SIer・ITベンダー向けSIer・ITベンダー向けプログラムテストAI与信管理エージェント人事申請エージェントエンドユーザー企業向け監視AI設計AI障害調査AIAIを組み込む経理AI採用AIDataRobot Agent Workforce Platform（NVIDIAとの共同開発）開 発AIガバナンス提案書作成エージェント見積書作成エージェント顧客調査エージェント売上分析エージェントAIエージェント導入から見えてきた課題生成AI、AutoML、AIチップやストレージまで勢ぞろい！「作れる」の先にある ─ 増えすぎたAIエージェントを、どう管理するか▶ 気づけば、 エージェントが増えすぎている◆部門毎に量産されるAIエージェント例営業部DataRobot技術部管理部AWSAIを使うAWS Amazon BedrockIBMAIを動かすコード生成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（Gov-ern）には万能の答えがない。「とりあえず作っP.��へ●ネットワールドはAIの性質を「使う・組み込む・動かす」へ色分け18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�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P.��へ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。➀ 開発・構築開発者が使い慣れた環境で、特定のツールに縛られずエージェントを作れること。➁ 運用・展開企業規模でエージェントを展開・拡張・オーケストレーションできる運用基盤があること。➂ �つのガバナンスAIガバナンス：エージェントに何を許可するかを管理し、安全性と統制を担保ITガバナンス：誰が・何を・どの予算内で構築できるかを管理P.��へAzure OpenAI Service2026.10運 用ITガバナンスインフラガバナンスAIを使うP.��へIBM watsonx.aiNetworld's AI-Related Product Portfolio大学発！社内データ活用が得意な生成AIオールインワンパッケージAutoML市場を牽引する機械学習自動化プラットフォームの巨人提供するAI企業のLLMを優れたAWSサービスと統合して利用可能OpenAIの強力なLLM「GPT」を元に高精度なAIサービスを構築可能オープンソースと独自モデルを組み合わせた総合生成AI開発環境を提供▶ 企業のAI基盤に 本当に必要なもの◆３つの柱（３つのガバナンス）MicrosoftAIを組み込む▶ 「誰でも作れる」時代の 思わぬ落とし穴◆企業で普及するAIエージェント『エージェンティックAI』neoAI07ネットワールドAIソリューション最前線
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