32%がソフトウェアの購入をやめ、エージェントで作ることにしました。実際に成果が出ているのは6%です
By Surya Pratap
2026年9月1日
11分で読めます
AI・テクノロジー
2026年9月1日
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判断と、リターンHover to exploreソフトウェアを売っているなら、今週公表されたなかでもっとも重要な数字は**32%**です。
McKinseyのState of AI 2026——世界の1719人の実務者と経営層を対象とした調査——において、社内でエージェント型のコーディングツールを使えば作れるという理由で、1つ以上のソフトウェア製品や機能を買わないと決めた組織の割合です。
「自作を検討した」ではありません。買わないと決めた、です。
見出しの数字は、平均より重要なばらつきを隠しています。それが、これが自分の問題なのか他人の問題なのかを教えてくれます。
コーディングエージェントで作るために購入を見送った割合（業種別）
McKinsey, State of AI 2026
下限に注目してください。このリストでもっとも低い業種でも33%です。これが起きていない領域は存在しません。つまり「うちの買い手は規制が厳しすぎて自作はしない」は、証拠なしには維持できない立場になったということです。
ここが二度読む価値のある部分です。しかも同じ報告書、同じ回答者、同じ調査期間から出ています。
37%がAIによるEBITへの影響を少なくともいくらかは認めています。この数字は2025年から横ばいです。
6%が高成果層に該当します。組織のEBITの5%以上をAIに帰属させ、影響も大きいとする層です。こちらも前年から変化なしです。
購買の判断は大きく動きました。測定された組織としてのリターンは、まったく動いていません。
つまり3分の1の組織が、自分たちの会計上まだ利益を変えていない能力を根拠に、購入を取りやめています。確信が、実証された結果をはるかに先行しています。
これは単に「彼らが間違っている」という話ではありません
リターンは判断に遅れて現れますし、それが当然です。今四半期に始めた内製が今四半期のEBITに出るとは誰も思いませんし、横ばいの集計値が上昇中の分布を覆い隠していることもあります。ただし2年続く横ばいは遅れではなく傾向です。そして正直な記述はこうです。内製の判断は、能力が実証的にどこへ到達したかではなく、どこへ向かっているかという確信に基づいて下されている。
その仕組みは、同じ報告書のもう2つの数字に表れています。
AIを使っている回答者の**80%**が、個人の生産性が向上したと答えています。それでいて、組織としてのEBITへの影響は横ばいです。
これは生産性のパラドックスの典型的な形です。個人の水準では本物の改善があるのに、企業の水準では積み上がらない。個人が浮かせた時間は、産出や利益率として現れる代わりに、会議、レビュー、手戻り、調整に吸収されていきます。
この報告書の2つの半分が同時に成り立つ理由も、これで説明がつきます。年間4万ドルのツールの代替品をエージェントで試作したエンジニアは、たしかに昨年より速くやってのけました。保守、オンコール、そして18か月ぶんの例外ケースまで数えたときに会社として安く済むのかは別の問いであり、調査期間はまだそれに答えていません。
先週、MicrosoftのThinkingboxベンチマークについて書きました。507件のステートフルな業務ワークフローを各20回実行し、データベースで実際に何が変わったかを採点するものです。テストされた最良のモデルでpass@1が65.36%、pass^20が25.25%——3件に2件は初回で正解し、4件に1件は毎回正解でした。
それを32%の隣に置いてみてください。
これらのチームが置き換えようとしている業務——保険金請求処理、請求ルール、購買承認、アカウント払い出し——は、まさにこのベンチマークが測った多段階・ポリシー条件つき・状態の重いタスクです。そして、そこがエージェントの実測信頼性のもっとも弱い場所です。
これは私が何度もぶつかっている同じキャリブレーションのずれであり、今回は買い手側で起きています。Temporalの調査では、エンジニアの85.5%がエージェントの出力を信頼する一方で、半数が毎日問題に当たっていました。ここでは、3分の1の組織がその同じ信頼を根拠に購入を取りやめています。このずれはエンジニアリング上の興味深い現象であることをやめ、誰かの売上に現れ始めました。
これは、その32%が誤っているという意味ではありません。本当に単純で範囲のはっきりした社内ツールなら、エージェントで作るのはいまや正しい判断であることが多く、それに対する正直な対応は、そうした製品を売るのをやめることであって、買い手と議論することではありません。
生き残るのは、社内での作り直しでは安く再現できないものです。
真ん中のカードがもっとも安く、そして誰もやっていません。「社内で作ることは検討しましたか、どこまで進みましたか」は、商談の終盤で処理する反論を、序盤で手に入る情報に変えます。
留保を3つ。これは調査であり、調査は読みすぎを誘うからです。
過去の判断についての自己申告の意向であって、監査された調達データではありません。「買わないと決めた」は、更新の取りやめから、そもそも候補リストに入らなかった機能まで含みます。そして後者のほうが、あなたにとってはるかに安上がりです。
横ばいのEBITは、内製が失敗している証拠ではありません。 まだ現れていないという証拠です。興味深い数字は2027年の報告書になります。32%がさらに上がる一方で6%が動かないなら、それは名前をつける価値のある傾向です。1年ではまだ足りません。
McKinseyはAI変革のコンサルティングを売っています。 Temporalの調査に適用したのと同じ割引がここにも当てはまります。生の百分率は、その上に重ねられた枠組みよりずっと信頼できますし、「ROIへの道の途上」は商業的な利害を伴う結論です。
すでに3分の1近くの組織が、エージェント型コーディングツールによって内製が現実的に見えたという理由で、ソフトウェアの購入を見送っています。テクノロジーでは41%、リスト最下位の業種でも33%です。これは需要側の変化であり、いま起きていて、今四半期の誰かのパイプラインで測定できます。
同じ調査は、AIによるEBITへの影響を認める組織の割合がこの1年まったく動かず、深刻な影響を認める割合が6%にとどまったことも示しています。その一方で、まさにそのステートフルな業務における実測のエージェント信頼性は、繰り返し実行では25%です。
買い手は不合理ではありません。彼らは先行しており、結果ではなく軌道に賭けています。あなたの仕事は、その軌道が誤りだと告げることではありません。 作り直しが実際にいくらかかるのかを正直に示し、エージェントの週末仕事では近似できないものを売ることです。
それが何かを名指しできないなら、32%は脅威ではありません。診断結果です。
出典: McKinsey「The State of AI in 2026」 · The Register「McKinsey says enterprise AI is finally on the road to ROI」 · 業種別内訳（India Gazetteの報道による） · arXiv 2608.19741, Thinkingbox · 1719というサンプル規模、業種別の百分率、EBITの数値は、McKinseyおよび上記報道の公表値です。第7節の主張と留保は筆者によるものです。
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