ガートナー ジャパンは、AIエージェントの選定でBuy・Build・Blendの考え方を示しました。
Gartnerの調査では、2025年時点で17％の企業が導入し、42％が1年以内の導入を予定しています。
導入の速さが増す一方、複雑なシステムとしての統制や運用性を踏まえた選定が求められています。
記事の概要
Gartnerによると、2025年時点でAIエージェントを導入している企業はグローバルで17％です。
さらに42％の企業が1年以内の導入を予定しており、約2年で過半数に達する勢いです。
2025年7月時点のGartnerのハイプ・サイクルでは、AIエージェントは「過度な期待」のピーク期にあります。
同じAIエージェントでも、ベンダーごとに定義や機能が異なるため、ソリューションの選定が難しくなっています。
2025年1月の調査では、導入を進める部門は顧客対応や営業が44％で、業務部門が31％、IT部門が22％です。
AIエージェントはAIモデル、ツール、メモリーで構成され、データ取得や外部操作を反復して実行します。
2026年5月の「ガートナー データ＆アナリティクス サミット」では、既製品からプロコードまでを4カテゴリーで整理しました。
Buyは既製品、Buildは独自開発、Blendは両者を組み合わせ、差別化の有無で使い分ける考え方です。
記事のポイント
- 導入は2年で過半数へ： 2025年時点で17％が導入し、42％が1年以内の導入を予定しています。
- 現場主導で普及： 顧客対応や営業などのユーザー部門が、IT部門より高い割合で導入を進めています。
- Buy・Build・Blendで選定： 差別化につながる領域はBuild、標準化できる業務はBuyとし、組み合わせも選択肢です。
このニュースがもたらす影響
- 導入を検討する企業： 導入の速さだけで製品を選ぶのではなく、差別化領域は自社構築し、標準業務は既製品に任せるなど、業務ごとのBuy・Build・Blendの判断が必要になりそうです。
- AIベンダー： 「AIエージェント」という名称だけでは製品比較で選ばれにくくなり、対応業務、連携可能なデータや外部API、運用・統制の範囲を明確に示すことが求められそうです。
- IT・管理部門： 現場主導の導入を止めるのではなく、利用部門の使いやすさを確保しながら、データソースや外部API、複数エージェントを横断管理する仕組みを早期に整える必要があります。
このニュースの背景
AIエージェントは「過度な期待」のピーク期にあり、マーケティング上の期待と実際のプロダクトとの間に乖離が生じやすい段階です。
ベンダーごとにAIエージェントの定義や機能が異なるため、同じ名称でも導入効果や必要な運用体制を比較しにくくなっています。
AIエージェントはAIモデル、ツール、メモリーが連携してデータ取得や外部操作を反復する、複雑なシステムとして動作します。
導入が複数部門や多数のエージェントに広がると、部門ごとの独自開発によってデータソースや外部APIの管理が乱雑になる可能性があります。
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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
「わずか2年程度で過半数に達しようとしている」というAIエージェントは、さまざまなプロダクトが市場に投入されている。「ベ…
https://japan.zdnet.com/article/35251771/