと考える人はいないでしょう。AI についても同じです。2026年、AI リテラシーは新たな必須要件となるのです。
演奏を続けましょう
今年は、多くの企業にとって大きな転換点になります。
私たちは、際限なき実験の時代を脱し、運用の成熟期へと足を踏み入れたのです。AI に対する過度な熱狂は冷め、今や明確な要件が残されています。それは、堅牢なアーキテクチャ、厳格なコスト管理、そして揺るぎないガバナンスです。
今年、成功をもたらすのは、最新のモデルを追いかけることでも、華やかなデモに目を奪われることでもありません。真の成功は、ビジネスの現実的な課題を解決するために、規律を持ってテクノロジーを適用することから生まれます。
今後成長を遂げるのは、AI を一時の流行としてではなく、運用の中核エンジンとして扱う企業です。すなわち、明確な指標によって統治され、エキスパートによって管理され、信頼の基盤の上に構築された AI 運用を実現する企業こそが、真の勝者となるのです。
レポート
グローバル AI に関する経営幹部指標調査レポート: レベルアップの鍵となる AI
AI は、ほぼすべての業界や市場において、ビジネスの在り方を根本から変える原動力となっています。しかし AI の真の価値を実現するには、さまざまなステークホルダーから支持を得る必要があります。この AI マスタークラスでは、財務業務や人事業務などで AI を最大限に活用する方法について学習します。