Gartnerの指摘：「エージェント」を名乗る製品の大半は呼び替え
Gartnerは2025年6月25日、エージェント型AIプロジェクトの40%超が、コストの増大、価値の不明確さ、リスク管理の不足によって2027年末までに中止されるという予測を発表しました。同じ発表で、既存のAIアシスタント、RPA、チャットボットを「エージェント」と称して売る動きを「エージェント・ウォッシング」と呼び、真のエージェント型AIを提供するベンダーは数千社のうち約130社にとどまると推定しています。
同じGartnerの2025年1月の調査（3,412人）では、大規模投資19%、控えめな投資42%、投資なし8%、様子見・不明31%でした。投資の多くはまだ様子見の段階にあり、製品の呼び名だけで判断すると、期待と中身のずれが中止の原因になります。
本物とウォッシングを分ける3つの能力
エージェントと呼べるかどうかは、次の3つの能力で判断します。
| 能力 | 本物のエージェント | 呼び替えに多いパターン |
|---|---|---|
| 計画 | 目標から手順を組み、途中結果で手順を変える | 決め打ちのシナリオやフローを順に実行するだけ |
| ツール実行 | 検索・照会・起票などを自分で選んで呼ぶ | 回答文を返すだけで、外部システムに触れない |
| 評価と停止 | 結果を確認し、失敗時に人へ戻す仕組みがある | 失敗の検出も停止条件もない |
逆に言えば、フローが決まっているRPAやチャットボットで十分な業務も多くあります。呼び替えの製品が悪いのではなく、エージェントとしての価格や期待値で買うと費用対効果が合わなくなる点が問題です。
製品を見極める5つの質問
製品説明やデモの場で、次の5つを質問します。
Q1とQ2で、外部システムに働きかけられるかがわかります。製造業では、MESの実績照会、ERPの在庫照会、CMMSの起票などが該当します。Q3は、デモで用意されたシナリオから少し外れた依頼を出すと確かめられます。たとえば「停止理由を調べて」の後に「そのうちライン2だけで」と条件を変えたとき、手順を組み直せるかを見ます。
Q4とQ5は、本番運用を前提にしているかの試金石です。実行ログが残らない製品は、品質監査やトラブル時の原因追跡に耐えません。評価指標の設計はAIエージェントの運用評価で詳しく扱います。
製造業特有の確認点：OTとMESの扱い
製造業向けの製品では、一般的な質問に加えて次の点を確認します。
- 設備（OT）への書き込みを許すか。許す場合、IEC 62443などのセキュリティ区分とどう整合させるか
- MESのトランザクション（着工・実績・ホールド）を操作する場合、誰の操作として記録されるか
- 参照するデータの鮮度。ヒストリアンやデータレイクの数時間前のデータで判断していないか
- 品番・設備IDのマスタ不整合をどう扱うか
エージェントがMESやERPを操作する設計は、権限の切り方次第で安全にも危険にもなります。段階の踏み方はMES・ERPを操作させる権限設計を参照してください。
欧米での議論：中止予測は「失敗」ではなく選別
Gartnerの40%中止予測は、エージェント型AIが役に立たないという意味ではありません。価値が不明確なまま始めたプロジェクトが選別されるという見立てです。欧米の製造業では、Deloitteが2025年9月のレポートで、調達・生産技術・生産計画の承認ゲートを置いたうえで用途を絞ることを勧めています。名前だけのエージェントを避けることと、用途を絞って承認を前提にすることが、中止される4割に入らないための条件になります。
よくある質問
「エージェント」でない製品を買うのは損ですか
損ではありません。決まった手順で十分な業務なら、RPAやチャット型のアシスタントのほうが安く、予測しやすく動きます。問題は、エージェントの価格と期待値でそれらを買うことです。
Gartnerの「約130社」はどこまで信頼できますか
Gartnerの推定値であり、対象の定義や数え方の詳細は公開要約からはわかりません。正確な社数よりも、「名乗っている会社の大半は条件を満たさない」という傾向を示す数字として読むのが妥当です。
国内ベンダーの製品にも当てはまりますか
当てはまります。製品名や広告の表現ではなく、5つの質問への回答で判断してください。国内製品は日本語資料が充実している反面、ツール一覧やログ仕様の開示が少ない場合があるので、書面での回答を求めるとよいでしょう。
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この記事を書いた人
DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業向けAIの調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・データ基盤・AI導入を手がけた実務者が、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。
