エージェント型AIは過熱ピーク｜4割中止の予測

監修者伊東雄歩

株式会社ウォーカー CEO。東北大学卒。MENSA会員、JDLA認定講師、健全AI教育協会理事。生成AI×教育・学習科学を専門とし、2億円超のシステム開発プロジェクトを統括。

ガートナージャパンが2026年8月5日に「日本における未来のデジタル・ワークプレースのハイプ・サイクル：2026年」を発表
エージェント型AIは期待が最高潮の「過度な期待のピーク期」に位置づけられた
生成AIとローコード開発は幻滅期を抜けて「啓発期」へ前進、実用フェーズに入った
ガートナーは2027年末までにエージェント型AI案件の40%以上が中止されると予測
IT部門が主導権を失い、無許可のAI利用「シャドーAI」が広がるリスクも指摘された

「AIエージェントを導入すれば仕事が自動で回る」——そんな話を最近よく聞きませんか。ところが調査会社ガートナーは、いまこそが一番危ない時期だと警告しています。期待が最高潮に達し、失敗も同時に量産される段階。2026年8月5日に発表された最新レポートから、日本企業がこれから何に足を取られるのかを読み解きます。

ガートナーが発表した「ハイプ・サイクル2026」とは

ガートナージャパンは2026年8月5日、「日本における未来のデジタル・ワークプレースのハイプ・サイクル：2026年」を発表しました。

ハイプ・サイクルとは、新しい技術がどれくらい注目されているかを1本の曲線で表した図のことです。ガートナー（世界最大級のIT調査会社）が毎年発表しています。

デジタル・ワークプレースというのは、オフィスワークを支えるIT環境全般のこと。チャットツール、業務システム、そしてAIもここに含まれます。

曲線が示す5つの段階

ハイプ・サイクルの曲線は、山を登って一度谷に落ち、また緩やかに登り直す形をしています。

①黎明期：話題にはなっているが、実際に使える製品はまだない段階です。

②「過度な期待」のピーク期：成功事例が華々しく語られる一方で、水面下では失敗も大量に起きている段階。

③幻滅期：導入しても期待した成果が出ず、世間の関心が一気に冷める段階です。

④啓発期：どう使えば本当に価値が出るのかが見えてきて、理解が広がる段階。

⑤生産性の安定期：普及が本格化し、当たり前の道具になる段階です。

つまり山のてっぺんにいる技術ほど「これから落ちる可能性が高い」ということになります。

エージェント型AIが「ピーク期」にいる意味

今回のレポートで最も注目されたのが、エージェント型AIが「過度な期待」のピーク期に置かれたことです。

エージェント型AI（人が細かく指示しなくても、目標を与えれば自分で手順を考えて動くAI）は、2025年時点では黎明期の技術とされていました。それがわずか1年で山のてっぺんまで駆け上がったことになります。

ここで大事なのは、ピーク期＝成熟ではないという点です。むしろ「期待だけが実力を追い越している状態」を意味します。

ある製造業の経理部門を想像してみてください。月末になると担当者が数百件の請求書を1枚ずつ開き、金額と勘定科目を確認しています。ここにAIエージェントを入れれば全部自動化できる、という提案書は今どこの会社でも回っているはずです。

ところが実際に動かしてみると、例外処理が想定の3倍あった、承認フローに人が入り直す必要があった、と現場が止まる。ピーク期とは、この「提案書と現場のギャップ」が最大化する時期のことです。

生成AIとローコードは「啓発期」へ前進

一方で、明るいニュースもあります。

生成AIとローコード・アプリケーション・プラットフォームは、幻滅期を抜けて「啓発期」に進みました。

ローコード（プログラミングをほとんど書かずにアプリを作れる仕組み）は、かつて「結局エンジニアがいないと無理」と言われて幻滅期に沈んでいた技術です。

生成AIも同様に、2025年の各種ハイプ・サイクルでは幻滅期に置かれていました。導入したものの「何に使えばいいか分からない」という声が相次いだためです。

その2つが揃って啓発期に上がったのは、使いどころが定まってきた証拠だと言えます。議事録作成、文書要約、社内問い合わせ対応——地味だけれど確実に効く用途が見つかったのです。

ちなみにハイプ・サイクル上では、幻滅期を越えた技術のほうが投資判断はしやすくなります。過大な期待が剥がれた後に残ったものこそ、本当の実力だからです。

なぜ4割ものプロジェクトが中止されるのか

ガートナーは以前から厳しい予測を出しています。2027年末までに、エージェント型AIプロジェクトの40%以上が中止されるというものです。

理由として挙げられているのは次の3つです。

コストの高騰：試作では安く見えたが、本番規模にすると費用が跳ね上がる
ビジネス価値の不明確さ：動いてはいるが、いくら儲かったのか説明できない
不十分なリスク・コントロール：AIが誤った判断をしたとき誰が責任を持つのか決まっていない

ガートナーが2025年1月にウェビナー参加者3,412人へ行った調査では、19%が「大規模に投資している」、42%が「慎重に投資している」と回答しました。

投資意欲そのものは高いのです。問題は、その多くがPoC（実証実験）の段階で止まっていること。日本国内では、生成AIを使う企業のうちAIエージェントが本番稼働しているのは十数%程度という調査もあります。

パイロット導入まで進んだ企業は8割近い一方、本番運用に到達したのは1〜2割。この落差が「4割中止」という予測の実体です。

IT部門が主導権を失い「シャドーAI」が広がる

今回のレポートでもうひとつ強調されたのが、IT部門がテクノロジー選定の主導権を失いつつあるという指摘です。

背景には、SaaS化の進展、ノーコードツールの高機能化、そしてIT部門の人員逼迫があります。

営業部門の課長が、稟議を通さずクレジットカードで月額20ドルのAIツールを契約する。実は今、こうしたことが日常的に起きています。導入は速く、現場の満足度も高い。だからこそ止まりません。

その結果として広がるのがシャドーAI（会社が承認していないAIツールを従業員が業務で使ってしまう状態）です。

調査では、国内企業の従業員の52%が個人契約のAIツールを業務利用した経験を持つという結果も出ています。ガートナーの調査では33%が未承認ツールに機密情報を入力したと認めました。

情報システム部の担当者が、退職者のPCを回収して初めて「顧客名簿が外部AIに貼り付けられていた」と気づく。そんなケースが実際に報告されています。

便利さの裏で、情報漏えいのリスクだけが静かに積み上がっているわけです。

他の技術・海外との比較で見る立ち位置

エージェント型AIの現在地を、他と並べるとより分かりやすくなります。

技術	今回の位置	読み解き方
エージェント型AI	過度な期待のピーク期	期待が実力を上回る。今後の反動に注意
生成AI	啓発期	使いどころが定まり投資判断しやすい
ローコード基盤	啓発期	現場主導の開発が定着しつつある