1. レポート概要と調査方法論

1.1 レポートの位置づけ

Google CloudのGlobal Managing DirectorであるAnil Jain氏の監修のもと発表された本レポートは、「単純なプロンプトの時代は終わった」という宣言から始まる。Sundar Pichai CEOがGoogle I/O 2025で定義した「エージェントとは、高度なAIモデルの知性とツールへのアクセスを組み合わせ、ユーザーの管理下で代わりにアクションを実行するシステム」という概念が、2026年に企業の中核プロセスとして本格実装される段階に入ったことを示している。

レポートは「抽象的な未来予測から離れ、今すぐ実現可能なビジネス価値の提供に焦点を当てる」というスタンスを明確にしており、理論ではなく実証データに基づいた分析を特徴としている。

1.2 調査方法論

本レポートの基礎となる「ROI of AI Study」は、Google CloudがNational Research Groupと共同で実施した大規模グローバル調査である。

1.3 主要統計データ

調査から得られた主要な定量データは、AIエージェントの急速な普及と実証されたROIを示している。

1.4 エージェンティックAI早期採用者の特徴

調査では、「エージェンティックAI早期採用者」と呼ばれる先進的企業群（調査対象の13%）が特定された。これらの企業は、将来のAI予算の50%以上をAIエージェントに配分し、すでに複数のエージェントを業務全体に深く組み込んでいる。

Google CloudのOliver Parker氏（Global Generative AI Go-To-Market VP）は「今年の調査は、AIの波が次の章に入っていることを示している。会話は『導入するかどうか』から『どれだけ速く導入するか』に移り、新たな差別化要因はエージェンティックAIになった」と述べている [1]。

2. 5つの主要トレンド詳細分析

2.1 トレンド1：AIエージェントによる生産性革命

レポートが特定した最初のトレンドは、従業員がAIエージェントにタスクを委任し、日常業務が「ルーティン実行」から「高レベルの戦略的方向付け」へとシフトすることである。これは「指示ベースのコンピューティング」から「意図ベースのコンピューティング」への転換を意味する。

2026年の「10倍生産性マーケティングマネージャー」のモデルとして、レポートは以下のような役割変革を描いている。従来のマーケティングマネージャーは、投稿の作成、データレポートの作成、競合監視に日々を費やしていた。2026年のモデルでは、専門化されたエージェントのチームをオーケストレーションする。データエージェントが数百万のデータポイントから実行可能なパターンを発見し、アナリストエージェントが市場トレンドと競合動向を24時間365日監視して毎朝1ページのサマリーを配信する。コンテンツエージェントが企業固有のブランドボイスで複数プラットフォーム向けにコピーを作成し、クリエイティブエージェントがマーケティング戦略とクリエイティブガイドラインに基づいて画像と動画を生成する。レポーティングエージェントが分析プラットフォームに接続し、週次キャンペーンインサイトを配信する [4]。

2.2 トレンド2：デジタルアセンブリラインとしてのエージェンティックワークフロー

第2のトレンドは、単一タスクの自動化から、複数のエージェントが協調してエンドツーエンドのビジネスプロセスを実行する「デジタルアセンブリライン」への進化である。これはチャットボットをはるかに超えた高度な自動化であり、より高いビジネス価値を持つ特定の機能をサポートする。

SalesforceとGoogle Cloudは、A2Aプロトコルを使用してクロスプラットフォームAIエージェントを構築している。Salesforceは「Agent Card」の概念を貢献した。これはエージェントの能力、アイデンティティ、コンプライアンスタグ、Trust Scoreを伝達する軽量なJSONコントラクトであり、A2A仕様の基盤として採用された [6]。

通信業界の例では、エージェントがネットワーク異常を自律的に修復し、サービスチケットをプロアクティブに作成し、技術者派遣について顧客に通知するためにコンタクトセンターに警告する、という一連のプロセスを統合シーケンスとして実行できる。

2.3 トレンド3：コンシェルジュ型顧客体験の標準化

第3のトレンドは、スクリプト化されたチャットボットとリアクティブな顧客サービスの時代の終焉である。2026年には、ハイパーパーソナライズされた「コンシェルジュスタイル」のサービスが顧客インタラクションの新基準となる。

調査によると、本番環境でAIエージェントを運用している経営幹部の49%が、顧客サービスに特化してエージェントを使用している。重要な差別化要因は「グラウンディング」である。これらのエージェントは企業データに固定されており、顧客の購入履歴、最近の返品、好みのコミュニケーションスタイルを把握している。顧客は会話を始めるたびに自分が誰かを証明する必要がなくなる [7]。

エージェンティックコンシェルジュは苦情を待つのではなく、システムをトリガーのために監視する。配送車両が故障した場合、エージェントはバックエンドを確認し、配送を次の利用可能なスロットに自動再スケジュールし、顧客のアカウントにサービスクレジットを適用し、解決策がすでに整った状態でテキストで顧客に通知する。これはCXを「リアクティブな消火活動」から「プロアクティブなケア」へとシフトさせる。

Google CloudのPaul Tepfenhart氏（Director, Retail & Consumer）は「エージェントを通じた口頭でのコミュニケーションへの回帰は、今後1〜3年で現実になる」と述べ、スクリプト化されたオプションから自然なインタラクションへの移行を示唆している [10]。

2.4 トレンド4：セキュリティ運用のエージェンティック変革

第4のトレンドは、セキュリティオペレーションセンター（SOC）におけるAIエージェントの台頭である。現代のSOCでは、人間のアナリストがデータとアラートの絶え間ない流れに圧倒されている。調査によると、82%のアナリストが「アラート疲労」により本物の脅威を見逃している可能性を懸念している。

Google Cloudは2026年がAIエージェントがアラートトリアージや調査などの最も負担の大きいセキュリティ運用業務を引き継ぐ年になると予測している。これにより、人間のアナリストは脅威ハンティングや次世代防御の開発という最も重要な業務に集中できるようになる。

Google Cloudは「Agentic SOC Workshop」シリーズを開始し、セキュリティ専門家向けの実践的なAIトレーニングを提供している。ロサンゼルス、シカゴ、ニューヨーク、トロント、オークランド、オーストラリア各都市などで順次開催されている [14]。

2.5 トレンド5：AI対応人材の育成

第5のトレンドは、最も重要でありながら最も見落とされがちな要素である「人材」に焦点を当てている。最新のAI技術とツールを採用することは最初のステップにすぎない。最大の課題であり、成功のための最も重要な要因は、人である。

調査データは以下を示している。プロフェッショナルスキルの「半減期」は現在約4年であり、テクノロジー分野では2年程度に短縮される場合もある。84%の従業員が、組織がAIにより焦点を当てることを望んでいる。彼らはこれらのスキルがキャリア成長に不可欠であることを認識している。71%の組織が、技術学習リソースへの関与後に収益増加を実現している [15]。

レポートは、「エージェントオーケストレーター」や「AIのチーフオブスタッフ」という専門性は市場にまだ存在せず、内部で構築されなければならないと強調している。2026年、組織は単にAIを購入することから、AI対応の労働力を構築することへと移行する。一回限りのトレーニングから、適応可能で継続的な学習計画の開発へと転換する。これらのプログラムは、実際のシナリオでのハンズオン練習を提供し、従業員が自分のペースとスケジュールで必要なAIスキルを構築できるようにする [16]。

3. 技術基盤と実装への示唆

3.1 Agent2Agent (A2A) プロトコルの詳細

A2Aプロトコルは、2026年のエージェンティックエコシステムの技術的基盤として位置づけられている。このオープンプロトコルは、異なるプラットフォーム、ベンダー、フレームワークで構築されたAIエージェントが相互に通信し、安全に情報を交換し、アクションを調整できるようにする。

2025年7月には、A2Aプロトコルがバージョン0.3にアップグレードされ、gRPCサポート、セキュリティカードへの署名機能、Python SDKでの拡張クライアントサイドサポートが導入された。また、Google CloudはAI Agent Marketplaceを発表し、パートナーがA2Aエージェントを直接顧客に販売できるようになった [17]。

3.2 Agent Payments Protocol (AP2) の登場

2025年9月には、Agent Payments Protocol (AP2) が発表された。これはA2AプロトコルとMCPの拡張として機能し、エージェント主導の決済をプラットフォーム間で安全に開始・実行するためのフレームワークを確立する。Adyen、American Express、Ant International、Coinbase、Etsy、Mastercard、PayPal、Salesforce、ServiceNow、Worldpayを含む60以上の組織が参加している [18]。

3.3 企業グラウンディングの重要性

AIエージェントが実際の責任を担うようになると、無視できない弱点が浮かび上がる。エージェントは、それが動作するコンテキストの質に依存する。2026年、企業は検証済みのリアルタイム企業データへのエージェントのグラウンディングに大規模に投資する。このコンテキストは、CRM、ERP、ポリシー文書、ログ、内部ナレッジベースから供給される。このグラウンディングなしには、エージェントはハルシネーションを起こし、エラーを規模で複合させる可能性がある [19]。

3.4 IDCによる定量的ビジネス価値分析

IDCがGoogle Cloudと共同で実施した調査「The Business Value of Google Cloud Gen AI」は、Google Cloud AI利用顧客の具体的なビジネス価値を定量化している。

Google社内でも、コードの30%がAIによって提案されるようになり、AIツールを使用したコーディング速度が10%向上している [21]。

3.5 2026年に向けた戦略的示唆

本レポートから導き出される企業への戦略的示唆は以下のとおりである。

Anil Jain氏は「エージェンティックAI能力へのアクセスは、インサイト、イノベーション、成長を民主化する…しかし、AIの約束が安全で、倫理的で、すべての人にとって公正な成果を提供することを確保しなければならない」と結論づけている [22]。

3.6 今後の展望

2026年への移行は技術的なものだけではなく、文化的なものである。エージェンティックシステムの学習曲線は急に見えるかもしれないが、価値はそのプロセス中に起こるイノベーションにある。今日実験している企業は、明日これらの能力を統治・スケールするための重要な専門知識を構築している。

この機会は根本的に人間的なものである。チームを疲弊させる反復的な作業から解放し、人間だけができる創造的で共感的な作業に集中できるようにすることである。問題は「これが重要かどうか」ではなく、「準備ができているかどうか」である。