AI Agent はこの 2 年間、企業による AI 導入において最も注目を集めるキーワードとなっています。しかし、実際には多くの組織が、まだ「AI に本当に仕事を任せる」という一線を越えられていません。PYMNTS Intelligence が 2026 年 11 月に発表した「The Agentic Edge Index」では、米国の大企業に勤める経営幹部 1,687 人を調査しています。その結果、焦点はすでに「AI を使っているか」ではなく、「AI に仕事を任せる覚悟があるか」へと移っていることが明らかになりました。
「読み取り」から「実行」へ：企業はどこでつまずいているのか
この指標では、8 つの業務領域にわたる 75 の企業活動を対象に、AI の関与度を 5 段階で評価しています。
- 第 1～3 段階：チャットボットや生成 AI が従業員の業務を支援し、あくまで人が主体となる。
- 第 4～5 段階：AI Agent が業務を実行し、人は承認や例外対応のみを担う。
第 3 段階から第 4 段階へ移る境界を、報告書では「エージェントライン」（agent line）と呼んでいます。現在、大半の企業はまだこのラインを越えていません。
データからは、AI 導入がいかに急速に進んでいるかも分かります。2025 年末の時点では、AI Agent を利用または試験運用していた経営幹部はわずか 7% で、企業の 67% は AI Agent に一切のアクセス権限を与えていませんでした。しかし 2026 年になると、企業の 89% が少なくとも 1 つの業務領域で AI Agent を利用するようになり、いかなる権限も与えていない企業は 2% まで減少しました。
ただし、多くの企業が AI Agent に与えているのは、実質的に「読み取り専用」の権限です。78% は社内システムの読み取りのみを許可し、アクションの実行は認めていません。18% は人の承認後であれば AI Agent にタスクを完遂させていますが、定型業務を単独で処理するところまで任せている企業は、回答企業全体のわずか 2% です。 これが、100 点満点の指標で 9 割の企業が 25 点未満にとどまっている理由でもあります。最も先を行く企業でさえ、まだ大規模な自律実行には至っていません。
調査チームが独自の段階別指標を設けたのは、「AI を使っているか」という質問だけでは、もはや企業間の差を測れなくなったためです。2026 年の調査では、経営幹部の 97% が AI によってプラスのリターンが得られたと回答しています。ランキング下位の企業でさえ 94% が同様に答えており、この質問は判別力を失っています。そのため、「AI がどの段階まで業務を担っているか」を問う必要が生じました。
時系列で見ると、2024 年に大企業が利用していた生成 AI の用途は、追跡対象となった 13 項目のうち平均 6 項目にすぎず、その多くはコンテンツの下書きやカスタマーサービスへの回答といった定型業務でした。ところが 2025 年初頭には、生成 AI を活用した業務の 46% が、ほぼ人の介入なしで完了できるようになっています。AI のリターンを「非常にポジティブ」と評価する経営幹部の割合も、2024 年初頭の 20% から 2026 年には 57% まで上昇しました。こうした基盤の上で、AI Agent はさらに多くの業務シーンへ導入されるようになっています。
先行企業は何をしているのか：売上成長と人手作業代替の格差
企業を指標スコアに基づいて 3 グループに分けると、上位グループで売上高が 15% 超成長した企業の割合は、下位グループの 2 倍以上でした。また、売上高と利益率の両方が成長した企業は上位グループで 82% に達したのに対し、下位グループでは 66% にとどまっています。指標が 10 ポイント上昇するごとに、売上高が 15% 超成長する確率は 2 倍以上になります。
差を決定的に広げているのは、AI Agent が人手作業をどれだけ代替しているかです。上位グループでは、企業の 8 割が「AI はすでに一部または大半の人手作業を代替している」と回答していますが、下位グループでは 45% にとどまります。指標が 15 点から 25 点に上がると、AI が煩雑な手作業を代替していると回答する企業の割合は、58% から 86% へ上昇します。
上位グループは投資にも積極的です。過去 1 年間に新しい AI アプリケーションへ投じた金額は平均 1,450 万米ドルで、下位グループの 910 万米ドルを大きく上回りました。翌年の AI 予算をさらに 15% 以上増やす予定の企業は、上位グループでは 22%、下位グループではわずか 8% です。サンプル全体を見ると、大企業の 79% が翌年に AI 予算を増額する予定で、削減を予定している企業は 1 社もありません。違いは、上位グループがより多くの資金を投入している点にあります。
上位グループは、リターンに対する確信も強い傾向があります。64% が現在の AI のリターンを「非常にポジティブ」と評価する一方、66% は完全なリターンを得るまでに 3 年以上かかると考えています。つまり、短期的な効果を得ながらも、これが一度限りのプロジェクトではなく、長期的な投資であることを明確に理解しているのです。
注目すべきは、上位グループが AI Agent を各部門へ均等に配分して、活用実績を見せようとしているわけではないことです。優先しているのは、リスクが最も高く、影響も大きい業務です。具体的には、不正・金融犯罪の検知、コンプライアンス監視、信用リスク、サイバーセキュリティ監視、資金管理、月次・年次決算などが挙げられます。こうした高リスク業務における AI の平均利用率は 44% で、一般業務の 39% を上回っています。中でもサイバーセキュリティ監視は 55% に達しています。高リスク業務で AI Agent を利用している割合は、上位グループで 45%、下位グループでは 26% です。リスク管理関連の業務だけでなく、上位グループは売上に直結するプロセスにも AI Agent を積極的に導入しています。たとえば、契約書・提案書の生成では 46% 対 19%、請求書処理・消込では 46% 対 26% という差が見られます。
伝統産業の意思決定者にとっての意味
この調査で最も実務的な発見は、経営幹部の半数以上が、導入が進まない原因を人、プロセス、企業文化にあると考えており、テクノロジーそのものは最大のボトルネックではないという点です。モデルの能力は、もはや主な問題ではありません。誰が承認責任を負うのか、どのプロセスまで AI に任せられるのか、エラーが発生した場合に誰が責任を負うのか。解決すべき本当の課題は、そこにあります。
AI Agent を導入すべきか検討している伝統産業の企業に対して、報告書の著者 Karen Webster は、非常に具体的な第一歩を提示しています。
- まず、導入した AI ツールの数を数えるのをやめ、それぞれの業務が現在どの段階にあり、人が担当しているのか、AI Agent が担当しているのかを確認する。
- すでに長年にわたって機械学習を利用しているリスク管理部門やサイバーセキュリティ部門など、信頼基盤が最も強い領域から着手し、モデルケースとする。
- カスタマーサービス用チャットボットのような見栄えを重視した取り組みから始めるのではなく、提案書、請求書、インシデント対応など、売上やキャッシュに直結する業務へ AI Agent を投入する。
- 予算の一部は、ライセンス購入だけでなく、人に関わる取り組みに充てる。役割の再定義や承認プロセスの設計には、ツールの導入そのものより多くの時間がかかる場合がある。
調査では、見落とされがちな側面も指摘されています。経営幹部の 84% は、今後 3 年間、事業が成長してもそれに合わせて人員を増やす必要はないと予想しています。また、75% は職種や必要なスキルが変化すると見込んでいます。AI Agent を導入する企業にとっては、単純に人員を増減することよりも、業務と承認権限をどのように再配分するかが重要になります。
EgentWrX が伴走支援してきた経験から見ても、これは多くの企業がデジタル分身を導入する際に実際にたどる道筋です。まずはデジタル分身にデータを読み取らせ、下書きを作らせます。その後、プロセスが安定し、権限の境界が明確になってから、タスク全体を任せます。PYMNTS のデータは、ある事実を裏付けています。その一線を越える意思のある企業は、すでに成長スピードで先行し始めているのです。
よくある質問
この調査のサンプル規模は信頼できますか？この研究は、PYMNTS Intelligence が米国の年間売上高 10 億米ドル以上の企業を対象に実施した 28 回の調査を基盤としており、経営幹部 1,687 人から回答を得ています。このうち、指標におけるグループ比較には、2026 年に調査した AI 意思決定者 366 人のサンプルが使用されています。
企業がすでに AI を使っているにもかかわらず、指標スコアが全体的に低いのはなぜですか？この指標が測定しているのは、AI がどれだけの業務を、どの段階まで担っているかだからです。社内で誰かが AI を使っているかどうかは、もはや重要ではありません。多くの企業が利用しているのは、依然としてチャットボットや生成 AI による業務支援です。AI Agent が単独で業務を実行し、人は例外対応のみを行うという段階に達している企業は極めて少ないため、ほぼすべての人が AI を使っていても、スコアは低いままです。
先行企業の売上成長が速いのは、AI Agent を利用しているからですか？報告書自体は、これは相関関係であり、因果関係ではないと強調しています。AI を深く導入したことで企業の成長が速まった可能性もあれば、もともと成長の速い企業だからこそ、AI へ積極的に投資できた可能性もあります。この 2 つの力は、同時に作用していると考えられます。
台湾の伝統産業が今から取り組んでも、遅すぎませんか？このデータを見る限り、企業間の差はまだ広がり始めたばかりで、米国の大企業の多くも依然としてエージェントラインを越えていません。今から取り組むのであれば、技術の進歩を追いかけるよりも、まずは信頼度が高く、プロセスが安定している業務を 1 つ選び、AI Agent に任せてみることが重要です。その中で承認の仕組みと責任の所在を確立する方が、一度に全社導入するよりも現実的なスタートになります。
