CIO の72%はエージェントが機能しているかわからない。72%は12月までに証明できなければ予算削減を予想している
By Surya Pratap
2026年9月25日
10 min read
AI & Technology
2026年9月25日
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採点表なき選別Hover to explore大企業のエージェントに関するこれまでの調査は、企業がどのエージェントを持っているかを把握しているか、という問いを扱っていた。今回の調査はその次の問い、つまりどれを残す価値があるかを把握しているか、を扱っている。答えはおおむね「いいえ」で、しかも期限付きだ。
本稿の数字は、2026年9月24日に公開され、The Next Web と SiliconANGLE が報じた Dataiku の Global AI Confessions Report: CIO Edition 2026 に基づく。Dataiku は同じ日にエージェント管理製品を発表しており、これは重要な点なので第7節で扱う。第4節以降の解釈は筆者のものである。
The Harris Poll は Dataiku の依頼を受け、2026年7月9日から29日にかけて CIO 685人 にオンラインで調査を行った。回答者は全員、年間売上高5億ドル超 の企業に所属しており、対象は米国、英国、フランス、ドイツ、アラブ首長国連邦、日本、韓国、シンガポールの8か国である。
これは先行導入企業の調査ではない。67% が本番で50を超えるエージェントが稼働していると推定している。エージェントが試験導入の段階をとうに過ぎた組織である。
同じ数字を持つ二つの結果があり、これらは一文で並べて読むべきだ。
「正式な調査で ROI をまだ測っていない」という話ではない。そのエージェントが作られた目的の仕事をしているかどうかを、日常的に言えないということだ。
それはおよそ3か月後である。米国の CIO に限ると 87% に達する。
上からの圧力は一様だ。97% が AI の投資対効果を求める取締役会からの圧力を報告している。87% は CEO が自分の職の安定を AI の成果に結びつけたと答え、76% は2027年末までに会社が AI による測定可能な成果を示せなければ自分の役職が危うくなると考えている。
これらの CIO の多くは今四半期、自分では持っていないと認める証拠で、エージェント群を弁護しなければならない。
この調査には、今月ほかのエージェント調査でも見られた矛盾が、より鮮明な形で含まれている。90% はすべてのエージェントを追跡していると答えた。81% は承認済みシステムの外で作られたエージェントを完全には監督できていないと答えた。両方が成り立つのは、「追跡している」が「承認済みのものが存在することは知っている」を意味する場合だけだ。
だが、より役に立つギャップは別のところにある。見えているエージェントについてさえ、大半は二つの基本的な問いに答えられない。
一覧にはできても評価も原価計算もできないエージェントは、管理ではなく在庫である。Dataiku の共同創業者兼 CEO である Florian Douetteau は、全文を引用する価値があるほど的確にこう述べた。「モニタリングはエージェントが動いていることを教えてくれる。マネジメントは、そのエージェントが動き続ける権利を得たかどうかを教えてくれる。そして今、エージェントをクビにできる人はほとんどいない」
ライフサイクルの残りも欠けている
83% は組織全体で標準化されたエージェントのライフサイクル管理を持っていない。60% には AI ガバナンスの中央層がない。84% は、従業員が IT の管理能力を上回る速さでエージェントを作っていると認めており、米国では 94% に上る。エージェントは誰も管理していないプロセスから生まれ、存在しないプロセスによって評価されている。
見出しがすでに長すぎなければ、この数字を載せたかった。47%は今年すでに20を超えるエージェントを廃止している。
つまり、引用の言葉とは裏腹に、エージェントは実際にクビになっている。問題はその決め方だ。多くの組織が成果を確認できず、エージェントごとのコストも割り当てられないのなら、廃止の判断は別の何かで下されていることになる。どのチームの声が大きいか、先月どのエージェントが最も目立つ形で失敗したか、財務部門がどの費目に最初に気づいたか。
測定より先に期限が来ると、エージェント群はこうして選別される。これは偶然ではない。そうした圧力のもとで生き残るのは、最もわかりやすい説明を持つエージェントだ。名前のある担当者、会議で誰かが繰り返せる数字、誰も探しに行かなくていいコスト。毎週40時間を静かに節約しながら何も報告しないエージェントは、予算レビューの場では何もしていないエージェントとまったく同じに見える。
ほかに二つの結果が、次の判断はベンダーにも及ぶことを示唆している。米国の CIO の 82% は、過去18か月の主要な AI ベンダーまたはプラットフォームの選定のうち少なくとも一つを後悔している。74% はリスク回避策としてオープンソースやオープンウェイトのモデルを検討している。買い手はエージェントを削っているだけではない。誰から買ったかも見直している。
あなたの契約更新は今四半期に決まる。そしてこのデータを見る限り、決めるのはあなたのプロダクトが何をしているかをおそらく測定できない買い手だ。その証拠をほかの誰かが用意してくれることはない。あなたが用意するしかない。
利用状況のダッシュボードではなく、成果の台帳を届ける。 処理した会話数や消費したトークン数は活動量にすぎない。買い手に必要なのは成果だ。再オープンされずに解決したチケット、修正なしで照合できた請求書、特定のプロセスから削減された時間。キックオフの時点で顧客と単位を決め、初日から数える。
成果あたりのコストを、顧客の組織図に沿って報告する。 チームやユースケース別の AI コストを把握している CIO は5人に1人しかいない。請求書がすでにこのチーム、このワークフロー、これだけの成果、1件あたりこのコストと分かれていれば、顧客が自分ではできない予算レビューの部分を代わりに済ませたことになる。
停止スイッチを契約に入れる。 明確な廃止基準を最初から提示する。成果率が2か月連続で X を下回ったら、規模を縮小するか、契約を解除できる。自社の立場を弱めるように見えるが、見えやすさで選別されるエージェント群の中では、明確な答えを持つベンダーになれる。
移行を当たり前のものにする。 米国の CIO の82%がプラットフォーム選定を後悔し、74%がオープンウェイトモデルでリスクを回避しようとしている今、「すべてを作り直さずに下のモデルを差し替えられるか」は購買時の質問になった。短く、正直な答えを用意しておく。
同じ論点の居心地の悪い版はこうだ。エージェントの価値を買い手自身の単位で表せないなら、エージェントが実際に機能していようといまいと、あなたは印象で廃止されるグループに入る。
51のエージェントも CIO もいないだろうが、この失敗の形は小さな規模でもそのまま再現する。チームが作る3つ目のエージェントは、たいてい誰も評価できない最初のエージェントになる。エージェントごとに1行の採点表を常に最新に保てば十分だ。
| 項目 | 記入内容 |
|---|---|
| 担当者 | チームではなく、名前のある1人 |
| 成果の単位 | 誰かがお金を払う価値のある、そのエージェントが生み出す唯一のもの |
| 成果率 | 直近30日。推定ではなく実数 |
| コスト | 同じ30日間のモデル、ツール、インフラの支出 |
| 廃止ルール | これを下回ったら停止するという数値。リリース前に書く |
これを機能させるルールは二つある。廃止ルールはエージェントのリリース前に書くこと。 後になると担当者は愛着が強すぎて、正直に設定できなくなる。そして 毎月表を見直し、停止を本当に選択肢として検討すること。 誰も一度も止めることを考えたことのないエージェントは、管理されているのではなく、眺められているだけだ。
これはベンダーの製品と同時に公開されたベンダー調査である。 Dataiku は報告書と同じ日に Agent Management を発表した。複数のプラットフォームにまたがってエージェントを棚卸しし監視する製品で、2026年10月に一般提供され、価格はインスタンス単位の年額にエージェント数に応じた従量課金が加わる。エージェント管理を売る会社が「エージェントは管理されていない」と結論づける調査は、割り引いて読むべきだ。実査を The Harris Poll が行ったことは信頼性を高めるが、設問の設計は Dataiku によるものである。
数字はすべて CIO の自己申告である。 「成果を継続的に確認できない」は回答者による自己の測定に対する評価であり、監査ではない。
対象は大企業である。 売上高5億ドル超、8か国。問題の形は小さな組織にも当てはまるが、割合はそのまま当てはまらない。
第4節の解釈は筆者のものである。 調査は、廃止された20超のエージェントがどう選ばれたかを示していない。測定された成果以外の基準で選ばれたというのは、ほかの数字からの筆者の推論であり、もっともらしいが調査結果ではない。
外部の予測は予測にすぎない。 The Next Web の記事は、エージェント型 AI プロジェクトの40%超が2027年末までに中止されるという Gartner の2025年6月の予測を引用している。これは1年以上前の予測であって観測された割合ではなく、筆者は議論の根拠にしていない。
大企業のエージェントをめぐる議論は、これまでほとんどが統制についてだった。どのエージェントが存在し、何に触れてよく、誰が止められるのか。この調査は、次の問題である価値を無視しにくくした最初の大規模な調査だ。大半の CIO はエージェントを把握しているが、その価値を言える人は少なく、多くは3か月以内に証明できなければ予算を失うと考えている。
その空白は誰かが埋める。企業の内部では、採点表を持っている人が埋める。ベンダーとの関係では、買い手の単位ですでに数えた数字を持って現れたベンダーが埋める。
エージェントを売っているなら、顧客がそれなしで判断を迫られる前に、今四半期を自社プロダクトの成果を顧客が数えられるようにすることに使うこと。
出典：Dataiku, Global AI Confessions Report: CIO Edition 2026。実査は The Harris Poll が2026年7月9日から29日に実施し、対象は米国、英国、フランス、ドイツ、アラブ首長国連邦、日本、韓国、シンガポールの年間売上高5億ドル超の企業の CIO 685人。2026年9月24日公開。The Next Web, "'Almost nobody can fire an agent': CIOs and the AI agent oversight gap"、Ana Maria Constantin、2026年9月24日。本稿で用いた割合の全体、米国の内訳、ベンダー選定の後悔とオープンウェイトモデルに関する数字、Douetteau の発言、Gartner への言及について。SiliconANGLE, "Dataiku debuts cross-platform Agent Management"、Duncan Riley、2026年9月24日。製品の発表、提供時期、価格体系について。第4節の解釈と第5節・第6節の提言は筆者のものである。同じ問題の棚卸しの側面については75%がエージェントはエンドツーエンドで安全だと言うを、承認された経路の外で動く AI アドオンについては17,800の AI アドオンが誰も検証していない指示に従っているを参照。
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