[出版日]
2025年12月22日
[ページ数]
A4判/約2,180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
【コーポレートセットのご案内】
本レポートの製本版とPDF版をセットとした「コーポレートセット」としてのご提供に対応しております。コーポレートセットの場合、PDF版については正価格の3分の1の価格となります。このセットでのご購入をご希望の場合、お手数ですが、本Webサイト上段の「お問い合わせ」からご連絡をお願い致します。
【内容編成(目次)】
※ 以下の「内容編成(目次)」ページを開きますと、その最上段に英語表記でタイトルが表示されていますが、これは、このページをGitHubのWebサイトからコミットしている関係上、誤作動を回避するために、念のためこの行(タイトル)部分のみ英語表記にしてあります。目次・内容には影響しませんのでご安心ください。
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[レポート内容]
■概要■
■ キーメッセージ
AIエージェント市場は急速に成熟段階へ移行しており、2024年の5.40億ドルから2030年には50.31億ドルへと9倍以上の拡大が見込まれている。同時に、導入企業の組織変革の必要性が急速に高まっている。
本白書は、エージェント技術の現在地、プラットフォームアーキテクチャの進化、およびガバナンス・組織対応の実装指針を網羅した、市場・戦略意思決定の基盤となる総合分析資料である。
▼主要統計指標
96% の組織がAIエージェント活用の拡大を計画(2025年)
25% の生成AIユーザーがエージェント試験導入を実施(2025年)
55% の中堅企業がAIエージェント導入予定(2026年)
年平均成長率(CAGR)45.8%(2030年まで)
67% の経営者が役割変革に同意(12ヶ月以内)
84% が競争力維持に不可欠と認識
■ 本白書の特徴
▶ AIエージェントは、単なるチャットボットや自動処理ツールではなく、フレームワーク設計・ガバナンス・ワークフロー・基盤モデル選定を一体で設計する「エンタープライズ・システムのダイナミックな変革」であることを本白書では立体的に解説している。
▶ 本白書は、AIエージェント導入を「PoC単発」ではなく、ヒエラルキカルなタスク分解、オーケストレーション設計、ガバナンス・コンプライアンス、基盤モデルと周辺ツール群の選定・連携までを含む実務フレームワークとして再構成し、経営・現場の両レイヤーから実装を進めるための指針を提供する。
▶ 本白書は、統計レビューや導入事例の列挙にとどまらず、AIエージェントを組織に定着させるためのフレームワークを「垂直スタック(レイヤー)」と「水平協調モデル」の両面から体系化している。具体的には、インフラ層からガバナンス層までの8階層モデルと、マルチエージェント協調・MCP/A2Aなどのプロトコル群を組み合わせて、実装アーキテクチャを設計するための参照モデルを提示する。
▶ 本白書は、ガバナンス設計とワークフロー管理について、規制動向・リスク分類・信頼原則を統合したエージェント・ガバナンス・フレームワークを提示し、意思決定プロセス・監査・ログ・KPI/KRI設計までを一連のライフサイクルとして扱っている。これにより、コンプライアンス・CSR・監査・保険・レッドチーミングなどを個別論ではなく、統合設計として検討できる。
▶ 本白書は、ヒエラルキカル(垂直)タスク設計とオーケストレーション設計に踏み込み、タスク分解・役割分担・マルチエージェント協調・フェデレーテッド協調・競合シミュレーションなどを通じて、どのように現実の業務プロセスへ落とし込むかを具体的パターンとして整理している。これには、コード開発、サプライチェーン管理、金融インテリジェンス、ガバナンス・コンプライアンスといった複数ドメインのユースケースが含まれる。
▶ 本白書は、基盤モデル選定およびカスタマイズに関しては、Model Context Protocol(MCP)、Agent-to-Agent(A2A)、エッジ統合、オンデバイス推論、ドメイン適応トランスファー学習、強化学習・ポリシー最適化(DPO/Agent Q)などの技術オプションを、市場プレゼンスと標準化動向・スタートアップ動向と結びつけて評価しうる構成になっている。
▶ 本白書は、商用展開フェーズに向けたPoC設計と本番移行チェックリスト、ベンダー評価基準、変更管理と文化的準備、投資評価や失敗パターンの整理までを含む「実装ロードマップ」を提示している点で、単なる技術白書ではなく、経営・事業・技術を横断する実務ガイドとして機能する構成となっている。
■ 利用シーン
▼マーケット・プレイヤー戦略の立案
グローバル市場機会の定量化と投資配分判断
地域・業界・用途別の成長ドライバー分析
ベンダー・プラットフォーム選定基準の整理
▼企業経営層の戦略判断支援
デジタル変革投資の優先順位付け
組織体制・人材戦略への含意
競争力維持の必要条件の理解
▼ポートフォリオ評価・リスク分析
新興スタートアップ・テクジャイアントの競争ポジション
技術ロードマップと市場成熟度のギャップ分析
セクター別の導入成熟度と機会窓
▼政策立案・規制対応
EU AI法を含むグローバル規制動向の整理
ガバナンス・安全性フレームワークの最新理解
公共調達・競争政策への含意
▼研究開発・技術イノベーション戦略
次世代プラットフォーム機能の優先度付け
オープンソース・標準化動向(MCP、A2A等)
マルチエージェント協調・自律意思決定の実現性評価
[以上]
2025年12月22日
[ページ数]
A4判/約2,180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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※ 以下の「内容編成(目次)」ページを開きますと、その最上段に英語表記でタイトルが表示されていますが、これは、このページをGitHubのWebサイトからコミットしている関係上、誤作動を回避するために、念のためこの行(タイトル)部分のみ英語表記にしてあります。目次・内容には影響しませんのでご安心ください。
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[レポート内容]
■概要■
■ キーメッセージ
AIエージェント市場は急速に成熟段階へ移行しており、2024年の5.40億ドルから2030年には50.31億ドルへと9倍以上の拡大が見込まれている。同時に、導入企業の組織変革の必要性が急速に高まっている。
本白書は、エージェント技術の現在地、プラットフォームアーキテクチャの進化、およびガバナンス・組織対応の実装指針を網羅した、市場・戦略意思決定の基盤となる総合分析資料である。
▼主要統計指標
96% の組織がAIエージェント活用の拡大を計画(2025年)
25% の生成AIユーザーがエージェント試験導入を実施(2025年)
55% の中堅企業がAIエージェント導入予定(2026年)
年平均成長率(CAGR)45.8%(2030年まで)
67% の経営者が役割変革に同意(12ヶ月以内)
84% が競争力維持に不可欠と認識
■ 本白書の特徴
▶ AIエージェントは、単なるチャットボットや自動処理ツールではなく、フレームワーク設計・ガバナンス・ワークフロー・基盤モデル選定を一体で設計する「エンタープライズ・システムのダイナミックな変革」であることを本白書では立体的に解説している。
▶ 本白書は、AIエージェント導入を「PoC単発」ではなく、ヒエラルキカルなタスク分解、オーケストレーション設計、ガバナンス・コンプライアンス、基盤モデルと周辺ツール群の選定・連携までを含む実務フレームワークとして再構成し、経営・現場の両レイヤーから実装を進めるための指針を提供する。
▶ 本白書は、統計レビューや導入事例の列挙にとどまらず、AIエージェントを組織に定着させるためのフレームワークを「垂直スタック(レイヤー)」と「水平協調モデル」の両面から体系化している。具体的には、インフラ層からガバナンス層までの8階層モデルと、マルチエージェント協調・MCP/A2Aなどのプロトコル群を組み合わせて、実装アーキテクチャを設計するための参照モデルを提示する。
▶ 本白書は、ガバナンス設計とワークフロー管理について、規制動向・リスク分類・信頼原則を統合したエージェント・ガバナンス・フレームワークを提示し、意思決定プロセス・監査・ログ・KPI/KRI設計までを一連のライフサイクルとして扱っている。これにより、コンプライアンス・CSR・監査・保険・レッドチーミングなどを個別論ではなく、統合設計として検討できる。
▶ 本白書は、ヒエラルキカル(垂直)タスク設計とオーケストレーション設計に踏み込み、タスク分解・役割分担・マルチエージェント協調・フェデレーテッド協調・競合シミュレーションなどを通じて、どのように現実の業務プロセスへ落とし込むかを具体的パターンとして整理している。これには、コード開発、サプライチェーン管理、金融インテリジェンス、ガバナンス・コンプライアンスといった複数ドメインのユースケースが含まれる。
▶ 本白書は、基盤モデル選定およびカスタマイズに関しては、Model Context Protocol(MCP)、Agent-to-Agent(A2A)、エッジ統合、オンデバイス推論、ドメイン適応トランスファー学習、強化学習・ポリシー最適化(DPO/Agent Q)などの技術オプションを、市場プレゼンスと標準化動向・スタートアップ動向と結びつけて評価しうる構成になっている。
▶ 本白書は、商用展開フェーズに向けたPoC設計と本番移行チェックリスト、ベンダー評価基準、変更管理と文化的準備、投資評価や失敗パターンの整理までを含む「実装ロードマップ」を提示している点で、単なる技術白書ではなく、経営・事業・技術を横断する実務ガイドとして機能する構成となっている。
■ 利用シーン
▼マーケット・プレイヤー戦略の立案
グローバル市場機会の定量化と投資配分判断
地域・業界・用途別の成長ドライバー分析
ベンダー・プラットフォーム選定基準の整理
▼企業経営層の戦略判断支援
デジタル変革投資の優先順位付け
組織体制・人材戦略への含意
競争力維持の必要条件の理解
▼ポートフォリオ評価・リスク分析
新興スタートアップ・テクジャイアントの競争ポジション
技術ロードマップと市場成熟度のギャップ分析
セクター別の導入成熟度と機会窓
▼政策立案・規制対応
EU AI法を含むグローバル規制動向の整理
ガバナンス・安全性フレームワークの最新理解
公共調達・競争政策への含意
▼研究開発・技術イノベーション戦略
次世代プラットフォーム機能の優先度付け
オープンソース・標準化動向(MCP、A2A等)
マルチエージェント協調・自律意思決定の実現性評価
[以上]
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