この調査は2025年9月、13カ国16業種の企業（年間売上高10億ドル～500億ドル超）を対象に実施された。AIエージェントの設計、導入、運用に関する28の質問への回答を求め、企業の導入準備度と導入予定時期を調べた。

　Microsoftは以下の指標を基に、企業を4つのグループに分類した。

• 「戦略準備度」
  • 明確な目標、リーダーシップ、責任体制などに関する回答結果に基づく。
• 「実行準備度」
  • 運用および展開能力などに関する回答結果に基づく。
• Achievers（達成者）
  • 戦略準備度：70パーセンタイル（注）以上（回答企業の上位30％）／実行準備度：70パーセンタイル以上（回答企業の上位30％）
• Visionaries（先見者）
  • 戦略準備度：70パーセンタイル以上（上位30％）／実行準備度：70パーセンタイル未満（下位70％）
• Operators（運用者）
  • 戦略準備度：70パーセンタイル未満（下位70％）／実行準備度：70パーセンタイル以上（上位30％）
• Discoverers（発見者）
  • 戦略準備度：70パーセンタイル未満（下位70％）／実行準備度：70パーセンタイル未満（下位70％）

※注：データを小さい順に並べたときのパーセント位置。

　Microsoftによると、AIエージェント導入の戦略と実行の両面で準備が進んでいるAchieversは、準備が遅れているDiscoverersと比べて、約2.5倍の速さでAIエージェントをスケールすると見込んでいる。一方Discoverersは、AIエージェントのパイロット（試験）導入から本稼働に移行し、成果の獲得までにより長い期間を必要とする。この差は拡大していく見通しだ。

準備を左右する5つのポイント

　Microsoftは、AIエージェント活用で企業の間に差が生まれる原因は「予算」や「技術力」ではなく、「導入前の準備ができているかどうか」だと指摘する。その理由は、「AIエージェントが、従来の自動化技術とは根本的に異なる」と同社は述べる。

　AIエージェントは、チェックリストに従って処理をこなしたり、スクリプトを実行したりするだけでなく、人間が重要な判断を下している間、ワークフローを動かし続ける。人間の指示の下、見込み客の選別、例外処理、プラットフォーム間でのデータ照合、承認のルーティング、エスカレーション（上位担当者への報告、相談）が必要な問題のフラグ付けといったタスクを遂行する。創造性、戦略、判断力を必要とする高付加価値の仕事に優秀な人材が集中できるよう、定型業務を肩代わりする。

　AIエージェントは従来の自動化とは異なり、複合効果を生むともMicrosoftは指摘している。AIエージェントの導入当初はその効果も小規模だが、導入が組織全体に広がれば、業務効率化や価値創出のスピードは指数関数的に加速するとしている。

　ただし、これらの効果が得られるのは、適切な基盤を整えている場合に限られる。Microsoftは、以下5つの領域で体系的に準備を進めるかどうかが、AIエージェントの導入期間が数カ月で済むか、数年に及ぶかの分かれ目になるとの見解を示す。

• ビジネスとAI戦略の整合性
• ビジネスプロセスの可視化
• 技術およびデータ基盤
• 組織の文化と整備
• セキュリティとガバナンス

AIエージェント導入の成功を左右する5つの要因

1．AIエージェントをビジネス成果に直結させる

　実行を伴わないビジョンは願望に過ぎない。Microsoftの調査によると、戦略の準備度が高いが、実行の準備度が低いVisionariesは、AIエージェント導入に平均9カ月以上かけていると回答。これに対し、Achieversは6カ月未満だった。

　Microsoftによると、AchieversはAIエージェントの導入開始前に、良好な状態を明確に定義して指標を設定し、先行指標（AIエージェントの精度、採用率）と遅行指標（コスト削減、収益増加、満足度）の両方を追跡し、目標達成のために取り組みを迅速に調整している。

2．自動化前に業務を可視化、整理する

　調査によると、「主要なプロセスとデータ依存関係を文書化している」という項目に「強く同意する」と答えた企業は全体の22％だった。業務プロセスを文書化することで、AIエージェントの適切な配置、成功の要件、連携させるべきシステムを把握でき、より迅速な導入につなげることができる。

3．データをインフラとして扱う

　調査によると、回答者の80％は「部門横断でデータを共有できていない」と答えた。「信頼性の高い最新の知識ソースを維持する責任を持つオーナーを明確に定義している」に「強く同意する」企業は4分の1だった。だが、こうした責任を持つオーナーを置くことは、AI導入の基本だ。「データ品質に関して今日下す決定が、明日の導入拡大のスピードを決定する」とMicrosoftは指摘している。

4．ワークフローだけでなく、業務そのものも再設計する

　「AI主導のビジネスに必要な将来の職務、役割、スキルを明記した明確な人材戦略を持つ」と答えた企業は、回答者全体の17％にとどまった。Achieversの50％は、AIファーストのビジネスに向けて役割とキャリアパスを再構築しているが、Discoverersではほぼゼロだったという。つまり、AIエージェントを導入した後の人の役割やスキルを再定義しなければ導入は失敗するということだ。

　チェンジマネジメントも重要な要素だ。Achieversの56％は、「従業員が新しい働き方に適応できるように支援する確固たる計画がある」に「強く同意する」と答えているのに対し、Discoverersでは4％だった。

5．コンプライアンスと統制を徹底する

　AI導入の成功に責任を持つ経営幹部がいる企業は、全体の約3分の1にとどまる。だが、Achieversでは、この割合は61％に跳ね上がる。

　安全対策も不足しており、「安全なAI利用のための保護策を実施している」に「強く同意する」企業は29％にすぎない。「コンプライアンスを確保するためにAIを積極的に監視している」に「強く同意する」企業も、26％にとどまる。

　Achieversは、AIエージェントの本番稼働前にテストを実施し、重要な判断については人間によるレビューを設定している。ガバナンス、セキュリティ、監査が不可欠だ。それらを指揮するリーダーが、信頼されるAIエージェントを生み出す。