大企業は複数のAIエージェント・オーケストレーション・プラットフォームを利用し、支出の制御に苦戦

107組織のVB Pulseデータを継続的に分析した結果、組織はAIエージェントのオーケストレーションを単一のプロバイダーに任せるのではなく、複数のプラットフォームを運用する方向に進んでいる。85%の組織が2つ以上のツールを利用し、64%が3つのツールを利用している一方、単一のプラットフォームだけに依存している組織は15%にすぎない。この多様化は、単一プロバイダーへのロックインを避けたいという意向だけでなく、セキュリティと権限管理におけるベンダーの能力への懸念や、AIチームが独自の統制を実施したいという意向も反映している。

現在利用されているツールでは、Microsoft AI FoundryとCopilot Studioが先頭に立っており、調査対象環境の70%で確認された。次いでOpenAI Agents SDKが68%、AnthropicのClaude Platformが47%となっている。参加者はこのほか、GoogleのEnterprise Agent Platform、LangChainとLangGraphのツール、Salesforce Agentforce、Amazon Bedrock、LlamaIndexも程度の差はあるものの利用している。22%は、ベンダーのサービスに加えて、組織内で構築した独自のオーケストレーション・ツールを運用している。

マルチプラットフォームの未来

53%の組織は、2026年末までに自社の主要な「コントロールプレーン」がハイブリッドになると予想している。一方、14%はプロバイダーが管理するサービスへの依存を見込み、13%は専用の内部コントロールプレーンを構築する計画で、11%はオーケストレーション層をモデルプロバイダーから分離する外部プラットフォームに期待している。

しかし、この構成はまだ安定していないようだ。回答者の3分の2以上が、1年以内にプラットフォームを変更する計画を立てている。15%は3か月以内、24%は3〜6か月以内、28%は6〜12か月以内に変更すると回答した。検討対象のツールとしてはClaude Agent SDKが目立ち、参加したビルダーの43%が検討している。また、約3分の1がGoogleのEnterprise Agent Platformを調査し、31%が専用の内部オーケストレーションに注力し、25%がOpenAIの選択肢を検討している。

この継続的な移行にもかかわらず、利用中のプラットフォームに対する全体的な満足度の平均は5点満点中4.17だった。しかし、実装の容易さに対する評価では5点満点中3.91、費用対効果の評価では3.63に低下した。この差は、問題が必ずしもツールの不足にあるのではなく、コストを正当化できる形で統合・運用することの難しさにあることを示唆している。

組織は実際に何に投資しているのか

プラットフォーム選定の要因では、柔軟性が29%で首位となり、セキュリティと権限に関する考慮事項が17%、本番環境での運用信頼性とエージェント実行の制御がそれぞれ15%で続いた。「モデルへのロックイン」または基盤モデルとの高度なネイティブ互換性を重要な要因とみなしたのは、参加者の約10%にすぎない。開発の容易さを挙げたのは8%、総所有コストは4%、レイテンシーとメモリの観点から見た性能はわずか2%だった。

この重点は支出項目にも反映されている。エージェントの監視とデバッグが支出の31%を占め、セキュリティと権限の適用が30%、ワークフロー・ツールが19%となっている。これは、VentureBeatの以前の調査の波からの変化であり、当時はワークフロー・ツールへの支出が最大だった。

組織の運用上の優先事項では、タスク完了の信頼性が30%、マルチステップ・ワークフローの管理が27%、開発者の生産性が23%、運用の安定性が13%となっている。ユーザー体験を最優先事項に置いた組織はわずか7%であり、インフラと制御の構築が、インターフェースと利用体験の改善に依然として先行していることを示している。

可視性とコスト制御の問題

プラットフォーム選定における最大の懸念は、37%のセキュリティと権限管理の制約、続いて23%のベンダーロックイン、22%の可視性と監視可能性の不足、16%のモデルとツール選択における柔軟性の欠如だった。さらに差し迫った問題として、約5社に1社は、暴走したAIエージェントの支出をリアルタイムで停止できない。

これに対処するため、30%の組織は予算上限や利用率の引き下げなど、ネイティブの制御機能に依存している。一方、25%は暴走したエージェントを遮断する仲介役として機能する専用ゲートウェイを構築している。25%は、負荷の高いタスクをより低コストのモデルへ移す動的ルーティングを利用している。これに対して21%は、問題発生後にログを確認するなど、即時停止のスイッチを持たない事後的な対話型監視に依存している。

組織規模は、財務制御の成熟度を決定する要因とはなっていないようだ。従業員1万人超の組織の18%が依然として事後的な制御だけに依存しているのに対し、小規模組織では23%だった。実際には、より多くのリソースを持つことが、支出を測定し、拡大する前に停止するツールの存在を自動的に保証するわけではない。

真のエージェントはまだ普及していない

参加者の回答からは、「エージェント」と呼ばれるシステムの多くが、依然として基本的なアシスタントやチャットボットであり、複数ステップの作業を完遂する自律システムではないことが分かる。47%は、自社システムの26〜50%が真のオーケストレーションに当たると回答し、35%はその割合が1〜25%にとどまると答えた。14%は、自社システムの51〜75%が複雑なマルチエージェント・ワークフローだと回答した一方、76〜100%のシステムが高度で半自律的だと答えたのはわずか2%だった。また、3%は依然としてチャットボットのみを導入していると回答した。

これらの結果は、VB Pulseの6月の調査とも一致している。同調査では、回答者の71%が、導入済みエージェントの4分の1以下しか複数ステップの作業を自律的に完了できないと回答し、エージェントを大規模に導入したと答えた参加者はわずか10分の1だった。したがって、現在の動向は、自律型エージェントが成熟段階に到達したことを示すというより、将来的にそれらを受け入れるために必要な制御層を構築していることを示している。組織がインフラの整備を進める一方で、システムを「エージェント」と呼ぶことと、関連するタスクを自律的に実行する実際の能力との間には、依然として隔たりがある。