AIエージェントソリューション市場動向 2026年度版
- 【発 刊】
- 2026年7月29日
- 【資料体裁・価格】● 特別価格は2026年7月29日の17時までのお申し込みに限ります。
- 注1)いずれの提供形態も購入法人様の社内用途向け利用に限ります。社内には子会社・関連会社を含みません。
- 注2)1U利用の「サーバ共有」「データ複製」「編集・加工」「印刷+製本」は厳禁(×)、PDF版は1冊のみ印刷+製本が可能です。
- 注3)PDF版(印刷+製本1冊のみ可)はお客様ご自身で印刷+製本が可能です。
- 注4)複数U利用はユーザー数を問いません。何ユーザーでも、何冊でも複製、印刷+製本が可能です。
- 注5)コンサルティングファーム、アドバイザリー、シンクタンク及びライブラリー(図書室)様とVC/CVC/事業会社の投資部門様は、
複数U(ユーザー)利用のみ購入可とさせていただきます。1U(ユーザー)利用の購入は不可です。詳細はこちら
■ご連絡いただければ、オンライン営業により貴社ご指定頁を「PDF透かし」でご覧いただくこともできます。
【問い合わせ先】担当: 六井(デロイト トーマツ ミック経済研究所 電話番号:03-6213-1134)
● 発刊の目的
調査背景:
生成AIの活用はAIエージェントとして昇華し、次のステップに進んでいる。背景は、国内における労働力不足の加速である。この労働力の制約が企業の成長を妨げる大きな要因になると懸念され、AIエージェントは制限のないデジタル労働力としてインパクトをもたらす。労働力不足の状況下においてAIエージェントに対する期待が高まっているが、現時点では業務改革に繋がるユースケースは少ない。この課題を解決すべく、AIエージェントに対する事業コンサルティング、技術支援、開発ソリューションが求められている。それを手掛けるベンダー(ソフトウェアベンダー、SIer、コンサルティング会社)は、AIエージェントソリューションを急速に立ち上げつつある。「AIエージェントソリューションサービスの市場動向 2026年度版」では「AIエージェントソリューションサービスの市場動向 2025年度版」を更新するものとし、新たに市場規模算定の精度向上のため、新規にユーザー調査(国内n=600)を実施し、需要・投資額・カテゴリ別配分を定量的に分析する。
調査目的:
AIエージェントソリューションサービス市場を、カテゴリー、ユースケース別に整理し、市場規模の推定を行う。
調査対象:
・対象ソリューションサービス:AIエージェントソリューションサービス全般。
・対象ベンダー:ベンダー(ハイパースケーラー、ソフトウェアベンダー、SIer、他)。
・AIエージェントを導入済み、検討中のユーザー600名
● 資料のポイント
- 全体市場規模
- 全体市場は、2025年度売上1,760億円、2026年度売上3,180億円、2027年度売上5,810億円の見通し。
- 成長率
- 2026年度は前年比180.7%、2027年度は前年比182.7%で、高成長が継続する見込み。
- 市場構造変化
- アシスタント型エージェントの構成比は2025年度35.5%から2027年度23.8%へ低下する一方、ビジネス・業務特化型とAIエージェント構築プラットフォームの比率が上昇する見通し。
- 示唆①
- 初期導入の中心だった汎用アシスタント需要に加え、業務特化型エージェントへの投資が本格化している。
- 示唆②
- 2026年度以降は、業務実装、システム連携、ガバナンス、監査、権限制御を備えた構築プラットフォーム需要の伸びが市場拡大を牽引する。
- 示唆③
- 市場は「汎用チャット利用」から「業務プロセス実行」「複数エージェント連携」「統制付き運用」へ移行している。
■市場カテゴリ別コメント
- アシスタント型エージェント
- 導入の入口としての需要は引き続き大きいが、市場全体に占める比率は低下傾向。単体利用から、他の業務特化型・構築基盤への送客役としての位置付けが強まる。
- ビジネス・業務特化型エージェント
- 最も大きい市場カテゴリ。営業、コンタクトセンター、人事、経理、IT運用、業種特化業務など、成果を示しやすい用途で導入が加速。
- AIエージェント構築プラットフォーム
- 最も高い成長が続く領域の一つ。RAG、ノーコード構築、ワークフロー連携、監査ログ、権限制御、オンプレミス対応などを備えた基盤需要が拡大。

● 資料内容
- 第1章 カテゴリー別市場動向
- 1-1 カテゴリー別市場推移
- 1-1-1 市場全体の推移(2025年度実績~2027年度予測)
- 1-1-2 カテゴリー別市場推移(2025年度実績~2027年度予測)
- 1-1-3 中期見通し(2025年度実績~2030年度予測)
- 1-2 カテゴリー別のベンダー売上・シェア・成長率動向
- 1-2-1 プロダクトライセンス領域
- 1-2-2 コンサルティング領域
- 1-2-3 SIサービス領域
- 1-3 カテゴリ別市場推移
- 対象期間:2025年度実績~2027年度予測
- 1-4 カテゴリ別のベンダー売上・シェア・成長率動向
- 1-4-1 アシスタント型エージェント
- 1-4-2 ビジネス・業務特化型エージェント
- 1-4-3 AIエージェント構築プラットフォーム
- 第2章 需要先別市場動向
- 2-1 ユースケース別市場推移
- 対象期間:2025年度実績~2027年度予測
- 2-2 ユースケース別のベンダー売上・シェア・成長率動向
- 2-2-1 ビジネスプロセス/バックオフィス領域
- 2-2-2 フロントオフィス領域
- 2-3 業種別市場推移
- 金融
- 製造
- サービス
- 流通
- 公益
- 公共
- 2-4 業種別のベンダー売上・シェア・成長率動向
- 2-5 企業規模別市場推移
- 超大企業
- 大企業
- 中堅企業
- 中小企業
- 2-6 企業規模別のベンダー売上・シェア・成長率動向
- 第3章 ユーザーアンケート調査分析
- 3-1 回答者属性
- 3-2 AI活用・AIエージェント導入の実態
- 3-3 AIエージェント導入目的・選定基準・課題
- 3-4 推進体制・運用体制
- 3-5 予算・投資意向
- 3-6 AIセキュリティ施策の導入状況と今後1年の見通し
- 3-7 AIセキュリティ関連製品・機能カテゴリの導入状況
- 3-8 AIセキュリティ導入のタイミング・導入契機・リスク認識
● 個別企業実態・掲載企業
社数:17社
- 1 AI inside
- 2 Allganize Japan
- 3 NTTデータ
- 4 PKSHA Technology
- 5 SCSK
- 6 ServiceNow Japan
- 7 UiPath
- 8 アマゾン ウェブ サービス ジャパン
- 9 エクサウィザーズ
- 10 グーグル・クラウド・ジャパン
- 11 セールスフォース・ジャパン
- 12 ソフトバンク
- 13 日本電気
- 14 日本マイクロソフト
- 15 日立製作所
- 16 富士ソフト
- 17 富士通
● 調査項目
■ベンダーインタビュー調査
- 1.企業概要、主幹組織
- 2.AIエージェント ソリューションサービスの業績推移(2025年度実績~2027年度予測)
- 2-1.カテゴリー別業績推移
- 2-2.カテゴリ別業績推移
- 2-3.AIエージェント ソリューションサービスの事業動向
- 3.AIエージェント ソリューションサービスの需要先別業績推移
- 3-1.ユースケース別業績推移
- 3-2.ユースケース別事業動向
- 3-3.ユーザー業種別業績推移
- 3-4.ユーザー規模別業績推移
- 3-5.需要先別事業動向
- 4.AIエージェント ソリューションサービスの事業展開における重点戦略
- 4-1.販売展開:ターゲット業種、規模、用途、強み
- 4-2.ソリューションサービス展開の方向性
- 4-3.当該市場に対する展望:中期予測、市場環境、市場拡大要因と今後の展望
■ユーザーアンケート調査
- 1. 回答者属性・スクリーニング
- 1-1. 業種
- 1-2. 国内従業員規模
- 1-3. 所属部門・役職
- 1-4. 生成AIおよびAIエージェントの利用状況
- 1-5. 導入・選定・運用への関与度
- 1-6. 関与している業務領域
- 1-7. AI活用・AIセキュリティに関する把握範囲
- 1-8. 個人年収
- 1-9. 最終学歴
- 2. AI活用・AIエージェント導入の実態
- 2-1. 企業全体のAI活用レベル
- 2-2. AIエージェントの利用段階
- 2-3. 月1回以上利用している対象ユーザー比率
- 2-4. 職種別のAIエージェント導入可能性評価
- 2-5. 職種別のAIエージェントによる業務代替可能性評価
- 2-6. 利用中・導入中のAIエージェントカテゴリ
- 2-7. 利用中・検討中のAIエージェント提供元企業
- 2-8. AIエージェント/AIアプリの提供対象(社内向け・社外向け)
- 2-9. データ保管場所・保存場所への懸念
- 2-10. オンプレミス型/顧客環境内動作型AIエージェント製品の評価
- 3. AIエージェント導入目的・選定基準・課題
- 3-1. AIエージェントの選定基準
- 3-2. AIエージェント導入の主目的
- 3-3. AIエージェント構築・導入に伴う課題
- 3-4. 導入後の効果測定・KPI
- 3-5. AIエージェントの監査・記録整備状況
- 4. 推進体制・運用体制
- 4-1. AI活用全体を主導する部門
- 4-2. AIエージェント構築を主導する部門
- 4-3. AIセキュリティ導入を主導する部門
- 4-4. AIの監視体制(内製・外注・共同運営)
- 4-5. AIの運用体制(内製・外注・共同運営)
- 4-6. AIセキュリティ体制(内製・外注・共同運営)
- 4-7. AI活用に伴う人材育成方針
- 5. 予算・投資意向
- 5-1. 年間IT予算規模
- 5-2. 年間AI関連予算規模
- 5-3. AI関連投資の中でのAIエージェント優先度
- 5-4. 今後12か月のAIエージェント関連投資額
- 5-5. AIエージェント投資判断で最も重視する考え方
- 5-6. AIセキュリティ導入の最終意思決定者
- 6. AIセキュリティ施策の導入状況・今後1年の見通し
- 6-1. 利用中の生成AI・AIエージェントの棚卸し・見える化
- 6-2. 承認済みAIサービスのみ利用可能にする制御
- 6-3. 機密情報・個人情報の入力/出力チェック
- 6-4. AIエージェントごとの権限・接続先管理
- 6-5. 利用ログ・監査記録・承認フロー整備
- 6-6. 本番前のリスク評価・疑似攻撃・事前検証
- 7. AIセキュリティ関連製品・機能カテゴリの導入状況
- 7-1. ゼロトラスト・SASE・SSEなど既存基盤の拡張
- 7-2. DLP・CASB・ブラウザ制御などの情報保護機能
- 7-3. 生成AIの入力・出力を制御するガードレール機能
- 7-4. 権限管理・ID管理・特権管理の強化
- 7-5. ログ管理・監査・監視ツール
- 7-6. 業務AI製品に標準搭載された統制機能
- 8. AIセキュリティ導入の実装タイミング・導入契機
- 8-1. AIセキュリティ対策を実施・組み込むタイミング
- 8-2. AIセキュリティ対策を導入・強化する主なきっかけ
- 8-3. AIに関して現在特に懸念しているリスク
- 9. ベンダー比較・選定動向
- 9-1. 今後12か月以内に比較・評価しているAIセキュリティ関連ベンダー
- 9-2. AIセキュリティ関連ベンダー比較で重視するポイント
● 図表目次
- 〚図表a〛ベンダーの提供するAIエージェント ソリューションサービスのカテゴリー別一覧
- 〚図表b〛ベンダー別AIエージェント ソリューションサービス概要 *実査個票より抜粋。
- 〚図表1-1-1〛AIエージェント ソリューションサービスのカテゴリー別中期予測(グラフ)
- 〚図表1-1-2〛AIエージェント ソリューションサービスのカテゴリー別中期予測(2025年度実績~2030年度予測)
- 〚図表1-2-1〛AIエージェント ソリューションサービス全体のベンダー売上/シェア/伸長率推移
- 〚図表1-2-2〛プロダクトライセンスのベンダー売上/シェア/伸長率推移
- 〚図表1-2-7〛コンサルティングのベンダー売上/シェア/伸長率推移
- 〚図表1-2-8〛SIサービスのベンダー売上/シェア/伸長率推移
- 〚図表1-2-9〛保守運用サービスのベンダー売上/シェア/伸長率推移
- 〚図表1-3-1〛AIエージェント ソリューションサービスのカテゴリ別中期予測(グラフ)
- 〚図表1-3-2〛AIエージェント ソリューションサービスのカテゴリ別中期予測(2025年度実績~2030年度予測)
- 〚図表1-4-1〛カテゴリ別〖アシスタント型エージェント〗のベンダー売上/シェア/伸長率推移
- 〚図表1-4-2〛カテゴリ別〖ビジネス・業務特化型エージェント〗のベンダー売上/シェア/伸長率推移
- 〚図表1-4-3〛カテゴリ別〖AIエージェント構築プラットフォーム〗のベンダー売上/シェア/伸長率推移
- 〚図表2-1-1〛AIエージェント ソリューションサービスのユースケースカテゴリー
- 〚図表2-1-2〛ユースケース別市場推移 *各ユースケースの利用頻度で算出。
- 〚図表2-1-3〛ユースケース別市場推移(グラフ)
- 〚図表2-3-1〛ユーザー業種別市場推移
- 〚図表2-4-1〛金融のベンダー売上/シェア/伸長率推移
- 〚図表2-4-2〛製造のベンダー売上/シェア/伸長率推移
- 〚図表2-4-3〛サービスのベンダー売上/シェア/伸長率推移
- 〚図表2-4-4〛流通のベンダー売上/シェア/伸長率推移
- 〚図表2-4-5〛公益のベンダー売上/シェア/伸長率推移
- 〚図表2-4-6〛公共のベンダー売上/シェア/伸長率推移
- 〚図表2-5-1〛ユーザー規模別市場推移
- 〚図表2-6-1〛超大企業のベンダー売上/シェア/伸長率推移
- 〚図表2-6-2〛大企業のベンダー売上/シェア/伸長率推移
- 〚図表2-6-3〛中堅企業のベンダー売上/シェア/伸長率推移
- 〚図表2-6-4〛中小企業のベンダー売上/シェア/伸長率推移
■ユーザーアンケート
- 〚回答者属性・基本情報〛
- 〚図表3-1〛回答企業の業種構成
- 〚図表3-2〛回答企業の国内従業員規模構成
- 〚図表3-3〛回答者の所属部門・役職構成
- 〚図表3-4〛生成AIおよびAIエージェントの利用状況
- 〚図表3-5〛導入・選定・運用への関与度
- 〚図表3-6〛導入・選定・運用における関与領域
- 〚図表3-7〛AI活用・AIセキュリティに関する把握範囲
- 〚AI活用・AIエージェント導入実態〛
- 〚図表3-8〛企業全体のAI活用レベル
- 〚図表3-9〛AIエージェントの利用段階
- 〚図表3-10〛月1回以上利用している対象ユーザー比率
- 〚図表3-11〛職種別にみたAIエージェント導入可能性評価
- 〚図表3-12〛職種別にみたAIエージェント業務代替可能性評価
- 〚図表3-13〛利用中・導入中のAIエージェントカテゴリ
- 〚図表3-14〛利用中・検討中のAIエージェント提供元企業
- 〚図表3-15〛AIエージェント/AIアプリの提供対象(社内向け・社外向け)
- 〚図表3-16〛データ保管場所への懸念度合い
- 〚図表3-17〛オンプレミス型/顧客環境内動作型AIエージェント製品の評価
- 〚導入目的・選定基準・課題〛
- 〚図表3-18〛AIエージェントの選定基準
- 〚図表3-19〛AIエージェント導入の主目的
- 〚図表3-20〛AIエージェント構築・導入に伴う課題
- 〚図表3-21〛AIエージェント導入後の効果測定・KPI
- 〚図表3-22〛AIエージェントの監査・記録整備状況
- 〚推進体制・運用体制〛
- 〚図表3-23〛AI活用全体を主導する部門
- 〚図表3-24〛AIエージェント構築を主導する部門
- 〚図表3-25〛AIセキュリティ導入を主導する部門
- 〚図表3-26〛AIの監視体制(内製・外注・共同運営)
- 〚図表3-27〛AIの運用体制(内製・外注・共同運営)
- 〚図表3-28〛AIセキュリティ体制(内製・外注・共同運営)
- 〚図表3-29〛AI活用に伴う人材育成方針
- 〚予算・投資意向〛
- 〚図表3-30〛年間IT予算規模
- 〚図表3-31〛年間AI関連予算規模
- 〚図表3-32〛AI関連投資におけるAIエージェントの優先度
- 〚図表3-33〛今後12か月のAIエージェント関連投資額
- 〚図表3-34〛AIエージェント投資判断で最も重視する考え方
- 〚図表3-35〛AIセキュリティ導入の最終意思決定者
- 〚AIセキュリティ施策の導入状況〛
- 〚図表3-36〛利用中の生成AI・AIエージェントの棚卸し・見える化の導入状況
- 〚図表3-37〛承認済みAIサービスのみ利用可能にする制御の導入状況
- 〚図表3-38〛機密情報・個人情報の入力/出力チェックの導入状況
- 〚図表3-39〛AIエージェントごとの権限・接続先管理の導入状況
- 〚図表3-40〛利用ログ・監査記録・承認フロー整備の導入状況
- 〚図表3-41〛本番前のリスク評価・疑似攻撃・事前検証の導入状況
- 〚AIセキュリティ関連製品・機能カテゴリの導入状況〛
- 〚図表3-42〛ゼロトラスト・SASE・SSEなど既存基盤拡張の導入状況
- 〚図表3-43〛DLP・CASB・ブラウザ制御など情報保護機能の導入状況
- 〚図表3-44〛生成AIの入力・出力を制御するガードレール機能の導入状況
- 〚図表3-45〛権限管理・ID管理・特権管理強化の導入状況
- 〚図表3-46〛ログ管理・監査・監視ツールの導入状況
- 〚図表3-47〛業務AI製品に標準搭載された統制機能の導入状況
- 〚導入タイミング・導入契機・懸念リスク〛
- 〚図表3-48〛AIセキュリティ対策を実施・組み込むタイミング
- 〚図表3-49〛AIセキュリティ対策を導入・強化する主なきっかけ
- 〚図表3-50〛AIに関して現在特に懸念しているリスク
- 〚比較・評価中のベンダーと比較ポイント〛
- 〚図表3-51〛今後12か月以内に比較・評価しているAIセキュリティ関連ベンダー
- 〚図表3-52〛AIセキュリティ関連ベンダー比較で重視するポイント






