「既存プロセスにAIを“乗せるだけ”、なぜダメなのか？」 500人の有識者の回答は：Industry Dive

エージェンティックAIの本格導入に踏み切る企業は増えているが、ほとんどの組織は業務プロセスやデータ基盤、人材の抜本的な見直しなしに大規模展開できる段階にはない。Deloitteの調査から、企業の導入のリアルに迫る。

[Paige Gross，ITmedia]

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筆者紹介：ペイジ・グロス（Paige Gross）（「CIO Dive」記者）

エンタープライズAI分野を担当。2019年からスタートアップから大企業までテクノロジー業界を取材している。

生成AIからエージェンティックAIへ　「移行に苦戦」の実態

　コンサルティング大手のDeloitteが2026年8月12日（現地時間、以下同）に公開したレポートによると、企業は小規模な生成AIのユースケースから、組織全体で活用するエージェンティックAIシステムへの移行に苦戦している（注1）。同社はこのレポートのために500人以上のテクノロジーリーダーを対象に調査を実施し、経営幹部およびデータサイエンス部門のリーダー20人にインタビューした。

　テクノロジーリーダーの約半数は、自社の将来的なAI運用モデルについて明確なビジョンを持っていると回答している。ただし、マルチエージェントシステムを実際に本格運用できている組織はわずか15％にとどまる。回答者の多くは、従業員、業務プロセス、エコシステム内のパートナーシップ、セキュリティ、ガバナンスの各領域で準備不足であると述べている。

　Deloitteのバイスチェアで米国TMT（テクノロジー、メディア、通信）業界リーダーを務めるチャイナ・ウィデナー氏（バイスチェア）は「CIO Dive」に対し「今回の変化はエージェントの数を増やすことではなく、組織の中で仕事の進め方そのものを変えることだと、テクノロジーリーダーは認識すべきだ」と述べた。

　「これは数年がかりの旅路になるだろう。率直に言って、エージェントを取り巻くテクノロジー自体が進化を続けている以上、この変化も続いていく」（ウィデナー氏）

3〜4年先の「本格展開」 企業が超えるべき壁

　企業のIT支出はエージェンティックAIシステムに向かう傾向を強めているが（注2）、全社規模で本格的に導入する準備はほとんどの組織で整っていない。

　Deloitteの調査対象となったテクノロジーリーダーによると、業務プロセスの半分をAIエージェントを中心に再設計し、エージェントが自律的に、かつ相互に協調して動作するようになるまでには、少なくとも3〜4年かかる。

　現在、多くの組織は業務プロセスをゼロから再設計するのではなく、既存のプロセスの上にAIエージェントを乗せて使っている。プロセスの根本からの再設計には何年もかかる場合があり、既存プロセスへの後付けは技術の導入を早めるが、エージェンティックAIが本来もたらすメリットを引き出すことはできない、と同レポートは指摘する。

　エージェンティックAIの導入で企業が直面した技術面の課題としては、統一されたアクセスしやすいデータ基盤の欠如、エージェントに対する信頼の欠如（注3）と管理・統治の難しさ（注4）、統合にかかるコストや複雑さが挙げられた。組織面の課題としては、従業員側の準備不足と業務プロセスの未整備が挙げられている。

CIOはAI戦略を「テクノロジーと並走」で作り直せ

　AI技術の進化が急速であるため、CIOは絶えず進化し続ける必要がある状態に置かれているとウィデナー氏は指摘する。同氏は、AI戦略はテクノロジーの変化と並走しながら策定していく必要があると付け加えた。

　「技術的な要素、ガバナンスの要素、データの要素、人的な要素、これら全てが同時並行で進化している。これが変革を難しくしている一因だ」（ウィデナー氏）

　Accentureが発表したレポートによると、エージェンティックAIはほとんどの企業に何らかのプラス効果をもたらしている（注5）。ただし、AI投資から持続的なビジネス価値、つまり取締役会に報告できる水準の成果を得ていると答えた組織はわずかだ。

　エージェンティックAIの活用を意義ある形で深めたいと考えるCIOは、それが過去数年間に多くの企業が導入してきた線形的な生成AIモデルとは根本的に異なるタイプのテクノロジーであることを理解しておく必要があるとウィデナー氏は述べる。

　自動化モデルではタスクやクエリは毎回同じ手順で実行されるが、エージェント型モデルの動作は予測しにくい。結果を検証するのは利用者の仕事であり、これはほとんどの人が慣れ親しんできた働き方とは大きく異なる、と同氏は語る。

　「われわれは新しい時代に突入している。ここではテクノロジーとエージェンティックソリューションが自ら考え、あらゆる手順を指示されることなく、成果とそこへ到達する最適な道筋を見いだせるようになる」（ウィデナー氏）

出典：Full-scale AI agent adoption remains years away for enterprises（CIO Dive）

（注1）State of Generative AI in the Enterprise: The path to agentic transformation（Deloitte Insights）

（注2）AI infrastructure spending shifts in latest sign of deployment maturity（CIO Dive）

（注3）Employee distrust hinders AI scale（CIO Dive）

（注4）Most US companies lack mature AI governance frameworks（CIO Dive）

（注5）Agentic AI boosts productivity, but C-suite struggles to reap value（CIO Dive）

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