KPMG: コストが価値を上回るため、企業の半数が AI エージェントのロールアウトを削減

KPMGの調査結果によると、運用コストが生み出す価値を上回っているため、大規模組織の半数近くがAIエージェントの導入を縮小または一時停止している。

KPMGが発表し、2026年8月8日に広く報道された調査結果によると、運用コストがシステムが生み出す価値を超え始めてから、大企業の半数近くがAIエージェントの導入を縮小、遅延、または一時停止しているという。この調査結果は、企業が自律型AIエージェントに積極的に取り組んだ1年間の現実を確認するものとなっている。

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コストと価値のギャップ

KPMG の調査結果によると、大規模組織の約 49% は、システムの実行コストがシステムが生み出す価値よりも高いため、AI エージェントの展開を縮小しました。エージェントの導入により確立された投資収益率に達したと報告した組織はほんの一部でした。この結果は、エンタープライズテクノロジーにおける最も声高な言説の 1 つを再構成したものです。AI エージェントがこれまで以上に多くの製品に組み込まれている一方で、その活動をポジティブな経済に変えることは、多くの購入者にとって依然として困難です。

この数字は、企業が AI エージェントを試験運用から運用に移行するにつれて高まっている緊張を反映しています。各エージェントタスク (モデルが推論し、ツールを呼び出し、複数ステップのアクションを実行する) は、多くのモデル呼び出しを連鎖させることが多いため、単純なチャットプロンプトよりも大幅に多くのコンピューティングを消費します。大規模になると、これらのコストは急速に増大し、多くの組織は導入が開始されて初めてその請求額に気づきました。

KPMGの調査詳細

この調査結果は、大規模組織の経営幹部やビジネスリーダーの視点を収集した KPMG の四半期 AI Pulse 調査と一致しています。米国版では、この調査は2026年4月28日から5月25日までの間に、年間収益10億ドル以上の組織を代表する米国拠点の上級リーダー204人から回答を集めた。

この調査では、AI を大規模に運用するコストの理解と管理が新たな課題であると特定しました。多くの企業は、ダッシュボードや承認プロセスの監視などの基本的なガバナンス要素を確立していますが、AI 関連のコストをリアルタイムで完全にエンドツーエンドで可視化することがまだできていない企業がほとんどです。組織が個別のユースケースから、調整された全社規模のエージェント導入に移行するにつれて、このギャップは重要になります。

スタンドアロンエージェントを介したオーケストレーション

展開の縮小にもかかわらず、より広範な方向性は撤退ではなく再構築である。 KPMG の調査によると、組織はエージェントの使用方法を進化させており、スタンドアロンアプリケーションからより調整されたエンタープライズレベルのオーケストレーションに移行しています。マルチエージェントワークフローの増加は、エージェントを使用して共有の目標を調整し、複数の機能にまたがる作業を自動化することで、チーム、システム、意思決定ポイント全体でアクティビティを接続する方向への動きを示しています。

言い換えれば、企業は AI エージェントを放棄しているわけではありません。彼らは、それらを導入する場所と方法についてより選択的になってきており、コストの観点から正当化するのが難しい分散した実験よりも、統合された価値の高いワークフローを優先しています。

人間はまだループの中にいます

この調査では、今後 6 ～ 12 か月間で AI エージェントに対する最も重要なリスク軽減アプローチは「人間参加型」モデルであることも判明しました。このモデルでは、人は出力を検証しますが、個々のエージェントのアクションや決定をすべて監督するわけではありません。この好みは実際的な妥協を反映しています。組織は自動化による効率の向上を望んでいますが、エージェントがその結果についてチェックポイントなしで動作することをまだ望んでいません。

従業員エクスペリエンスも別のプレッシャーポイントとして浮上しました。この調査では、AI エージェントとの連携に対する従業員の懸念が変化しており、多くの従業員が複雑さと作業負荷の増大に対する負担をますます感じていることが指摘されています。 KPMGは、エージェントの採用拡大を成功させるには、従業員エクスペリエンスをより重視し、成果をより明確に調整し、エンゲージメントを促進するためのより意図的なアプローチが必要であると結論付けました。

市場にとっての意味

総合すると、調査結果は、市場がより規律ある段階に入っていることを示しています。 AI エージェント導入の最初の波は、緊急性と後れを取ることへの恐怖によって引き起こされました。データが示唆するところによると、次の波はユニットエコノミクスに支配されることになるだろう。つまり、どのエージェントのワークフローが実際に費用を支払うのか、コストはどのようにリアルタイムで追跡されるのか、出力の信頼性を保つために人間はどこに関与し続ける必要があるのかということだ。

ベンダーにとって、それはハードルが上がっていることを意味します。エージェント製品は、印象的なデモだけでなく、測定可能なコスト効率を実証する必要性がますます高まっています。購入者にとって、KPMG のデータは有用なベンチマークを提供します。コストが価値を上回ったために大規模組織の約半数が撤退する場合、能力ではなくコスト規律が、AI エージェントの導入が生き残る決定的な要因になる可能性があります。