2026年、AI活用は新たなフェーズへと突入します。これまでの「生成AIを使う」段階から、「AIエージェントが業務を遂行する」段階へと進化しています。
Google Cloudが発表したレポート『AI agent trends 2026』では、企業活動におけるAIの中心がAgentic AI（エージェント型AI）へ移行すると指摘しています。
AIエージェントとは、単に質問に答える存在ではありません。目標を理解し、計画を立て、複数のシステムを横断しながら実行まで行う「行動するAI」です。
この記事では、Googleの調査をもとに、2026年を形づくる5つのAIエージェントトレンドを詳しく解説します。
これらに当てはまる方におすすめの数となっています。これを読めばAIエージェントのトレンドがわかるのはもちろん、利用のポイントもわかりますよ。
2026年最大の変化は「従業員中心の変革」です。AIは一部の専門部署だけのものではなく、全社員の生産性を底上げする存在になります。
調査によれば、生成AIを活用している企業の52％がすでにAIエージェントを本番環境で導入しています。用途は以下の通りです。
従来のコンピュータ操作は、ユーザーが一つひとつ手順を指定する「指示型」が中心でした。どのボタンを押し、どの関数を使うかまで人が考え、作業を進める必要がありました。
しかし2026年以降、主流は「意図型」へと移行していきます。これは、やり方ではなく目的を伝えるだけでよい世界です。
たとえば、これまでは表計算ソフトを使って自らデータを整理・分析していましたが、これからは「今月の売上傾向を分析し、改善案を提示して」と伝えるだけで完了します。
AIエージェントが最適な方法を判断し、分析から提案まで自律的に実行する時代が本格的に始まります。
従業員の役割は、これまでの「作業者」から、AIエージェントを統括するオーケストレーターへと進化します。
単に業務をこなすのではなく、複数のAIを指揮し、成果を最大化する存在へと変わるのです。
主な役割は、タスクの適切な委任、明確なゴール設定、全体最適を見据えた戦略設計、そして最終的な品質確認。
マーケティング部門であれば、データ分析、競合監視、コンテンツ生成、クリエイティブ制作、レポーティングといった各種エージェントを束ね、圧倒的なスピードと精度で成果を出す「10倍速マーケター」が生まれます。
AIは人を置き換える存在ではなく、人の能力を飛躍的に高める増幅装置なのです。
88％の早期導入企業が、少なくとも1つの生成AI活用でROI（投資対効果）を実感しています。
Googleはこの新しい業務モデルを「デジタル・アセンブリーライン」と表現しています。
これは、従来は人が分断的に対応していた業務プロセスを、データとAIによって一本の流れとして自動連携させる仕組みです。
例えば通信会社では、ネットワーク異常をシステムが即座に検知し、AIエージェントが原因を特定して自動修復を試みます。
同時にフィールドサービスへチケットを発行し、コールセンターへ情報を共有。さらに顧客へ事前連絡までを一連のプロセスとしてシームレスに実行します。
個別最適ではなく、全体最適を実現する次世代の運用モデルです。
Agent2Agent（A2A）とModel Context Protocol（MCP）は、複数のAIエージェントを相互に連携させるための仕組みです。
A2Aはエージェント同士が直接対話・協調するためのプロトコルであり、役割分担やタスクの受け渡しを円滑に行うことを可能にします。
一方、MCPはモデルが外部ツールやデータと安全かつ構造的に接続するための共通仕様です。
これらを活用することで、異なる企業や異なる基盤上で動作するAI同士でも相互運用が実現し、より高度で柔軟な協調型システムの構築が可能になります。
エージェント型ECは、購買のあり方そのものを進化させています。
たとえば「このジャケットが黒色で100ドル以下になったら購入して」と指定するだけで、AIエージェントが価格や在庫の変動を継続的に監視し、条件を満たした瞬間に自動で決済まで完了させます。
ユーザーが頻繁にサイトを確認したり、購入タイミングを判断したりする必要はありません。
意思決定は人が行い、実行はエージェントが担う。こうした仕組みによって、従来の“人間中心の決済モデル”は大きく変わり、より効率的でストレスのない購買体験へと移行していきます。
これまでのチャットボットは「定型応答」でした。2026年はコンシェルジュ型AIへ進化します。
AIエージェントは、いまや企業の顧客体験を大きく変えつつあります。実際に、導入企業の49％が顧客サービス領域で活用しており、その存在感は急速に高まっています。
従来型のチャットボットは、あらかじめ用意されたシナリオに沿って対応するため、「注文番号を入力してください」といった一問一答のやり取りが中心でした。顧客は毎回情報を入力し直す必要があり、体験は分断されがちでした。
一方、エージェント型AIの最大の特長は「文脈理解」と「記憶」にあります。過去の購入履歴や問い合わせ内容を踏まえ、「先週ご購入の青いセーターの件ですね。返品をご希望ですか？」といったように、状況を理解した自然な提案が可能です。
単なる自動応答から、顧客一人ひとりに寄り添うパーソナル対応へ。AIエージェントは、顧客体験を“効率化”から“高度化”へと進化させています。
先回り対応の実現とは、問題が顕在化する前に手を打ち、顧客の不安や不満を未然に防ぐ取り組みです。
たとえば配送遅延が発生した場合、まずシステム上で原因を即時特定し、影響範囲を把握します。そのうえで迅速に再配送を手配し、状況に応じてクレジットを付与。
さらに顧客へ proactively に状況と対応内容を通知します。
苦情を受けてから動くのではなく、問い合わせ前に解決まで完了させる。この姿勢こそが信頼を生み、顧客満足の次元を一段引き上げる原動力となります。
BtoC分野にとどまらず、BtoBの現場でも活用が広がっています。たとえば製造業では、生産ラインのパフォーマンスが低下した際に、データをもとに原因を分析し、最適な機械設定の見直しを提案します。
さらに、オペレーターごとの習熟度や作業傾向を踏まえたトレーニングプログラムを推奨することで、属人化を防ぎながら安定した生産体制を実現します。
単なるアラート通知にとどまらず、改善策まで導く現場コンシェルジュとして、継続的な生産性向上と品質改善を支援します。
SOC（セキュリティ運用センター）では、日々大量のアラートが発生し、82％の担当者がアラート疲れに不安を抱えています。
重要な兆候を見逃すリスクが高まるなか、従来型の人手中心の運用には限界があります。
この課題を根本から変えるのがAIエージェントです。実際に、導入企業の46％がサイバーセキュリティ用途で活用しており、その有効性が広がっています。
エージェント型SOCは、以下の循環プロセスを高速で自律的に回します。
これにより、検知から対応までの時間を大幅に短縮し、被害を最小限に抑えることが可能になります。
その結果、人間は単純作業から解放され、脅威ハンティングや戦略的な防御設計、ルール最適化といった高度業務に集中できます。
攻撃側もAIを活用する時代だからこそ、防御側もエージェントを武器に進化することが不可欠です。
いかがでしたか。本日はAIエージェントについて紹介していきました。
2026年のAIエージェントは単なる効率化ツールではありません。
これらを同時に進める変革です。
重要なのは「AIが人間を置き換える」のではなく、人間をより創造的で戦略的な存在へ引き上げること。
2026年は、速い企業と遅い企業の差が決定的に広がる年になるでしょう。
AIエージェントをどう活かすか。その問いへの答えが、次の成長曲線を描きます。
長年運用されてきた基幹システムは、企業活動を支える重要な存在である一方で、技術的負債の蓄積、保守人材不足、クラウド対応の遅れ、ブラックボックス化など、さまざまな問題を引き起こしています。 従来のマイグレーションでは、既存システムの解析からコード変換、データ移行、テスト、カットオーバーまで、多くの工程を人手に依存していました。 こうした背景の中、注目を集めているのが「AIレガシーマイグレーション」です。 この記事ではAIレガシーマイグレーションについて、どんな特徴があるのかやその強みに着目をしていきたいと思います。 AIレガシーマイグレーションが気になる方 製造業の方 DXをすすめたい企業の方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばAIレガシーマイグレーションがどう言ったものかがわかるのはもちろん、DEHAのAIレガシーマイグレーションについてもわかりますよ。 なぜ今、AIレガシーマイグレーションが必要なのか 企業のDXが加速する中、多くの企業が抱えている大きな課題の一つが「レガシーシステムの刷新」です。 長年運用されてきた基幹システムは、企業活動を支える重要な存在である一方で、技術的負債の蓄積、保守人材不足、クラウド対応の遅れ、ブラックボックス化など、さまざまな問題を引き起こしています。 特に製造業や流通業、金融業などでは、数十年前に構築されたERPや業務システムが依然として稼働しており、最新のクラウドERPやモダンアーキテクチャへの移行が急務となっています。 しかし従来型のマイグレーションプロジェクトは、膨大な工数とコスト、そして高いリスクを伴うため、多くの企業が「必要だと分かっていても着手できない」という状況に陥っていました。 従来のマイグレーションでは、既存システムの解析からコード変換、データ移行、テスト、カットオーバーまで、多くの工程を人手に依存していました。 その結果、プロジェクト期間は長期化し、品質のばらつきや属人化が発生しやすくなります。…
近年、企業のIT戦略やシステム開発において「AI Native（AIネイティブ）」という言葉が急速に注目を集めています。 この記事ではそんなAI Nativeについて、その概要やメリットなどを紹介していきます。 AI Nativeが気になる方 システム開発をお考えの方 社内にIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばAI Nativeが何かがわかるのはもちろん、導入するべき理由が丸わかりですよ。 (more…)
IFS Cloudは、スウェーデン発のグローバルERPパッケージであり、ERP、EAM（設備資産管理）、SM（サービス管理）を統合的に提供する統合プラットフォームです。 本日はそんなIFS Cloudについて主要モジュールを解説します。 IFS Cloudに興味がある方 ERPをお探しの方 製造業の方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばIFS Cloudについてわかるのはもちろん、IFS Cloudの強みまで丸わかりですよ。 (more…)
企業のDX推進が本格化する中で、ERP（基幹業務システム）の役割は単なる業務管理ツールから、経営基盤そのものへと変化しています。 その中で、世界的に注目されているクラウドERPが IFS とOracle Cloud ERPです。 どちらも世界トップクラスのERPとして高く評価されていますが、実際には設計思想や得意分野が大きく異なります。 IFS Cloudは「現場・設備・サービス」を重視したERPであり、製造業やインフラ産業との相性が非常に高いことで知られています。 一方のOracle Cloud ERPは、「財務・経営統制・グローバル管理」を重視したERPであり、多国籍企業や大企業における経営管理基盤として強みを発揮しています。 そのため、「どちらが優れているか」という単純な比較ではなく、「自社の業務や経営戦略にどちらが適しているか」を見極めることが重要になります。 この記事では、IFS CloudとOracle…
製造業や建設業、航空・防衛、エネルギー、サービス業など、複雑な業務を抱える企業にとって、ERPシステムは単なる基幹システムではなく、経営そのものを支えるインフラとなっています。 しかし近年、多くの企業で従来型ERPの限界が顕在化しています。そのような中で注目されているのが、クラウド型ERPへの移行です。 この記事では、「IFSクラウドへ移行すべき4つの理由」というテーマで、IFS Cloudがなぜ多くの企業に選ばれているのかを詳しく解説します。 IFSクラウドに興味がある方 製造業や建設業の方 従来型ERPをお使いの方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばIFSクラウドへ移行すべき理由がわかるだけでなく、経営改革の視点からIFS Cloudの価値を整理することができますよ。 (more…)
製造業を取り巻く環境は、ここ数年で大きく変化しています。原材料価格の高騰、サプライチェーンの不安定化、人手不足の深刻化、さらにはDXの加速など、企業にはこれまで以上に迅速かつ柔軟な意思決定が求められています。 こうした中で注目されているのが、企業の基幹業務を統合・最適化するERP（基幹業務システム）の再構築です。 その中で、多くの製造業が比較検討しているのが「IFS Cloud」と「SAP」です。いずれもグローバルで高い評価を受けているERPでありながら、その強みや設計思想は大きく異なります。 そのため、「どちらを選ぶべきか分からない」「自社に合うのはどちらなのか判断できない」といった悩みを抱える企業も少なくありません。 この記事では、そんなIFS CloudとSAPを「製造業」という視点から徹底比較し、それぞれの特徴や強み、導入時のポイントを分かりやすく解説します。 製造業の方 IFS CloudとSAPに興味がある方 グローバルERPの導入を検討している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばIFS CloudとSAPの違いがわかるだけでなく、「どのような企業にどちらが適しているのか」がわかりますよ。 (more…)