日本企業の92％が12カ月以内にAIエージェントを導入予定、UiPathが調査結果を発表

　米UiPathは6日、同社の委託により作成されたIDCの調査報告書「エージェンティックオートメーション：シームレスなオーケストレーションの実現によるモダンな企業への進化」を発表した。

　同報告書によると、国内大手企業の約40％がすでにAIエージェントを導入しており、52％が今後12カ月以内に使用予定であると回答している。さらに本報告書では、AIエージェントの導入が加速していることを示しており、企業がAIの実験段階から大規模な実装へと移行する動きが広がる中、2025年を日本におけるAI統合の転換点となる年として位置付けている。

　AIの大規模な実装への移行は、顧客エクスペリエンスの向上、ビジネスオペレーションの効率向上、組織的リスク管理の改善といった企業のニーズによって加速していると説明。日本企業もエージェンティックAIがもたらす具体的なメリットを実感しており、67％が「生産性の向上を支援している」と回答し、64％が「より複雑なタスクの処理に役立っている」と述べている。

　世界第3位の経済大国である日本は、AIの開発と導入において重要な役割を担っており、特に、製造業、小売・卸売業、通信・メディア・エンターテインメント業界が、日本においてエージェンティックAIの導入が進んでいる主要業種として挙げられると分析。また、日本企業は、2025年に最も有望なエージェンティックAIのユースケースとして、「生産性の向上（67％）」「顧客サポートの自動化（66％）」「サプライチェーンの最適化（47％）」を挙げている。

　日本ではAIの取り組みに対して多様なアプローチが採用されているものの、広範な導入に向けてはいくつかの課題が残されていると指摘。特に、AIガバナンスおよびリスク管理（22％）、データガバナンスの要件（20％）、ITインフラの複雑性（20％）が、日本におけるAI技術の成長を妨げる主要な課題として挙げられている。

　エージェンティックAIに関して、日本企業は自律的な行動によるセキュリティ上の脆弱性（56％）、データプライバシーの侵害（54％）、悪意のある行為者による悪用の可能性（44％）が、ビジネスリスクにつながることを懸念している。導入の面では、データセキュリティの懸念（67％）、スキルを持つ社内のIT人材不足（51％）、既存システムとの統合（50％）が、主要な課題として挙げられている。

　こうした課題はあるものの、日本におけるエージェンティックAIの導入は加速し続けており、約3分の2の企業（66％）が、まだ大規模な投資には至っていないものの、エージェンティックAIのユースケースの開発に積極的に取り組んでいるとしている。

　UiPathでは、この変革の最前線にあるのが、AIを活用したビジネスを実現するための重要な要素であるエージェンティックオートメーションだと説明。エージェンティックオートメーションは、企業がエージェンティックAIとRPAの力を企業のワークフローに統合し、自律型AIエージェントを活用して複雑なタスクの実行を可能にすることで、効率性、拡張性、イノベーションを新たなレベルへと引き上げる。また、その効果を最大化するために、企業は「エージェンティックオーケストレーション」を活用し、孤立したAIタスクをつなぎながら、ワークフローを動的に管理し、組織全体にわたってエージェンティックオートメーションを拡張している。

　日本企業がエージェンティックAIソリューションを導入する中で、ビジネスリーダーは、透明性のある人間とエージェントのエコシステムの構築を優先し、堅牢なガバナンスフレームワーク、透明性の高い意思決定機能、データセキュリティとプライバシー標準への厳格な準拠を備えた自動化ソリューションの導入を進める必要があると指摘。同時に、テクノロジーリーダーは、企業のニーズに合わせて拡張できるだけでなく、既存のシステムやアプリケーションとシームレスに統合できるプラットフォームを優先しながら、適切なエージェンティックツールを評価・特定することが求められるとしている。

　また、AIエージェントの導入を効果的かつ責任ある方法で進めるために、政府は倫理的なAIの使用に関する明確な政策、基準、規制ガイドラインを確立し、ガバナンスフレームワークを強化する必要があると指摘。さらに、データセキュリティ、倫理的な懸念、コンプライアンスの課題に対応するためには、透明性の高いリスク管理、堅牢なセキュリティ対策、ターゲットを絞ったスキルアッププログラムが必要であり、人材不足に対処するためのスキルアッププログラムへの投資や、官民連携によるインフラコスト削減も重要になるとしている。