強力な推論能力は依然として重要ですが、信頼性、エンタープライズ統合、セキュリティ、可観測性、コスト管理、そして定義されたビジネスルール内で運用する能力も、同様に重要になりつつあります。
ベンダー各社は、スタンドアロンのエージェントツールによる競争ではなく、開発、デプロイ、モニタリング、ガバナンス、ワークフロー統合といった分野にプラットフォームを拡大することで、この動きに対応しています。導入状況は引き続きユースケースによって異なるでしょう。特に、エージェントに機密データへのアクセス権、承認権、またはトランザクション権限が与えられる場合には、その傾向が顕著です。長期的な市場の成長は、ベンダーが自律性の向上を、再現性があり、ガバナンスが確保され、経済的にも実現可能なビジネス成果へとどれだけうまく転換できるかにかかっています。
主なポイント
アジア太平洋地域は、予測期間中に42.9％という最も高い成長率を記録する見込みです。
提供形態別では、ソフトウェアセグメントが2026年に71.9％という最大のシェアを占めると推定されています。
2026年には、シングルエージェントシステムセグメントがシステムアーキテクチャセグメントを主導する見込みです。
用途別では、2026年にカスタマーサービス・サポートセグメントが23.1％という最大のシェアを占めると推定されています。
予測期間中、エンタープライズエージェントAIセグメントが最も急速な成長を遂げると見込まれています。
マイクロソフト、AWS、グーグル、セールスフォース、およびサービスナウは、幅広いエージェントプラットフォーム、エンタープライズアプリケーションの統合、オーケストレーション、ガバナンス、そして大規模な顧客基盤を通じて、市場で主導的な地位を占めています。
LangChain、CrewAI、LlamaIndex、Kore.ai、およびAiriaは、エージェントの開発およびオーケストレーション分野における注目すべきプレイヤーであり、その提供サービスは、フレームワーク、ランタイムの調整、エージェントのワークフロー、接続性、およびエンタープライズ導入に及びます。
今後数年間でエージェント型AI市場がどのように進化するかを決定づける、いくつかの技術的変化が見られ始めています。企業が単一の汎用エージェントに依存するのではなく、複雑なワークフローを専門化されたエージェント間で分割しようとする動きに伴い、マルチエージェントシステムの重要性が高まっています。相互運用性もますます重要になっており、MCPやエージェント間通信により、エージェントはプロプライエタリな統合に完全に依存することなく、エンタープライズアプリケーション、ツール、データ、および他のエージェントと接続できるようになっています。同時に、永続メモリとコンテキスト管理により、長時間実行されるタスク間の継続性が向上しています。また、エージェントがビジネスシステム内で動作する権限を与えられるにつれ、より強固なID管理、アクセス制御、可観測性、およびランタイムガバナンスが必要不可欠になりつつあります。もう一つの重要な変化は、あらかじめ構築された機能型および業界特化型エージェントの利用拡大です。これにより、導入期間を短縮し、各ワークフローに必要なカスタム開発の量を削減することが可能になります。
顧客の顧客に影響を与えるトレンドと変革
エージェント型AI市場は、ソフトウェア主導の拡大というストーリーから、企業が業務を組織化し、技術予算を配分し、ビジネス成果を測定する方法におけるより広範な変化へと移行しつつあります。現在の収益基盤は、依然としてコパイロット、対話型AI、RPA、ワークフロー自動化、および基盤モデル／APIの利用に支えられています。予測期間中は、支出のより大きな割合が、エンタープライズエージェントプラットフォーム、メモリおよびコンテキストサービス、エージェント型プロセス自動化、既製の機能型エージェント、ならびにガバナンスおよび可観測性へと移行すると予想されます。この移行は、購入者の期待における明確な変化を反映しています。企業はもはや、AIを応答や推奨事項の質だけで評価しているわけではありません。タスクを完了し、複数のアプリケーションを横断して動作し、定義された制御範囲内で測定可能なワークフロー成果をもたらすシステムを、ますます求めているのです。この変化は業界によってその現れ方は異なりますが、最大の価値は、引き継ぎの削減、サイクルタイムの短縮、スループットの向上、そして明確な制御範囲内での自律的な実行の維持から生まれるでしょう。
市場の動向
推進要因：企業における「支援型コパイロット」から「自律的なワークフロー実行」への移行
企業は、主に文書の作成、検索、提案といった業務で従業員を支援するコパイロットの段階から、さらに一歩先へと進んでいます。次の導入の波は、複数のシステムにまたがって定義されたタスクを完了し、ビジネスルールに従い、必要に応じて例外をエスカレーションできるエージェントを中心に展開されています。これにより、カスタマーサービス、IT運用、財務、営業、およびその他のワークフローが中心となる業務において、処理時間の短縮、手作業の削減、プロセス処理能力の向上を通じて価値を測定できるユースケースが拡大しています。組織が限定的な自律性に慣れていくにつれ、エージェント型AIは、ビジネスプロセスの外側に位置する単なる生産性向上ツールにとどまるのではなく、中核業務により密接に関与していくものと見られます。
制約：エージェントの運用コストがワークフローの価値を上回る場合のROIの不確実性
エージェント型AIの経済性は、ワークフローによって大きく異なります。モデルの反復呼び出し、情報検索、ツールの使用、監視、人的レビュー、例外処理を必要とするタスクは、完了した各アクションのビジネス価値が低い場合、コストが高くなる可能性があります。これにより、特に企業がまだ小規模なパイロット運用を行っており、導入やガバナンスのコストを分散させるのに十分な処理量がない場合、従来のソフトウェアに比べてROIを確立することが難しくなります。そのため、購入企業はどのプロセスをエージェント化すべきかについて、より厳選するようになってきています。取引価値が高く、手作業の負担が大きい、あるいはサイクルタイムの短縮効果が明確なワークフローは、真っ先に規模拡大が進む可能性が高い一方、価値が低い、あるいは変動の激しいタスクについては、運用コストが改善されるまで導入のペースが遅くなる可能性があります。
機会：規制対象かつ高価値なワークフローを基盤とした業界特化型エージェント
多くの企業のワークフローは、汎用エージェントではそのままでは対応できないドメイン知識、専門的なデータ、承認体制、および規制要件に依存しているため、業界特化型エージェントは大きなビジネスチャンスとなります。BFSI（銀行・金融・保険）分野では、引受審査、保険金請求、不正対策、コンプライアンスなどが挙げられます。
医療分野では、臨床および管理業務のワークフローが該当します。製造分野では、保守、計画、および例外管理などが挙げられます。これらの要件を再利用可能なエージェントにパッケージ化したベンダーは、導入期間を短縮し、企業顧客によるカスタマイズ作業の負担を軽減することができます。このビジネスチャンスは、規制の厳しい業界において特に魅力的です。こうした業界では、顧客は、ドメイン知識と監査可能性、人間の監督、およびエージェントの動作範囲に関する明確な制御を組み合わせたソリューションに対して、より高額な費用を支払うことを厭わない傾向があります。
課題：企業システム、データ、およびトランザクション権限へのアクセスを持つエージェントのセキュリティ確保
エージェントが情報の生成からアクションの実行に移ると、セキュリティはより複雑になります。エージェントは、CRMレコード、財務システム、社内ナレッジ、API、あるいはトランザクションワークフローへのアクセスを必要とする場合があり、権限の設定が不適切であったり侵害されたりすると、はるかに大きなリスク面が生じます。企業は、各エージェントが何を閲覧できるか、どのツールを起動できるか、どのアクションに承認が必要か、そしてシステム間で認証情報をどのように管理するかを決定しなければなりません。従来のユーザーベースのセキュリティモデルは、自律的なソフトウェアアクターに必ずしもそのまま適用できるとは限りません。導入規模が拡大するにつれ、エージェントの識別、最小権限アクセス、実行時の監視、監査証跡、およびポリシーの適用は、エージェントの活動を過度に制限して有意義なビジネス価値を提供できなくすることなく、誤用を防ぐために不可欠なものとなるでしょう。
市場エコシステム
エージェント型AIエコシステムは、プラットフォーム、開発、自動化、アプリケーション、ガバナンス、サービスプロバイダーが、エンタープライズ導入スタックの異なる部分に貢献する、多層的な市場として進化しています。プラットフォームベンダーは、エージェントの構築と運用に向けた共通環境を提供し、開発およびオーケストレーションプロバイダーは、フレームワーク、ランタイム、メモリ、接続性、および調整に注力しています。自動化ベンダーは、エージェントの推論とビジネスプロセスの実行を結びつけ、アプリケーションの専門家は、これらの機能を機能別または業界固有のワークフローにパッケージ化します。
エージェントがエンタープライズシステムへのアクセス権やトランザクション権限を獲得するにつれ、ガバナンスおよびセキュリティプロバイダーは、監視、ID管理、評価、ポリシー制御、保証の機能を追加します。サービスプロバイダーはこれらのレイヤー全体にまたがり、企業がエージェント環境を設計、統合、テスト、導入、管理できるよう支援します。したがって、このエコシステムはますます相互依存性を強めており、相互運用性とクロスプラットフォーム統合が、価値の創出と獲得のあり方を形作っています
市場セグメント
エージェント型AI市場（提供形態別）
2026年には、ソフトウェアがエージェント型AI市場において最大のシェアを占めると予想されています。この優位性は、ソフトウェアスタックの幅広さを反映しており、現在ではエージェントの開発やオーケストレーションから、メモリ、接続性、ガバナンス、自動化、エンタープライズプラットフォーム、および既製アプリケーションにまで及んでいます。企業は、エージェントを孤立したパイロットプロジェクトとして導入するのではなく、複数のワークフローをサポートする再利用可能なソフトウェア環境をますます求めています。
この傾向は、開発、実行時制御、システム統合、可観測性、セキュリティを共通のアーキテクチャ内で統合できるベンダーにとって有利に働きます。また、既製の機能型エージェントは、カスタマイズ要件を軽減し、導入期間を短縮することで、ソフトウェア需要をさらに押し上げています。今後、組織がエージェント環境を標準化し、コアとなるエンタープライズアプリケーションと連携させ、機能や事業部門を横断して繰り返し導入できるスケーラブルなプラットフォームへと投資をシフトさせるにつれ、ソフトウェアの重要性はさらに高まると予想されます。
エージェント型AI市場：システムアーキテクチャ別
企業がより複雑なワークフローを分割、調整、完了させるために特化型エージェントの利用を開始するにつれ、予測期間中はマルチエージェント・システムがより急速な成長を記録すると予想されます。範囲が限定されたタスクには単一のエージェントで十分な場合が多いですが、部門横断的なプロセスでは、情報取得、推論、検証、承認、システムアクション、例外処理の各段階に個別のエージェントが必要となる場合があります。
これにより、より強力なオーケストレーション、コンテキストの共有、エージェント間の通信、ID管理、およびポリシー制御に対する需要が生まれています。また、マルチエージェントアーキテクチャにより、企業は単一のモノリシックなシステムに依存することなく、異なるベンダーやフレームワークのエージェントを組み合わせることが可能になります。ただし、その導入は、組織が調整、遅延、コスト、説明責任、および障害処理に関する複雑さの増大を管理できるかどうかにかかっています。こうした支援層が成熟するにつれ、マルチエージェントシステムは実験的な導入段階を超え、複数のアプリケーション、データソース、および業務機能にまたがるワークフローにおいて、ますます重要な役割を果たすようになるでしょう。
エージェント型AI市場：アプリケーション別
2026年においても、カスタマーサービスおよびサポートが最大のアプリケーション分野であり続けると予想されています。この分野は、サービスワークフローが膨大なトランザクション量と、明確に定義されたプロセス、そして測定可能な成果を兼ね備えているため、実運用への移行が他分野よりも急速に進んでいます。現在、エージェント型システムは単に質問に答えるだけでなく、顧客レコードの検索、システムの更新、リクエストの処理、トランザクションの開始、認証情報の再設定、ケースの振り分け、そしてコンテキストを維持したまま複雑な問題のエスカレーションを行うことが可能になっています。
これにより、企業は会話型のフロントエンドだけでなく、サービス・ジャーニー全体のより多くの部分を自動化できるようになります。導入は、金融サービス、小売、通信、旅行、テクノロジー、およびその他のサービス集約型産業に広がっています。ベンダー各社は、自律的な問題解決、エンタープライズシステムとの連携、多言語対応、例外処理、および人間のエージェントへのシームレスな引き継ぎといった点で競争を激化させており、これによりカスタマーサービスは、エージェント型AIの導入において最も商業的に成熟した分野の一つとなっています。
エージェント型AI市場：エンドユーザー別
エージェント型AIがソフトウェアエンジニアリングやテクノロジー運用に深く浸透するにつれ、予測期間において、ITおよびITeSが企業エンドユーザーセグメントの中で最も急速な成長を遂げると予想されます。
この分野は、リポジトリ、開発環境、API、テレメトリ、チケット管理プラットフォーム、インフラツールがすでに高度にデジタル化されているため、自律的なワークフローに特に適しています。エージェントは、コード生成、テスト、デバッグ、モダナイゼーション、インシデント調査、是正措置、サービスデスク運用、DevOps、インフラサポートにおいて、ますます活用されるようになっています。これらのユースケースでは、開発者の生産性、解決時間、デプロイ頻度、エラーの削減、システムの可用性を通じて、価値を明確に測定することも可能です。
成長は、誤った動作が即座に運用上の影響を及ぼしうる本番環境において、エージェントが安全に動作できるかどうかにますます依存するようになるでしょう。推論機能と承認制御、可観測性、CI/CD統合、安全なツールへのアクセス、信頼性の高い例外処理を組み合わせたベンダーが、このエンドユーザーセグメントにおいて最も強い支持を得る可能性が高いと考えられます。
地域
2026年には北米がエージェント型AI市場を支配する見込み
北米は、ハイパースケーラー、基盤モデル開発者、エンタープライズソフトウェアプロバイダー、自動化企業、およびエージェントネイティブのスタートアップが同地域に集中していることを背景に、2026年にはエージェント型AI市場で最大のシェアを占めると予想されます。特に米国では、クラウド、CRM、ITSM、開発者向けツール、生産性向上ツール、データプラットフォームの導入基盤が広範に存在しており、企業は既存のワークフローにエージェントを組み込むための複数の入り口を有しています。
導入は、ビジネス成果をより明確に測定できるカスタマーサービス、ソフトウェアエンジニアリング、IT運用、財務、営業、プロフェッショナルサービスにおけるパイロット段階を超えて進展しています。潤沢な企業技術予算、AI人材へのアクセス、ベンチャー資金、そして国内のコンピューティングおよびデータセンター容量への継続的な投資が、さらなる商用化を後押ししています。導入規模が拡大するにつれ、ベンダー間は信頼性、統合の深さ、ガバナンス、相互運用性、そして自律的な実行から得られる測定可能なリターンを実証する能力において、ますます競争を激化させるでしょう。
エージェント型AI市場：企業評価マトリックス
マイクロソフトは、「スター」に位置づけられています（エンタープライズ・エージェント・プラットフォーム・ベンダー部門）。これは、広範なエンタープライズ・テクノロジーの展開基盤と、エージェントの開発、オーケストレーション、ガバナンスにわたる強力な機能を兼ね備えているためです。Microsoft Foundry、Copilot Studio、Microsoft 365、Dynamics 365、Azure、GitHubにまたがるそのリーチにより、規模の大きさと、既存エンタープライズ・ワークフローにエージェントを組み込むための複数の経路の両方を確保しています。IBMは、「新興リーダー」（エンタープライズ・エージェント・プラットフォーム・ベンダー部門）に位置づけられています。その強みは、watsonx、エンタープライズ・オートメーション、ハイブリッドクラウド、ガバナンス、および複雑なビジネスシステムとの統合にあり、規制の厳しい環境やプロセス集約型の環境において確固たる地位を築いています。
主要市場プレイヤ
Microsoft (US)
AWS (US)
Google (US)
Salesforce (US)
ServiceNow (US)
IBM (US)
Palantir Technologies (US)
OpenAI (US)
Oracle (US)
Accenture (Ireland)
Adobe (US)
Deloitte (UK)
Anthropic (US)
SAP (Germany)
UiPath (US)
最近の動向
2026年8月：ServiceNowは、アップデートセットを通じてAIエージェントをエクスポートおよびインポートする機能を導入しました。これにより、企業はインスタンスやデプロイメント環境間でエージェントの設定を容易に移行できるようになりました。これにより、組織が開発、テスト、本番環境にわたって管理対象のエージェントのデプロイメントを拡張する際、移植性と運用管理性が向上します。
2026年7月：AWSは、Amazon Bedrock AgentCore Gatewayを更新し、2026年7月のMCP仕様に対応させました。これにより、エージェント、ツール、外部システム、およびモデル間のセキュアな接続性が強化されました。この更新により、相互運用性と本番環境対応のエージェントインフラストラクチャに関するAWSのポジションがさらに強固なものとなりました。
2026年7月：マイクロソフトは、同社のエコシステム全体におけるエンタープライズ規模のエージェント展開の拡大を強調しました。これには、Microsoft Foundry、Copilot Studio、Agent 365を使用して約19,000のAIエージェントを運用・管理しているAtosも含まれます。この展開は、マイクロソフトがエージェント型AIを孤立したユースケースから、大規模で管理されたエージェント環境へと拡大していることを示しています。
2026年6月：セールスフォースは「Summer ’26」リリースを通じてAgentforceを拡充し、セールスフォース・プラットフォーム全体に、より広範なAI、データ、自動化、およびエージェント機能を追加しました。このリリースは、エージェントを独立したツールとして扱うのではなく、エージェントによる実行機能をCRMやビジネスワークフローにさらに深く組み込むという、セールスフォースの戦略を後押しするものです。
2026年5月：UiPathは、公共部門および規制対象環境向けのオンプレミス型エージェント型AI機能を「Automation Suite」に追加しました。このリリースにより、組織はAWS、Microsoft Azure、OpenShiftにわたる自社のインフラストラクチャ内でAIエージェントと自動化を展開・管理しつつ、ミッションクリティカルなワークフローをエンドツーエンドでオーケストレーションできるようになりました。この展開は、データ管理、展開の柔軟性、およびガバナンスされた実行が重要な要件となる分野において、UiPathのポジションを強化するものです。
1 はじめに 49
1.1 調査の目的 49
1.2 市場の定義 49
1.2.1 調査対象の範囲および除外項目 50
1.3 市場の範囲 51
1.3.1 調査対象期間 54
1.4 対象通貨 54
1.5 ステークホルダー 55
1.6 変更点の概要 56
2 エグゼクティブ・サマリー 57
2.1 市場のハイライトと主要な洞察 57
2.2 主要な市場参加者：戦略的展開のマッピング 60
2.3 エージェント型AI市場における破壊的トレンド 62
2.4 高成長セグメント 63
2.5 地域別概要：市場規模、成長率、および予測 64
3 プレミアムインサイト 65
3.1 エージェント型AI市場における魅力的な機会 65
3.2 地域別エージェント型AI市場 66
3.3 エージェント型AI市場：上位3つの用途 66
3.4 北米：エージェント型AI市場（ソフトウェアおよびサービス別） 67
3.5 エージェント型AI市場（地域別） 67
4 市場概要 68
4.1 はじめに 68
4.2 市場の動向 68
4.2.1 推進要因 69
4.2.1.1 測定可能な生産性およびコスト成果に対する企業の関心の高まり 69
4.2.1.2 支援的なコパイロットから自律的なワークフロー実行への企業の移行 70
4.2.1.3 AIエージェントを中核となるビジネスプラットフォームに組み込み、導入の障壁を低減 70
4.2.1.4 推論、ツール活用、記憶、およびオーケストレーションの進歩により、実用可能なユースケースが拡大しています 71
4.2.2 制約要因 71
4.2.2.1 エージェントの運用コストがワークフローの価値を上回る場合、ROIが不透明となります 71
4.2.2.2 信頼性のギャップにより、高リスクおよびミッションクリティカルなプロセスへの導入が制限されています 72
4.2.3 機会 72
4.2.3.1 規制対象かつ高価値なワークフローを中心に構築された業界特化型エージェント 72
4.2.3.2 エージェントのオーケストレーション、相互運用性、およびマーケットプレイスのエコシステム 73
4.2.3.3 エンタープライズ規模での展開に向けたガバナンス、セキュリティ、可観測性、およびアイデンティティのレイヤー 73
4.2.4 課題 74
4.2.4.1 エンタープライズシステム、データ、およびトランザクション権限へのアクセスを持つエージェントのセキュリティ確保 74
4.2.4.2 自律的な意思決定および行動に対する説明責任と人的監視の定義 74
4.3 未解決のニーズと未開拓領域 75
4.3.1 エージェント型AI市場における未充足ニーズ 75
4.3.2 未開拓分野におけるビジネスチャンス 76
4.4 相互に関連する市場とセクター横断的なビジネスチャンス 77
4.4.1 相互に関連する市場 77
4.4.2 セクター横断的な機会 77
4.5 ティア1/2/3の主要プレイヤーによる戦略的動き 78
5 業界動向 80
5.1 エージェント型AIの進化 80
5.2 ポーターの5つの力分析 82
5.2.1 新規参入の脅威 83
5.2.2 代替品の脅威 84
5.2.3 供給者の交渉力 84
5.2.4 買い手の交渉力 85
5.2.5 競争の激しさ 85
5.3 マクロ経済の見通し 85
5.3.1 はじめに 85
5.3.2 GDPの動向と予測 86
5.3.3 世界のビッグデータ産業の動向 88
5.3.4 世界の人工知能産業の動向 88
5.4 サプライチェーン分析 89
5.5 エコシステム分析 91
5.5.1 エンタープライズ・エージェント・プラットフォーム・ベンダー 94
5.5.2 エージェント開発およびオーケストレーション・ベンダー 95
5.5.3 エージェント型自動化およびワークフロー・ベンダー 95
5.5.4 既製の機能型および業界向けエージェント・アプリケーション・ベンダー 95
5.5.5 エージェントのガバナンスおよびセキュリティベンダー 96
5.5.6 エージェント型AIサービスプロバイダー 96
5.6 価格分析 96
5.6.1 主要企業別の製品の平均販売価格 97
5.6.2 2026年のエージェント型AIアプリケーション別参考価格分析 99
5.7 2026年～2027年の主要なカンファレンスおよびイベント 100
5.8 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド・ディスラプション 101
5.9 投資および資金調達のシナリオ 102
5.10 ケーススタディの分析 103
5.10.1 コメルツバンク、AVAエージェントを活用して銀行サービスを自動化 103
5.10.2 サノフィ、コンシェルジュを通じてエンタープライズエージェントを拡大 104
5.10.3 EY、AIエージェントによりサービスデスクの業務負荷を軽減 104
5.10.4 テトラパック、エージェント型自動化により中核ワークフローを「数日」から「数時間」へと短縮 105
5.10.5 シャークニンジャ、グローバル市場でエージェント型ショッピングおよびサポートを展開 105
5.10.6 CRUSHBANK、エージェント型オーケストレーションによりITサービスの解決率を向上 106
5.10.7 WHITEKLAY、VDAを活用し大手通信事業者のエンタープライズ分析を近代化 106
5.11 2025～2026年の米国関税が及ぼす影響 – エージェント型AI市場 107
5.11.1 はじめに 107
5.11.1.1 関税・貿易政策の最新動向 107
5.11.2 主な関税率 108
5.11.3 価格への影響分析 109
5.11.3.1 戦略的転換と新たな傾向 109
5.11.4 国・地域への影響 110
5.11.4.1 米国 110
5.11.4.2 中国 110
5.11.4.3 欧州 110
5.11.4.4 アジア太平洋地域 （中国を除く） 111
5.11.5 最終用途産業への影響 111
6 技術の進歩、特許、イノベーション、
および将来の応用 113
6.1 主要な新興技術 113
6.1.1 大規模言語モデル 113
6.1.2 検索増強生成（RAG） 114
6.1.3 エージェントオーケストレーションフレームワーク 114
6.1.4 推論・計画モデル 114
6.1.5 モデルコンテキストプロトコル（MCP） 114
6.2 補完的技術 115
6.2.1 クラウドコンピューティング 115
6.2.2 AIガバナンスとガードレール 115
6. 2.3 MLOPS、LLMOPS、およびAGENTOPS 115
6.2.4 プロセスマイニングとワークフローの自動化 115
6.2.5 IDおよびアクセス管理 116
6.3 関連技術 116
6.3.1 生成AI 116
6.3.2 対話型AI 116
6.3.3 ロボティック・プロセス・オートメーション 116
6.3.4 意思決定インテリジェンス 117
6.3.5 インテリジェント・プロセス・オートメーション 117
6.4 技術ロードマップ 117
6.5 特許分析 118
6.5.1 方法論 118
6.5.2 2016年～2026年の出願特許数（文書種別別） 119
6.5.3 イノベーションと特許出願 119
6.6 将来の応用分野 122
6.6.1 自律的な企業運営 123
6.6.2 エージェント型カスタマーサービスおよびコマース 123
6.6.3 エージェント型リスク、コンプライアンスおよびセキュリティ運用 124
6.6.4 自律的な研究、分析およびナレッジワーク 124
6.6.5 マルチエージェントによる意思決定およびワークフローのオーケストレーション 125
7 規制環境 126
7.1 地域ごとの規制とコンプライアンス 126
7.1.1 規制機関、政府機関、およびその他の組織 126
7.1.2 主要な規制 130
7.1.2.1 北米 130
7.1.2.1.1 大統領令第14179号：人工知能分野における米国のリーダーシップに対する障壁の撤廃（米国） 130
7.1.2.1.2 個人情報保護および電子文書法（カナダ） 130
7.1.2.2 欧州 130
7.1.2.2.1 AI規制：イノベーションを促進するアプローチ（英国） 130
7.1.2.2.2 欧州連合人工知能法（ドイツ） 131
7.1.2.2.3 欧州連合人工知能法（フランス） 131
7.1.2.2.4 欧州連合人工知能法（スペイン） 131
7.1.2.2.5 2025年法律第132号 – 人工知能に関する規定および政府への権限委譲 （イタリア） 132
7.1.2.3 アジア太平洋地域 132
7.1.2.3.1 「企業向けAIガイドライン、バージョン1.2」（日本） 132
7.1.2.3.2 「AI基本法および施行令」（韓国） 132
7.1.2.3.3 2023年デジタル個人データ保護法および2025年デジタル個人データ保護規則（インド） 133
7.1.2.3.4 生成型人工知能サービスの管理に関する暫定措置（中国） 133
7.1.2.3.5 エージェント型AIのためのAIガバナンスモデルフレームワーク（シンガポール） 133
7.1.2.4 中東・アフリカ 134
7.1.2.4.1 人工知能の開発および利用に関するUAE憲章（UAE） 134
7.1.2.4.2 AI倫理原則（サウジアラビア） 134
7.1.2.4.3 大陸人工知能戦略（アフリカ連合） 134
7.1.2.5 ラテンアメリカ 135
7.1.2.5.1 一般データ保護法（ブラジル） 135
7.1.2.5.2 民間事業者が保有する個人データの保護に関する連邦法（メキシコ） 135
7.1.2.5.3 ラテンアメリカ・カリブ海地域のためのデジタルアジェンダ「eLAC2026」（ラテンアメリカ） 135
7.1.3 業界標準 136
8 顧客環境と購入者の行動 138
8.1 意思決定プロセス 138
8.2 購入者のステークホルダーおよび購入評価基準 139
8.2.1 購入基準 140
8.3 導入障壁および内部的な課題 140
8.4 さまざまな業界分野における未充足ニーズ 142
9 提供内容別エージェント型AI市場 144
9.1 はじめに 145
9.1.1 推進要因：提供内容別エージェント型AI市場 145
9.2 ソフトウェア 147
9.2.1 エージェント開発プラットフォーム 149
9.2.1.1 エージェント開発プラットフォームにより、専門の AI エンジニアリングチーム以外でもエージェントの作成が可能になっています 149
9.2.2 エージェントオーケストレーションおよびランタイムプラットフォーム 150
9.2.2.1 エージェントが長時間実行型およびマルチエージェントのワークフローへと移行するにつれ、オーケストレーションおよびランタイム・プラットフォームは不可欠なものになりつつあります 150
9.2.3 エージェントのメモリおよびコンテキスト管理プラットフォーム 152
9.2.3.1 メモリおよびコンテキスト管理により、ステートレスなエージェントが永続的なエンタープライズ・ワーカーへと変貌を遂げています 152
9.2.4 エージェントの接続性およびツール統合プラットフォーム 153
9.2.4.1 接続性プラットフォームは、推論を行動に変換するために必要なエンタープライズ規模のリーチをエージェントに提供します 153
9.2.5 エージェントのガバナンス、セキュリティ、および可観測性プラットフォーム 155
9.2.5.1 エージェントに行動する権限が与えられるにつれ、ガバナンス、セキュリティ、および可観測性は必須のものとなりつつあります 155
9.2.6 エージェント型プロセス自動化プラットフォーム 156
9.2.6.1 エージェント型プロセス自動化は、変動性が高く、判断を要するビジネスプロセスへと自動化の範囲を拡大しています 156
9.2.7 統合型エンタープライズエージェントプラットフォーム 158
9.2.7.1 統合型エンタープライズ・エージェント・プラットフォームは、複数のエージェント機能を単一の環境に統合することで、注目を集めています 158
9.2.8 既製のエージェント型AIアプリケーション 159
9.2.8.1 既製のエージェント型AIアプリケーションは、特定の業務やワークフローに合わせてエージェントをパッケージ化することで、価値実現までの時間を短縮しています 159
9.2.9 その他のエージェント型AIソフトウェア 160
9.3 サービス 161
9.3.1 戦略・アドバイザリーサービス 163
9.3.1.1 戦略・アドバイザリーサービスは、管理不能なリスクを生じさせることなく、自律性がどこで価値を生み出すかを企業が判断するのを支援します 163
9.3.2 エージェントの設計・開発サービス 165
9.3.2.1 設計・開発サービスは、ビジネス要件を本番環境対応のエージェントの挙動へと変換します 165
9.3.3 統合・導入サービス 166
9.3.3.1 統合・導入サービスは、断片化された企業環境全体でエージェントがシームレスに動作することを保証するために、依然として極めて重要です 166
9.3.4 エージェントのテスト、評価、および保証サービス 168
9.3.4.1 エージェントの品質は、単なる応答だけでなく、その行動を通じて測定されなければならないため、テストと保証は別個の分野となりつつあります 168
9.3.5 マネージド・エージェント型AIサービス 169
9.3.5.1 企業が拡大するエージェント環境に対する継続的な運用サポートを求める中、マネージド・エージェント型AIサービスが登場しつつあります 169
10 システムアーキテクチャ別エージェント型AI市場 171
10.1 はじめに 172
10.1.1 推進要因：システムアーキテクチャ別エージェント型AI市場 172
10.2 単一エージェントシステム 174
10.2.1 単一エージェントシステムは、幅広い機能と運用上の複雑さの低さを兼ね備えているため、依然として主流のアーキテクチャとなっています 174
10.3 マルチエージェントシステム 175
10.3.1 企業が複雑なワークフローを専門化されたエージェントの役割に分解するにつれ、マルチエージェントシステムの採用が進んでいます 175
11 エージェント型AI市場（アプリケーション別） 177
11.1 はじめに 178
11.1.1 推進要因：アプリケーション別エージェント型AI市場 178
11.2 カスタマーサービスおよびサポート 180
11.2.1 カスタマーサービスおよびサポートのエージェントは、現在、基本的な質問ではなく、サービスプロセス全体を解決するようになっています 180
11.3 営業および収益管理 182
11.3.1 営業および収益担当エージェントは、調査や草案作成から、積極的なパイプラインの実行へと移行しています 182
11.4 マーケティングおよび顧客エンゲージメント 183
11.4.1 マーケティング担当者は、チャネルを横断してキャンペーン、コンテンツ、およびパフォーマンスの最適化をますます連携させています 183
11.5 財務・会計 185
11.5.1 財務・会計担当エージェントは、例外処理が多く、文書処理が膨大なワークフローを短縮する上で、ますます重要な役割を果たしています 185
11.6 職場の生産性とコラボレーション 186
11.6.1 パーソナルアシスタントから、会議、文書、タスク、および従業員のワークフローのコーディネーターへと進化しています 186
11.7 IT運用およびソフトウェアエンジニアリング 188
11.7.1 計測・実行可能なデジタルツールに後押しされた、ITOPSおよびソフトウェアエンジニアリング分野におけるエージェント型AIの需要 188
11.8 データ、アナリティクス、およびビジネスインテリジェンス 189
11.8.1 ビジネスインテリジェンスを、受動的なダッシュボードから、継続的な「問いかけから行動へ」のワークフローへと移行 189
11.9 サイバーセキュリティおよびリスク運用 190
11.9.1 サイバーセキュリティ分野において、継続的な分析に対応し、迅速なアクションを実現するため、エージェント型AIが急速に普及しています 分析を処理し、迅速な対応を実現するため、サイバーセキュリティ分野で急速に普及しているエージェント型AI 190
11.10 人事・労働力管理 192
11.10.1 機密性の高い意思決定については人間の管理を維持しつつ、従業員向けサービスおよび管理業務のワークフローを自動化 192
11.11 法務、コンプライアンス、ガバナンス 193
11.11.1 文書支援から、証拠収集、モニタリング、および管理されたワークフローの実行への拡大 193
11.12 オペレーションおよびサプライチェーン 195
11.12.1 オペレーションおよびサプライチェーンのエージェントは、調達、在庫管理、物流にわたる意思決定を調整しています 195
11.13 その他の用途 196
12 エンドユーザー別エージェント型AI市場 198
12.1 はじめに 199
12.1.1 推進要因：エンドユーザー別エージェント型AI市場 199
12.2 個人ユーザー 201
12.2.1 個人ユーザーは収益規模は小さいものの、常駐型パーソナルエージェントにとって重要な実証の場となっています 201
12.3 企業 202
12.3.1 ITおよびITES 205
12.3.1.1 ITおよびITESは、ソフトウェアおよびサービス提供環境において、エージェントが動作するために必要なツールがすでに公開されているため、企業での導入を牽引しています 205
12.3.1.2 ソフトウェア開発およびテスト 207
12.3.1.3 ITサービス管理およびテクニカルサポート 207
12.3.1.4 クラウドインフラおよびアプリケーション運用 207
12.3.1.5 サイバーセキュリティ運用 208
12.3.1.6 ビジネスプロセス・サービス提供 208
12.3.1.7 その他のITおよびITESのユースケース 208
12.3.2 BFSI 209
12.3.2.1 BFSIは、不正対策、サービス提供、融資、投資業務、およびコンプライアンスにおいて、厳格に管理されたワークフローを通じて、エージェント型AIの導入を拡大しています 209
12.3.2.2 不正対策、リスク管理、および規制コンプライアンス 211
12.3.2.3 融資、与信審査、および引受 211
12.3.2.4 資産運用、取引、および投資業務 211
12.3.2.5 保険金請求および保険契約業務 212
12.3.2.6 その他のBFSIユースケース 212
12.3.3 小売・消費財 212
12.3.3.1 エージェント型AIの導入は、大量の顧客対応、在庫管理、およびサプライチェーンの調整を中心に進められています 212
12.3.3.2 カスタマーサービスおよびショッピング支援 214
12.3.3.3 在庫、需要、および補充管理 214
12.3.3.4 パーソナライズされた商品展開および顧客エンゲージメント 215
12.3.3.5 調達およびサプライチェーンの調整 215
12.3.3.6 価格設定、プロモーション、および収益の最適化 215
12.3.3.7 その他の小売・消費財分野における活用事例 215
12.3.4 プロフェッショナルサービス 216
12.3.4.1 エージェントが文書の作成、レビュー、およびクライアントへの納品サイクルを短縮できるため、プロフェッショナルサービスは引き続き収益性の高い分野となるでしょう 216
12.3.4.2 調査およびナレッジマネジメント 218
12.3.4.3 文書、提案書、および報告書の作成 218
12.3.4.4 クライアントサービスおよびエンゲージメントの提供 218
12.3.4.5 リスク、コンプライアンス、および品質レビュー 219
12.3.4.6 プロジェクトおよびリソース管理 219
12.3.4.7 その他の専門サービスにおける活用事例 219
12.3.5 ヘルスケア、 製薬、およびライフサイエンス 219
12.3.5.1 このセクターでは、事務処理の自動化と厳格に監督された臨床支援を通じて、エージェント型AIを拡大しています 219
12.3.5.2 患者エンゲージメントおよびケア・ナビゲーション 221
12.3.5.3 医療事務および収益サイクルの運営 221
12.3.5.4 臨床記録および意思決定支援 222
12.3.5.5 創薬および臨床研究 222
12.3.5.6 医薬品安全性監視および規制対応業務 222
12.3.5.7 その他の医療、製薬、ライフサイエンス分野における活用事例 222
12.3.6 製造・産業 223
12.3.6.1 製造・産業分野におけるエージェント型AIは、計画、サプライチェーン、エンジニアリング、および資産集約型業務の調整を支援しています 223
12.3.6.2 生産計画および業務管理 225
12.3.6.3 サプライチェーンおよび調達業務 225
12.3.6.4 予知保全および資産管理 225
12.3.6.5 品質管理および根本原因の調査 226
12.3.6.6 エンジニアリングおよび製品開発 226
12.3.6.7 その他の製造・産業分野における活用事例 226
12.3.7 電気通信 226
12.3.7.1 電気通信業界では、ネットワーク運用、サービス保証、加入者サポート、収益保護の各分野で、エージェント型AIが導入されています 226
12.3.7.2 カスタマーサービスおよび加入者管理 228
12.3.7.3 ネットワーク運用および障害解決 228
12.3.7.4 サービス保証および現場運用 229
12.3.7.5 販売、マーケティング、およびオファーのパーソナライゼーション 229
12.3.7.6 収益確保および不正管理 229
12.3.7.7 その他の通信分野におけるユースケース 229
12.3.8 政府および公共部門 230
12.3.8.1 政府による導入は、市民サービス、行政ワークフロー、および管理された規制プロセスに集中しています 230
12.3.8.2 市民サービスおよびケース管理 232
12.3.8.3 行政およびワークフローの自動化 232
12.3.8.4 歳入、税務、および給付金の管理 232
12.3.8.5 規制の監視およびコンプライアンス 233
12.3.8.6 公共インフラおよびサービス運用 233
12.3.8.7 その他の政府・公共部門におけるユースケース 233
12.3.9 エネルギー・公益事業 233
12.3.9.1 エネルギー・公益事業分野では、エージェント型AIを活用して、資産、送電網、現場業務、および規制対象となる顧客プロセスの調整を行っています 233
12.3.9.2 資産の保守および現場業務 235
12.3.9.3 送電網の運用および停電管理 235
12.3.9.4 顧客サービスおよび請求業務 236
12.3.9.5 エネルギー取引、予測、およびポートフォリオの最適化 236
12.3.9. 6 規制、安全、およびコンプライアンス業務 236
12.3.9.7 その他のエネルギー・公益事業におけるユースケース 236
12.3.10 防衛・国家安全保障 237
12.3.10.1 防衛・国家安全保障分野での導入は、情報、サイバー防衛、任務支援、および監視に集中しています 237
12.3.10.2 情報収集・分析 239
12.3.10.3 任務計画および意思決定支援 239
12.3.10.4 サイバー防衛および脅威への対応 239
12.3.10.5 監視および状況認識 239
12.3.10.6 兵站、整備、および即応態勢 239
12.3.10.7 その他の防衛・国家安全保障における活用事例 240
12.3.11 その他の企業 240
13 地域別エージェント型AI市場 241
13.1 はじめに 242
13.2 北米 244
13.2.1 北米：エージェント型AI市場の推進要因 244
13.2.2 米国 261
13.2.2.1 IT、金融サービス、および企業のワークフローにおけるエージェント型AIの急速な導入が米国市場を牽引しています 261
13.2.3 カナダ 266
13.2.3.1 カナダにおけるエージェント型AIのビジネスチャンスは、金融サービス、テクノロジー、および知識集約型産業に集中しています 266
13.3 ヨーロッパ 272
13.3.1 ヨーロッパ：エージェント型AI市場の推進要因 273
13.3.2 英国 289
13.3.2.1 英国市場は、金融サービス、専門サービス、および企業のナレッジワークフローによって形成されています 289
13.3.3 ドイツ 295
13.3.3.1 ドイツのエージェント型AI市場は、製造、エンジニアリング、エンタープライズソフトウェア、および産業オペレーションと密接に結びついています 295
13.3.4 フランス 301
13.3.4.1 フランスでは、金融、公共サービス、通信、産業、および大企業にわたる幅広いエージェント型AI市場が発展しています 301
13.3.5 イタリア 307
13.3.5.1 イタリアのエージェント型AIのビジネスチャンスは、製造業、サービス業、小売業、通信、および中堅企業にわたり拡大しています 307
13.3.6 その他のヨーロッパ諸国 313
13.4 アジア太平洋地域 319
13.4.1 アジア太平洋地域：エージェント型AI市場の推進要因 319
13.4.2 中国 336
13.4.2.1 中国のエージェント型AI市場は、国内プラットフォーム、製造業、デジタルコマース、および企業自動化によって形成されています 336
13.4.3 日本 341
13.4.3.1 日本におけるエージェント型AIの導入は、企業の生産性向上、製造、サービス業務、および労働力の増強を中心に進められています 341
13.4.4 インド 347
13.4.4.1 インドの市場は、ITサービス、ビジネスプロセス提供、および企業変革によって牽引されています 347
13.4.5 韓国 353
13. 4.5.1 韓国のエージェント型AI市場は、エレクトロニクス、通信、デジタルプラットフォーム、および先端製造分野における強みを活かしています 353
13.4.6 その他のアジア太平洋地域 359
13.5 中東・アフリカ 366
13.5.1 中東・アフリカ：エージェント型AI市場の推進要因 367
13.5.2 サウジアラビア 383
13.5.2.1 サウジアラビアの市場は、政府の近代化、エネルギー、大企業、および国家によるAI投資によって牽引されています 383
13.5.3 アラブ首長国連邦（UAE） 389
13.5.3.1 UAEは、政府、金融サービス、および企業におけるエージェント導入の地域ハブとして台頭しています 389
13.5.4 南アフリカ 395
13.5.4.1 南アフリカの市場は、銀行、通信、専門サービス、小売、およびデジタル化が進んだ企業に集中しています 395
13.5.5 その他の中東・アフリカ諸国 401
13.6 ラテンアメリカ 407
13.6.1 ラテンアメリカ：エージェント型AI市場の推進要因 408
13.6.2 ブラジル 424
13.6.2.1 ブラジルのエージェント型AI市場は、銀行、小売、通信、デジタルコマース、および大企業によって支えられています 424
13.6.3 メキシコ 430
13.6.3.1 メキシコにおけるエージェント型AIの市場機会は、製造業、金融サービス、小売、通信、および国境を越えた事業によって形成されています 430
13.6.4 その他のラテンアメリカ諸国 436
14 競争環境 442
14.1 概要 442
14.2 主要企業の戦略（2025年～2026年） 442
14.3 売上高分析（2023–2025年） 443
14.4 市場シェア分析（2025年） 445
14.4.1 市場順位分析（2025年） 446
14.5 製品比較分析 448
14.5.1 エンタープライズ・エージェント・プラットフォームの製品比較分析 448
14.5.1.1 Copilot Studio（Microsoft） 449
14.5.1.2 Agentforce 360 Platform（Salesforce） 449
14.5.1.3 AI Agent Studio（ServiceNow） 449
14.5.1.4 AI Agent Studio（Oracle） 449
14.6 企業評価マトリックス：エンタープライズ・エージェント・プラットフォーム・ベンダー 450
14.6.1 スター企業 450
14.6.2 新興リーダー企業 450
14.6.3 広範な展開を行う企業 450
14.6.4 参入企業 451
14.6.5 企業の事業展開状況：エンタープライズ・エージェント・プラットフォーム・ベンダー、2025年 452
14.6.5.1 企業の事業展開状況（エンタープライズ・エージェント・プラットフォーム・ベンダー） 452
14.6.5.2 地域別展開状況（エンタープライズ・エージェント・プラットフォーム・ベンダー） 453
14.6.5.3 提供サービス別展開状況（エンタープライズ・エージェント・プラットフォーム・ベンダー） 454
14.6.5.4 アプリケーション別展開状況（エンタープライズ・エージェント・プラットフォーム・ベンダー） 455
14.6.5.5 エンドユーザー展開状況（エンタープライズ・エージェント・プラットフォーム・ベンダー） 456
14.7 企業評価マトリックス：エージェント開発およびオーケストレーション・ベンダー 457
14.7.1 スター 457
14.7.2 新興リーダー 457
14.7.3 広範な存在感を持つプレーヤー 457
14.7.4 参入企業 457
14.7.5 企業の事業展開：エージェント開発・オーケストレーションベンダー、2025年 459
14.7.5.1 企業の事業展開（エージェント開発・オーケストレーションベンダー） 459
14.7.5.2 地域別事業展開 （エージェント開発・オーケストレーションベンダー） 459
14.7.5.3 提供サービスの展開状況（エージェント開発・オーケストレーションベンダー） 460
14.7.5.4 アプリケーションの展開状況（エージェント開発・オーケストレーションベンダー） 461
14.7.5.5 エンドユーザーの展開状況（エージェント開発・オーケストレーションベンダー） 462
14.8 企業評価マトリックス：エージェント型自動化およびワークフローベンダー 462
14.8.1 スター企業 462
14.8.2 新興リーダー企業 463
14.8.3 広範な展開を行う企業 463
14.8.4 参加企業 463
14.8.5 企業の事業展開：エージェント型自動化およびワークフローベンダー、2025年 465
14.8.5.1 企業の事業展開 （エージェント型自動化・ワークフローベンダー） 465
14.8.5.2 地域別展開状況（エージェント型自動化・ワークフローベンダー） 465
14.8.5.3 提供サービス別展開状況（エージェント型自動化・ワークフローベンダー） 466
14.8.5.4 アプリケーション別展開状況（エージェント型自動化・ワークフローベンダー） 466
14.8.5.5 エンドユーザーにおける展開状況（エージェント型自動化・ワークフローベンダー） 467
14.9 企業評価マトリックス：既製エージェントアプリケーションベンダー 467
14.9.1 スター企業 467
14.9.2 新興リーダー企業 468
14.9.3 広範に展開するプレーヤー 468
14.9.4 参入企業 468
14.9.5 企業の事業展開：既製エージェントアプリケーションベンダー、2025年 470
14.9.5.1 企業の事業展開（既製エージェントアプリケーションベンダー） 470
14.9.5.2 地域別事業展開（既製エージェントアプリケーションベンダー） 470
14.9.5.3 製品・サービス別事業展開（既製エージェントアプリケーションベンダー） 471
14.9.5.4 アプリケーションの普及状況（既製エージェントアプリケーションベンダー） 471
14.9.5.5 エンドユーザーの普及状況（既製エージェントアプリケーションベンダー） 472
14.10 企業評価マトリックス：エージェントガバナンスおよびセキュリティベンダー 472
14.10.1 スター企業 472
14.10.2 新興リーダー企業 472
14.10.3 広範に展開する企業 473
14.10.4 参加企業 473
14.10.5 企業の事業展開：エージェントガバナンスおよびセキュリティベンダー、2025年 474
14.10.5.1 企業の展開状況（エージェントガバナンスおよびセキュリティベンダー） 474
14.10.5.2 地域別展開状況（エージェントガバナンスおよびセキュリティベンダー） 474
14.10.5.3 提供サービスの展開状況（エージェントガバナンスおよびセキュリティベンダー） 475
14.10.5.4 アプリケーションの展開状況（エージェント型ガバナンス・セキュリティベンダー） 475
14.10.5.5 エンドユーザーの展開状況（エージェント型ガバナンス・セキュリティベンダー） 476
14.11 企業評価マトリックス：エージェント型AIサービスプロバイダー 476
14.11.1 スター企業 476
14.11.2 新興リーダー 476
14.11.3 広範な展開を行う企業 477
14.11.4 参入企業 477
14.11.5 企業の事業展開：エージェント型AIサービスプロバイダー、2025年 478
14.11.5.1 企業の事業展開（エージェント型AIサービスプロバイダー） 478
14.11.5.2 地域別事業展開（エージェント型AIサービスプロバイダー） 478
14.11.5.3 提供サービス別事業展開（エージェント型AIサービスプロバイダー） 478
14.11.5.4 アプリケーションの展開状況（エージェント型AIサービスプロバイダー） 479
14.11.5.5 エンドユーザーの展開状況（エージェント型AIサービスプロバイダー） 479
14.12 企業評価および財務指標 480
14.13 競争環境 481
14.13.1 製品のリリースおよび機能強化 481
14.13.2 取引 490
15 企業概要 499
15.1 はじめに 499
15.2 エンタープライズ・エージェント・プラットフォーム・ベンダー 500
15.2.1 マイクロソフト 500
15.2.1.1 事業概要 500
15.2.1.2 提供している製品／ソリューション／サービス 501
15.2.1.3 最近の動向 502
15.2.1.3.1 製品の発売および機能強化 502
15.2.1.3.2 取引 503
15.2.1.4 MnMの見解 504
15.2.1.4.1 主な強み 504
15.2.1.4.2 戦略的選択 504
15.2.1.4.3 弱点および競合上の脅威 504
15.2.2 AWS 505
15.2.2.1 事業概要 505
15.2.2.2 提供している製品・ソリューション・サービス 506
15.2.2.3 最近の動向 507
15.2.2.3.1 製品の発売および機能強化 507
15.2.2.3.2 提携・契約 508
15.2.2.4 MnMの見解 509
15.2.2.4.1 主な強み 509
15.2.2.4.2 戦略的選択 509
15.2.2.4.3 弱みと競合上の脅威 509
15.2.3 GOOGLE 510
15.2.3.1 事業概要 510
15.2.3.2 提供している製品・ソリューション・サービス 511
15.2.3.3 最近の動向 512
15.2.3.3.1 製品の発売および機能強化 512
15.2.3.3.2 取引 513
15.2.3.4 MnMの見解 514
15. 2.3.4.1 主な強み 514
15.2.3.4.2 戦略的選択 514
15.2.3.4.3 弱みおよび競合上の脅威 514
15.2.4 セールスフォース 515
15.2.4.1 事業概要 515
15.2.4.2 提供している製品・ソリューション・サービス 516
15.2.4.3 最近の動向 517
15.2.4.3.1 製品の発売および機能強化 517
15.2.4.3.2 契約実績 519
15.2.4.4
MnMの見解 520
15.2.4.4.1 主な強み 52015.2.4.4.2 戦略的選択 52015.2.4.4.3 弱点および競合上の脅威 52015.2.5 SERVICENOW 52115.2.5.1 事業概要 52115.2.5.2 提供製品・ソリューション・サービス 52215.2.5.3 最近の動向 52315.2.5.3.1 製品の発売および機能強化 52315.2.5.3.2 契約実績 52415.2.5.4 MnMの見解 52615.2.5.4.1 主な強み 52615.2.5.4.2 戦略的選択 52615.2.5.4.3 弱点および競合上の脅威 52615.2.6 IBM 52715.2.6.1 事業概要 52715.2.6.2 提供している製品・ソリューション・サービス 52815.2.6.3 最近の動向 52915.2.6.3.1 製品の発売および機能強化 52915.2.6.3.2 契約動向 53015.2.6.4 MnMの見解 53015.2.6.4.1 主な強み 53015.2.6.4.2 戦略的選択 53115.2.6.4.3 弱点および競合上の脅威 53115.2.7 PALANTIR 53215.2.7.1 事業概要 53215.2.7.2 提供している製品・ソリューション・サービス 53315.2.7.3 最近の動向 53415.2.7.3.1 製品の発売および機能強化 53415.2.7.3.2 契約 53515.2.7.4 MnMの見解 53615.2.7.4.1 主な強み 53615.2.7.4.2 戦略的選択 53615.2.7.4.3 弱点および競合上の脅威 53615.2.8 ADOBE 53715.2.8.1 事業概要 53715.2.8.2 提供している製品・ソリューション・サービス 53815.2.8.3 最近の動向 53915.2.8.3.1 製品の発売および機能強化 53915.2.8.3.2 取引 54015.2.8.4 MnMの見解 54115.2.8.4.1 主な強み 54115.2.8.4.2 戦略的選択 54115.2.8.4.3 弱みと競合上の脅威 54115.2.9 ORACLE 542
15.2.9.1 事業概要 542
15.2.9.2 提供している製品・ソリューション・サービス 543
15.2.9.3 最近の動向 544
15.2.9.3.1 製品の発売および機能強化 544
15.2.9.3.2 取引実績 545
15.2.9.4 MnMの見解 546
15.2.9.4.1 主な強み 546
15.2.9.4.2 戦略的選択 546
15.2.9.4.3 弱点および競合上の脅威 546
15.2.10 OPENAI 547
15.2.11 ANTHROPIC 548
15.2.12 SAP 549
15.2.13 DATABRICKS 550
15.2.14 SNOWFLAKE 551
15.2.15 ATLASSIAN 552
15.2.16 UNIPHORE 553
15.3 エージェント開発・オーケストレーションベンダー 554
15.3.1 LANGCHAIN 554
15.3.2 CREWAI 555
15.3.3 LLAMAINDEX 556
15.3.4 RELEVANCE AI 557
15.3.5 EMA 558
15.3.6 KORE.AI 559
15.3.7 AIRIA 560
15.3.8 WRITER 561
15.3.9 GLEAN 562
15.3.10 AISERA 563
15.4 エージェント型自動化およびワークフローベンダー 564
15.4.1 SAVANT LABS 564
15.4.1.1 事業概要 564
15.4.1.2 提供している製品・ソリューション・サービス 565
15.4.1.3 最近の動向 565
15.4.1.3.1 製品の発売と機能強化 565
15.4.1.3.2 取引 566
15.4.1.4 MnMの見解 567
15.4.1.4.1 主な強み 567
15.4.1.4.2 戦略的選択 567
15.4.1.4.3 弱点および競合上の脅威 568
15.4.2 UIPATH 569
15.4.3 AUTOMATION ANYWHERE 570
15.4.4 SS&C BLUE PRISM 571
15.4.5 PEGASYSTEMS 572
15.4.6 APPIAN 573
15.4.7 CELONIS 574
15.4.8 WORKATO 575
15.4.9 LAIYE 576
15.5 既製の機能型および業界特化型エージェントアプリケーションベンダー 577
15.5.1 WHITEKLAY 577
15.5.1.1 事業概要 577
15.5.1.2 提供している製品・ソリューション・サービス 578
15.5.1.3 最近の動向 578
15.5.1.3.1 製品の発売および機能強化 578
15.5.1.3.2 その他の動向 579
15.5.1.4 MnMの見解 580
15.5.1.4.1 主な強み 580
15.5.1.4.2 戦略的選択 580
15.5.1.4.3 競合による脅威 580
15.5.2 SIERRA 581
15.5.3 DECAGON 582
15.5.4 COGNITION AI 583
15.5.5 HARVEY 584
15.5.6 HIPPOCRATIC AI 585
15.5.7 GRADIAL 586
15.6 エージェントのガバナンス、セキュリティ、および可観測性を提供するベンダー 587
15.6.1 ARIZE AI 587
15.6.2 GALILEO 588
15.6.3 LANGFUSE 589
15.6.4 NOMA SECURITY 590
15.6.5 AEMBIT 591
15.7 エージェント型AIサービスプロバイダー 592
15.7.1 アクセンチュア 592
15.7.1.1 事業概要 592
15.7.1.2 提供している製品・ソリューション・サービス 593
15.7.1.3 最近の動向 594
15.7.1.3.1 製品の発売および機能強化 594
15.7.1.3.2 取引実績 595
15.7.1.4 MnMの見解 596
15.7.1.4.1 主な強み 596
15.7.1.4.2 戦略的選択 596
15.7.1.4.3 弱点および競合上の脅威 596
15.7.2 デロイト 597
15.7.3 CAPGEMINI 598
15.7.4 TATA CONSULTANCY SERVICES (TCS) 599
15.7.5 COGNIZANT 600
16 調査方法論 601
16.1 調査データ 601
16.1.1 二次データ 602
16.1.2 一次データ 602
16.1.2.1 一次プロファイルの内訳 603
16.1.2.2 主要な業界インサイト 604
16.2 市場の内訳とデータのトライアングレーション 605
16.3 市場規模の推定 606
16.3.1 トップダウン・アプローチ 606
16.3.2 ボトムアップ・アプローチ 607
16.4 市場予測 611
16.5 調査の前提条件 613
16.6 本調査の限界 614
17 隣接および関連市場 615
17.1 はじめに 615
17.2 人工知能（AI）市場 – 2033年までの世界予測 615
17.2.1 市場の定義 615
17.2.2 市場の概要 616
17.2.2.1 人工知能市場（提供形態別） 616
17.2.2.2 人工知能市場（技術別） 617
17.3 AIエージェント市場 – 2030年までの世界予測 618
17.3.1 市場の定義 618
17.3.2 市場の概要 619
17.3.2.1 AIエージェント市場（提供内容別） 619
17.3.2.2 AIエージェント市場（製品タイプ別） 620
18 付録 621
18.1 ディスカッション・ガイド 621
18.2 ナレッジストア：MarketsandMarketsのサブスクリプション・ポータル 629
18.3 カスタマイズ・オプション 631
18.4 関連レポート 631
18.5 著者情報 632
