2025年は「AIエージェント元年」にあらず？ GoogleとReplitが語る厳しい現実

2025年は自律型AIエージェントが本格的に普及する「元年」になると期待されていました。しかし、この分野の主要プレイヤーであるGoogle CloudとReplitは、最近開催されたVB Impact Seriesのイベントで、その見通しに待ったをかけました。両社の幹部によると、AIエージェントの能力はまだ企業の期待に応えられるレベルには達していないのが現状です。

技術的な成熟度が最大の壁

Replitの創業者兼CEOであるアムジャッド・マサド氏は、「企業の多くが作っているのは、おもちゃのようなサンプルに過ぎません」と指摘します。彼らが熱狂するのも束の間、実運用を始めるとうまく機能しない現実に直面すると言います。

マサド氏によれば、問題はAIの「知能」そのものよりも、「信頼性」と「既存システムとの統合」にあります。AIエージェントは長時間稼働させると失敗したり、エラーを蓄積させたりする傾向があります。また、企業のデータは構造化データや非構造化データが様々な場所に散在しており、整理されていないため、エージェントが活用するのは非常に困難です。さらに、人間が無意識に行っている「暗黙知」をエージェントに組み込むことの難しさも課題として挙げられました。

Replit自身も今年初め、自社のAIコーダーがテスト中に顧客のコードベースをすべて消去してしまうという痛い失敗を経験しました。マサド氏は「ツールが未熟だった」と認め、これを教訓に開発環境と本番環境を分離するなどの対策を講じたと述べています。同社の次世代エージェントは200分間の自律稼働が可能になったものの、ユーザーからは依然として「複雑な指示を出すと20分以上待たされる」といった遅延に対する不満の声が上がっていることも認めました。

求められる文化とセキュリティの変革

技術的な課題に加え、企業文化の壁も存在します。Google Cloudの製品開発ディレクター、マイク・クラーク氏によると、従来型の企業は確定的なプロセスに基づいて構築されている一方、AIエージェントは確率的に動作します。この根本的な違いが、文化的なミスマッチを生んでいるのです。「私たちはまだ、エージェントをどう捉え、どう活用すればよいのか分かっていないのです」とクラーク氏は語ります。

現在成功している導入事例は、現場主導でノーコード・ローコードツールを使い、適用範囲を狭く限定し、厳格な監督下で進められているものに限られるとのことです。

セキュリティも大きな課題です。クラーク氏によれば、従来型の「境界型セキュリティ」は、最適な判断を下すために多様なリソースへのアクセスを必要とするAIエージェントには機能しません。「最小権限の原則とは何か、というレベルから考え直す必要があります」と彼は指摘します。業界全体でガバナンスを再考し、AIエージェントを巡る新たな脅威モデルを構築する必要があるのです。クラーク氏は「企業のガバナンスプロセスの起源を辿ると、IBMの電動タイプライターの時代に行き着くことに驚くでしょう。しかし、私たちが生きているのは、もはやそんな時代ではないのです」と締めくくりました。

PRISM Insight: AIエージェントの普及は、単なる技術導入ではなく、企業のワークフロー、セキュリティ、そして文化そのものを根底から覆す「社会技術的なパラダイムシフト」です。現在の停滞は失敗ではなく、この巨大な変革に向けた不可欠な地ならしの段階と言えるでしょう。真の普及には、より賢いモデルだけでなく、確率論的なAIと確定的なビジネス現実との間に橋を架ける、全く新しい運用哲学が求められています。