企業のエージェンティックAI、PoC止まりの壁　UiPath調査が示す「データ・連携・統制」の課題

UiPathが2026年9月に公表した調査は、エージェンティックAIをめぐる大企業の現在地を端的に示している。初期の概念実証（PoC）には到達した企業が多い一方、AIエージェントを再現性のある全社的な業務能力として定着させた企業はまだ限られる。UiPathはこの隔たりを「パイロットの煉獄」と表現している。418

対象は売上高10億米ドル以上の企業に所属する経営幹部・IT実務者約600人で、結果はベンダーがスポンサーとなった自己申告型調査である。したがって、投資対効果（ROI）に関する数値は独立した成果測定ではなく、回答者の認識として読む必要がある。それでも、全社展開を止めている論点がデータ、システム統合、統制に集まっていることは明確だ。

導入は進むが、全社定着はまだ途上

回答者のうち、AIが事業に完全に組み込まれていると答えたのは**31%**だった。**35%**は限定的な利用にとどまり、**11%**はパイロットまたは実験段階にあるとした。3

この数字は、残る企業がすべてAI導入に失敗していることを意味するわけではない。むしろ、特定部門や個別業務での活用と、日常業務全体への定着には大きな差があることを示す。UiPathの調査が伝える中心的なメッセージは、エージェンティックAIで最初のPoCを成立させても、それを拡大し、意味のあるROIにつなげることに苦戦する企業が多いという点だ。18

拡大を阻む3つの壁

導入を最適化する際の課題として、回答者が最も多く挙げたのは次の3点だった。

• データ品質と利用準備：38%
• 既存ワークフロー・システムとの統合：37%
• ガバナンスとコンプライアンス：33% 18

PoCの成功と本番運用は別物である。PoCなら、対象タスクを絞り、少人数で使い、接続先のシステムも限定できる。一方、本番では複数の業務システム、部門間の引き継ぎ、承認経路、セキュリティ要件、監査可能性の中で、安定して動かなければならない。

TechTargetも、デモは管理された条件下でエージェントがタスクを実行できることを示せるにすぎないと指摘する。繰り返し全社利用するために必要なデータ品質、セキュリティ、ワークフロー設計、価値の測定、運用モデルまで整備できたことの証明にはならない。21

なぜ「オーケストレーション」が焦点になるのか

UiPathがいうビジネスオーケストレーションとは、業務プロセスに関わる人、アプリケーション、データ、自動化、AIエージェントを調整する層を指す。個々のツールをばらばらに使うのではなく、管理可能なエンドツーエンドの業務フローとして連動させる考え方だ。UiPathの製品説明でも、企業プロセスを横断してエージェント、ロボット、人、アプリケーション、データを調整することが掲げられている。14

実務的には、ワークフローの次の処理を何に割り当てるか、どのシステムや担当者が担うか、どこで人の確認・承認を求めるか、そして処理状況をどう監視・統制するかを扱う。AIエージェントが既存アプリケーションや承認フローに関わるほど、この調整機能の重要性は増す。

調査では、オーケストレーションがワークフローに完全に組み込まれていると答えたのは**29%**だった。その層では、**89%**がエージェンティックAI導入のROIは期待に達した、または期待を上回ったと回答した。5

ただし、この結果は因果関係を保証するものではない。オーケストレーションが成熟している組織は、データ基盤、ユースケースの選定、運用慣行もより整っている可能性がある。読み取れるのは、オーケストレーションが、回答者が成功を報告した企業に共通する能力群の一部とみられる、という点だ。

注目されるのは「ハイブリッドワークフロー」

今後12カ月で、AIエージェントが企業のワークフローで重要な役割を担うと見込む回答者は**36%**だった。2

最も注目される適用先は、回答者の52%が挙げたハイブリッドワークフローである。これは、定型的で繰り返し可能な処理と、状況や文脈によって判断が変わる動的な処理を組み合わせた業務フローをいう。212

価値の大きい業務は、完全自動化だけでも、人手だけでも完結しないことが多い。定型取引、書類、例外処理、判断、承認が同居するためだ。AIエージェントはこうしたプロセスに貢献し得るが、拡大にはエージェントを単独のインターフェースとして置くのではなく、異なる仕事の進め方を一つのプロセスとして連携させる必要がある。

PoCから業務能力へ移すために

企業が問うべきなのは、「エージェントがテスト環境でタスクを完了できるか」だけではない。実際の業務の中で、その能力を一貫して、安全に、説明可能な形で展開できるかが難題となる。

本番運用を見据えるなら、少なくとも次の論点が必要になる。

1. 信頼でき、利用可能なデータ：エージェントが扱う情報は、対象業務に必要な精度と可用性を備えていなければならない。
2. ワークフローとシステムの統合：既存のアプリケーション、処理手順、部門間の引き継ぎの中でエージェントを動かす必要がある。
3. ガバナンスと責任所在：AIが業務に参加する場合、適切な統制、可視性、責任の所在が求められる。
4. ハイブリッド業務の設計：定型自動化、AIによる処理、人の判断を、それぞれ適切な場所に配置する。
5. 成果の測定：印象的なデモではなく、実質的な事業成果を生んでいるかを判断できる指標を持つ。

UiPathの調査は、エージェンティックAIが大企業に存在しないことを示すものではない。難所が実験段階から、実運用への組み込みへ移ったことを示している。パイロットを抜け出したい企業にとっての優先順位は、孤立したエージェントをもう一つ増やすことよりも、データ、統合、ガバナンス、調整の仕組みを整え、エンドツーエンドの業務フローを担う責任ある構成要素としてエージェントを運用することにある。1821