コード生成AIの進化により、AIエージェントの開発は驚くほど簡単になりました。CursorやClaude Codeを使えば、開発者は午後の数時間でエージェントを立ち上げられます。
そのため、多くの企業では、AIが人に代わって業務を実行するAIエージェントを部門単位で導入する動きが広がっています。しかしながら全社規模での利用や顧客向けサービス等での活用については、新たな問題が噴出します。
開発（Build）は簡単でも、運用（Operate）はコストと複雑さで混乱が始まり、統治（Govern）には万能の答えがない。「とりあえず作ってはみたものの、成果につながらない」——いわゆる「PoC地獄」です。これは今、AI活用に前向きな企業ほど直面している、現実的な課題になっています。

企業のAIエージェント利用の成熟度レベルには違いがあります。個人レベルでのCopilot等のAIエージェント利用から組織を横断し、全社規模でAIエージェントプラットフォームを利用するケースまで、段階的に高度化していきます。問題は、この進化が現場任せで、バラバラに進んでしまうことです。
ある企業では、財務部門だけで5つのチームがそれぞれ好みのツールでエージェントを開発していました。使っているツールもモデルもバラバラ。開発途中のものは多数あるのに、本番で稼働しているのはごくわずか。そして決定的なのは、「監視・管理できているエージェントはゼロ」という事実です。
これが全社に広がると、数十チーム・数百のエージェントが乱立し、経営層は「何が動いていて、いくらかかっているのか」を全く把握できなくなります。技術的負債、コンプライアンスリスク、予測不能なコスト——エージェントを作る勢いに、管理する仕組みが追いついていないのです。

AI製品を提供するメーカー側もこれらの企業の課題を解決し得るAIエージェント基盤の提供を開始しています。

これらがひとつでも欠けると、エージェントは統制を失い、コストもリスクも運用状況も見えなくなります。

AIエージェント基盤に必要な要件をすべて備えた製品を提供している企業の一つが、DataRobotです。Agent Workforce Platformとして、「既存の資産をそのまま活かせる」プラットフォームを提供しています。LLMやフレームワーク、データソースとそのまま接続でき、構築から運用管理まで、エージェントのライフサイクル全体を一元管理します。しかも、稼働する場所を選びません。クラウドはもちろん、オンプレミス、ソブリンクラウド、エッジ、エアギャップ環境まで、同じ基盤でエージェントを構築・運用できます。特に、機密データの都合でパブリッククラウドの外にAIを置きたい企業にとって、これは大きな強みになります。
DataRobotは「買って終わりの製品」ではなく、社内のあらゆるAIを連携させる運用インフラと捉えるのが適切です。すでに稼働している他社製のエージェントさえ、DataRobotのガバナンス傘下に置いて監視・管理できます。

導入事例として、需要予測の例を挙げてみましょう。これまでの予測AIは、「来月の需要はこれくらい」という数字を出すところまでが役割でした。その先の在庫確認や発注は、人が判断して動かしていました。
エージェンティックAIは、ここから先を自動化します。予測結果をもとに、外部データや在庫システムと自動で照合し、発注判断まで一気通貫で実行します。人は最終確認だけ——予測で終わらず、業務プロセスそのものが動き出すのです。まさに、「予測AIの延長線上にある、その先の世界」です。

Case Study 01製造

故障予測から、保全計画・作業手配・発注までを自動化

Case Study 02金融

ローン・融資審査の自動化：書類確認から判定・承認・記録までを自動化

Case Study 03小売・流通

需要予測から、在庫・発注判断までを自律化

このようにAIエージェントの時代は、「作れるか」から「管理できるか」へと焦点が移りつつあります。とりわけ、マルチクラウドやオンプレミスを組み合わせた複雑な環境を持つ企業ほど、DataRobotのような一元管理基盤の価値はよりいっそう高まっていくでしょう。