AIエージェントの垂直スタック構造と企業組織・IT資源・ITインフラ白書2026年版　製本版

AIエージェントの垂直スタック構造と企業組織・IT資源・ITインフラ白書2026年版　製本版 AAVSCIT26-a

165,000円(内税)

購入数

　　［出版日］

2026年11月25日

　　［ページ数］

A4判／約1,990ページ
（※　バインダー製本とPDF版では編集上の違いによりページ数が若干異なります。）

　　［発行］

監修・発行：　一般社団法人次世代社会システム研究開発機構

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■概要■

■ キーメッセージ

本白書は、AIエージェント技術の統合型プラットフォーム化を背景に、企業導入に必須となる8層垂直スタック構造、組織変革、IT資源・インフラ戦略を包括的に分析した最新レポートである。2026年版として、最新の技術動向、実装パターン、ロードマップを反映している。

本白書では、インフラストラクチャ層からガバナンス・監視層に至る全階層について導入形態、主要ツール・モデル特性、関連の市場動向、先進機能、外部連携、レイヤー間依存関係を詳述している。特に、概念実証(PoC)から本格導入に至る企業タイムライン、エージェント設計パターン(ReAct、Planning、Multi-Agent等)、ベンダー戦略とロックイン回避、経済性(ROI/TCO)評価、セキュリティ・リスク管理、法務・規制対応といった実務上の critical な論点を網羅している。

さらに、コアAIモジュール、データ統合プラットフォーム、オーケストレーション、マルチモーダル統合、RAG連携、ファインチューニング、プロンプト最適化など、AIエージェント構築に不可欠な技術要素を個別章立てで詳解し、実装・応用動向および2025年時点の最新トレンドを反映している。

■ 利用シーン

▶　戦略策定・意思決定

経営層・CxOレベルのAI戦略立案:AIエージェント導入が企業組織、職務役割、競争力に与える長期的影響を理解し、投資判断と変革ロードマップ策定に活用。

デジタルトランスフォーメーション推進:垂直スタック構造を基軸とした全社的DX計画の立案、優先順位付け、リソース配分の根拠資料。

ベンダー選定・契約交渉:マルチベンダー戦略、ロックイン回避策、SLA設計、コスト構造の透明化に基づく調達戦略の構築。

▶　技術・開発実装

アーキテクト・エンジニア向け設計指針:8階層スタックモデルに基づくシステム設計、レイヤー間連携原則、API設計、データフロー定義の実践ガイド。

PoC設計と本番移行計画:概念実証フェーズの要素定義、評価基準設定、チェックリスト活用、段階的展開戦略の策定。

技術選定・評価:主要ツール・フレームワーク(LangChain、AutoGen、Kubernetes、Kafka、PostgreSQL等)の特性比較、モデル選定基準、実装パターンの参照。

▶　運用・ガバナンス

ガバナンス・リスク管理体制構築:ポリシー管理、監査証跡、セキュリティ統制、コンプライアンス対応、可観測性・評価基盤の設計運用。

組織編成・オペレーティングモデル再設計:AIエージェント導入に伴う役割責任の再定義、人材育成計画、変更管理プロセスの整備。

コスト最適化・ROI/TCO管理:予算配分、呼出し上限設定、キャッシュ戦略、スケーリング戦略によるコスト制御と投資効果測定。

▶　市場・業界分析

産業アナリスト・調査機関:AIエージェント市場の導入形態、成長性、主要プレイヤー動向(グローバル・国内)、技術トレンド分析の基礎資料。

技術アナリスト・コンサルタント:クライアント提案、ベンチマーク分析、競合比較、ユースケース別分析(ドキュメント自動化、コンタクトセンター、開発者支援、産業オートメーション)の参照。

学術研究・教育機関:AIエージェント技術の体系的理解、最新研究動向の把握、カリキュラム開発・教材作成の資料源。

■ アクションプラン／提言骨子

▶　即時着手事項(0-6ヶ月)

現状診断と優先領域特定:既存IT資産・データ基盤の棚卸し、ユースケース候補の洗い出し、ビジネスKPI(リードタイム短縮、自動化率、処理単価等)の定量設定。

PoC設計と最小構成構築:ゴールデンデータセット準備、評価スイート整備、アイデンティティ連携・監査ログ・ポリシー適用・モデル抽象化・RAG・ツール実行の骨格実装。

ガバナンス基盤の先行整備:データ分類ポリシー、セキュリティ要件、法務・規制要件の明確化、リスク評価・対応プロセスの文書化。

▶　中期展開施策(6-18ヶ月)

段階的本番移行と運用体制確立:社内限定→部門展開→全社展開のフェーズ移行、シャドー運用によるベースライン比較、SLO逸脱時の自動デグレード機構の実装。

マルチエージェント協調基盤の構築:オーケストレーション層の高度化、エージェント間通信・調整機構、タスク分解・融合機能の実装。

可観測性・評価駆動型開発の定着:トレーシング・メトリクス・ロギング統合、評価駆動開発(Evaluation-Driven Development)の組織浸透、KPIダッシュボードと定期レビューサイクルの確立。

▶　長期戦略構想(18ヶ月以降)

自律型エコシステムへの進化:自律的パイプライン最適化、エージェント間自己学習的協調、メタ学習による高速PoC、ハイパーパラメータ最適化によるUX適応の実現。

データ主権・セキュリティの継続強化:量子耐性暗号(PQC)対応、Confidential Computing普及、ゼロトラスト・マイクロセグメンテーション標準化、エッジAI統合の深化。

産業横断標準化・エコシステム形成:業界プラットフォーム連携、標準化団体参画、オープンソースコミュニティ貢献、SIer・コンサルティングファームとの協業体制構築。

▶　継続的実施事項

バージョニング・変更管理の徹底:モデル・プロンプト・ツールのバージョン管理、チェンジ管理(CAB)、影響範囲分析、セーフリリース・ゲーティング、EOL/EOS計画策定。

人材育成・組織適応の推進:役割責任の明確化、再教育・再配置プログラム、ヒューマンインザループUI整備、説明責任・ガバナンス文化の醸成。

ベンダー戦略の動的見直し:オープンアーキテクチャ・標準API採用、モジュラー設計・抽象化、データ主権・移行可能性確保、マルチベンダー戦略の定期評価。

【白書の構成】

第1部：AIエージェント垂直スタック・アーキテクチャ論（第1～23章）

8層レイヤー構造の詳細解説
レイヤー間連携と設計ガイド

第2部：企業組織・戦略的インパクト（第2～27章）

組織編成・オペレーティングモデルの構造変化
戦略的変革と競争力への影響

第3部：ITインフラストラクチャ・実装技術（第8～52章）

クラウド・オンプレ・ハイブリッド戦略
ネットワーク・セキュリティ・ガバナンス
GPU・エッジ・IoT連携

第4部：データ統合・プラットフォーム・レイヤー（第16～77章）

リアルタイムデータ統合の技術戦略
データ品質・ガバナンス・プライバシー
マルチモーダル・データ処理

第5部：コアAIモジュール・高度な機能（第13～121章）

基盤モデル選定と推論最適化
安全性・信頼性・説明可能性の実装
記憶・知識・コンテキスト管理
数理・ツール拡張
パフォーマンス最適化・コスト制御

第6部：ガバナンス・可観測性・ユースケース（第10～18章、21章）

ガバナンス・監視フレームワーク
可観測性と評価の深掘り
ユースケース別分析と価値創出

第7部：戦略的課題・ベンダー選定・実装ロードマップ

セキュリティ・安全・リスク管理
ベンダー戦略とロックイン回避
導入のタイムラインと成功要件

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