自律型AIエージェント（エージェンティックAI）白書2026年版

■概要■ ■　キーメッセージ ▼自律型AIエージェント（エージェンティックAI）の本質的な転換自律型AIエージェントは、単なる自動化ツールから、複雑な環境での意思決定と実行を担う自律的行為... もっと見る

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次世代社会システム研究開発機構	2025年12月22日	￥165,000 (税込) ライセンス・価格情報注文方法はこちら	￥129,800 (税込) PDF（CD-ROM）ライセンス・価格情報注文方法はこちら	ハードコピー、PDF（CD-ROM）ともに通常4-5営業日程度	1,090	日本語

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サマリー

■概要■

■　キーメッセージ

▼自律型AIエージェント（エージェンティックAI）の本質的な転換

自律型AIエージェントは、単なる自動化ツールから、複雑な環境での意思決定と実行を担う自律的行為主体へと進化している。人間による都度の指示を待つのではなく、目標に基づいて自律的に判断し、外部システムと連携して業務を遂行するアーキテクチャが実装段階に入っている。

▼市場規模と成長軌道の加速

グローバル市場において自律型AIエージェント関連は2025年から2030年にかけて年平均40%を超える成長率で拡大し、2030年には500億米ドル規模に達すると予測されている。日本市場でも企業導入が急速に拡大し、金融、製造、行政、医療など多様な産業セクターでの社会実装が本格化している。

▼複数の統合形態による実装多様化

従来の単一エージェント中心から、マルチエージェントシステム、API統合型、ブラウザ操作型、OS統合型、スケジュール型、条件型といった複数の統合メカニズムが並行展開され、組織のニーズに応じた選択と組み合わせが可能になっている。

▼ガバナンスと倫理設計の必然性

自律性の向上とともに、安全設計、説明責任、人間中心設計が喫緊の課題として認識され、規制対応、監査フレーム、ガードレール設定が市場の健全性を左右するキー要素として位置づけられている。

▼スキルギャップと組織変革の必要性

エージェント導入の効果を引き出すには、技術スキルだけでなく、業務プロセスの再設計、人材育成、統制運用体制の整備が不可欠であり、従来の自動化だけに頼る企業は競争力を喪失するリスクが高まっている。

■　本白書の特徴

▼包括的な市場情報（グローバル・日本）

グローバル市場規模、成長率、投資動向の詳細分析
日本市場の特性、主要企業、スタートアップエコシステム
地域別・セクター別の展開パターン

▼実装知識の充実

100以上の主要ツール・プラットフォームの詳細解説
企業統合基盤への組み込み設計論
業務プロセス再設計の具体的アプローチ

▼実務的なガバナンス・セキュリティフレーム

自律型AIエージェント固有のリスク評価フレーム
倫理設計・説明責任の実装指針
監査・統制の運用テンプレート

▼スキル育成の体系的カリキュラム

年齢層横断的な学習設計
部門別・職種別の要件定義
業務KPIとの直結性が高い評価設計

▼近未来シナリオと技術ロードマップ

2025～2034年の段階的な市場展開予測
先端技術（自己進化、メタ学習、クラウド非依存化）の方向性
規制・標準化の動向

■　利用シーン（本白書で取り上げている事例より）

エンタープライズレベルの導入シーン

▼顧客サービス・コンタクトセンター自動化

自然言語による顧客対応の完全自動化
複雑な問い合わせの判定と適切部門へのエスカレーション
提案資料の自動生成と個別対応支援
リアルタイムなコンプライアンスチェック機能統合
導入効果: 応対時間40～60%削減、顧客満足度向上、人的リソース配置の最適化

▼金融・保険業の与信審査と監視

融資申請書類の自動解析と与信判定支援
KYC/AML規制対応のための継続的な顧客モニタリング
規制変更への自動適応と評価基準の更新
異常検知と報告の自動化
導入効果: 審査時間短縮、規制違反リスク低減、監査負担軽減

▼製造・生産現場の実装

生産ラインの最適化と設備故障予測
サプライチェーン全体での需要予測と在庫管理
配送ルートの動的最適化
品質検査と異常検知の自動化
導入効果: 生産効率向上、在庫削減、納期遵守率向上

▼行政サービスの効率化

申請手続きの完全自動処理（複数自治体連携対応）
福祉給付の自動査定と支給判定
災害・防災情報の自動配信と対応支援
職員教育と内部業務支援システム
導入効果: 行政サービスの応答性向上、職員負担軽減、市民満足度向上

▼法律実務と深層リーガルリサーチ

判例検索と法律解釈の自動調査
契約書解析と条項抽出
規制文書の解釈と企業ポリシーの自動整合確認
監査証跡とレポート生成の一体化
導入効果: リーガルリサーチ時間40～50%削減、誤解釈リスク低減

▼マーケティング・営業自動化

顧客行動分析による提案タイミング最適化
パーソナライズされた広告配信とA/Bテスト自動運用
購買予測と在庫予測の統合
クリエイティブコンテンツの自動生成・検証
導入効果: CV向上（20～30%増加報告あり）、マーケティング効率化

▼エージェント駆動型企業運営システム

組織全体の意思決定をサポートするマルチエージェント統合
リアルタイムダッシュボード・分析レポートの自動生成
クロスファンクショナル業務の自動オーケストレーション
経営指標のリアルタイム監視と早期警告
導入効果: 経営判断の迅速化、データドリブン意思決定の定着

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【　緒言　】

【　自律型AIエージェント（自律型AIエージェント）　概説　】

1　AIエージェントから自律型AIエージェントへのシフト

1.1　自律型AIエージェントの基本概念と特徴
1.2　自律型AIエージェントの仕組み
1.1　アーキテクチャの対比
1.2　自律性と適応の設計
1.3　学習機構の要点
1.4　運用挙動の違い
1.5　スケーラビリティと柔軟性
1.6　代表的ユースケース
1.3　自律型AIエージェントの進化
1.4　AIエージェントフレームワークの基盤技術

2　自律型AIエージェントの基本分類と特性

2.1　概要
2.2　AIエージェントの市場分類と評価
2.3　自律型AIエージェントの３つの種類

①　反応型エージェント（Reactive Agents）

②　熟考型エージェント（Deliberative Agents）

③　ドメイン特化型AIエージェント（Domain-Specific Agents）

2.1　自律型AIエージェントの主要モデル

①　BabyAGI

②　TIMEWELL AGENT

③　LangChain

④　Agent Catalyst

2.2　最新の研究開発状況
2.3　課題と今後の展望

3　AIエージェントと自律型AIエージェントの比較・相違点

3.1　はじめに
3.2　比較観点の拡張
3.3　アーキテクチャ強化の要点
3.4　評価指標の設計
3.5　導入ロードマップ
3.6　実装パターン
3.7　倫理設計とアラインメント
3.8　高リスク領域の適用
3.9　アイデンティティと信頼
3.10　産業応用の設計指針
3.11　研究課題
3.12　まとめの含意
3.13　出典

【　自律型AIエージェントのタイプ別分類と特性　】

4　自律型AIエージェントのタイプ別分類と特性：概説

4.1　概説
4.2　自律型AIエージェント
4.3　業務自動化エージェント
4.4　特化型AIエージェント
4.5　生成AIプラットフォーム

5　自律型AIエージェントの種類と特性・最新状況

5.1　概説
5.2　反射型AIエージェント
5.3　モデルベースの反射型AIエージェント
5.4　効用型AIエージェント
5.5　学習型AIエージェント
5.6　意図型AIエージェント
5.7　論理型AIエージェント
5.8　目標ベースエージェント
5.9　効用ベースエージェント

6　トリガー方式別分類と特性・最新状況

6.1　概説
6.2　定時型（スケジュール型）
6.3　条件型（コンディション型）
6.4　指示型（コマンド型）

7　システム統合方式別分類と特性・最新状況

7.1　概説
7.2　アプリケーション統合型AI統合

①　機能特性

②　実用性と適合する利用パターン

③　最新の研究開発状況と実装事例

④　主なAIベンダーとプロバイダ

⑤　課題点

⑥　市場評価

7.3　ブラウザ操作型AI統合

①　機能特性

②　実用性と適合する利用パターン

③　最新の研究開発状況

④　実際の実装・稼働事例

⑤　主なAIベンダーとプロバイダ

⑥　課題点

7.4　OS統合型AI統合

①　機能特性

②　実用性と適合する利用パターン

③　最新の研究開発状況

④　課題点

8　自律型AIエージェント構築プラットフォームの比較

8.1　主要プラットフォームの特徴
8.2　料金体系の詳細
8.3　エコシステムとパートナーネットワーク

①　主要プレイヤーとパートナー企業

8.4　課題とこれからの展望

9　自律型AIエージェントツール・製品一覧と特性・最新状況

9.1　定時型（スケジュール型）

①　概説

②　自律型AIエージェントにおける定時型（スケジュール型）機能の全容：Slack AIとChatGPTタスク機能の比較研究

③　Slack AI（日次レポート機能）

④　ChatGPT タスク機能

9.2　条件型（コンディション型）

①　概説

②　Nest学習サーモスタット

③　AutoGPT

④　Darktrace Antigena

9.3　指示型（コマンド型）

①　概説

②　Microsoft 365 Copilot

③　GitHub Copilot

9.4　アプリケーション統合型

①　概説

②　IFTTT（AI連携）

③　Zapier（AI連携）

④　Intercom Fin

9.5　ブラウザ操作型

①　概説

②　Browser Use

③　OpenAI Operator

9.6　OS統合型

①　概説

②　Apple Siri

③　Windows Copilot

④　Microsoft 365 Copilot Chat

9.7　自律駆動型AIエージェント

①　概説

②　AutoGPT

③　babyAGI

④　JARVIS (HuggingGPT)

⑤　E2B

⑥　Manus

【　自律型AIエージェント（エージェント型AI）市場　】

10　自律型AIエージェントに関する市場統計包括的分析

10.1　世界市場規模と成長トレンド
10.2　日本市場の詳細分析
10.3　技術トレンドと市場牽引要因
10.4　投資動向と資金調達トレンド
10.5　産業別導入事例と効果測定
10.6　市場課題とリスク管理
10.7　人材育成と市場インフラ
10.8　今後5年間の市場予測と戦略的含意

11　自律型AIエージェントに関する市場統計と将来展望

11.1　エグゼクティブサマリー
11.2　市場規模と統計データ

①　グローバル市場規模

②　地域別市場動向

③　技術セグメント別分析

11.3　市場動向と技術的進展

①　技術進化のロードマップ

②　企業導入動向

③　業務自動化の範囲

11.4　投資動向と資金流入
11.5　セクター別市場分析

①　エンタープライズIT市場

②　セキュリティ・監視市場

③　アクセス制御市場

11.6　技術的課題と機会
11.7　業界特化型応用と展開

①　ヘルスケア分野

②　製造業

③　金融業界

11.8　将来展望と市場予測

①　短期展望（2025-2027年）

②　中期展望（2028-2030年）

③　長期展望（2030年以降）

11.9　リスク要因と市場阻害要因
11.10　小括

【　自律型AIエージェント（エージェンティックAI）社会実装・産業社会における受容形態　】

12　エージェンティックAIシステムの社会実装［1］

12.1　エージェンティックAIの定義と概念
12.2　事業環境と市場動向

①　市場規模と成長予測

②　技術投資動向

12.3　事業特性と技術的特徴

①　自律性と意思決定能力

②　マルチエージェントシステムの特徴

12.4　注目すべき技術トピック

①　ヒューマン・イン・ザ・ループからヒューマン・オン・ザ・ループへの転換

②　企業AIエージェントの普及

12.5　先端技術動向

①　生成AIと大規模言語モデルの進化

②　エッジAIとリアルタイム処理

12.6　適用される主要ツール・モデル・プロダクト

①　開発フレームワーク

②　企業向けプラットフォーム

12.7　業界別適用事例

①　金融サービス業界

②　ヘルスケア業界

③　スマートシティとインフラ管理

12.8　外部ツールとの連携

①　API統合とシステム間連携

②　クラウドプラットフォームとの統合

12.9　課題とリスク管理
12.10　今後の展望と推奨事項
12.11　小括

13　自律型AIエージェントシステムの社会実装［2］

13.1　自律型AIエージェントの定義と概念
13.2　事業環境と市場動向
13.3　事業特性と技術的特徴
13.4　注目すべき技術トピック
13.5　先端技術動向
13.6　適用される主要ツール・モデル・プロダクト
13.7　業界別適用事例
13.8　外部ツールとの連携
13.9　課題とリスク管理
13.10　今後の展望と推奨事項
13.11　小括

14　自律型AIエージェントシステムの社会実装［3］

14.1　エグゼクティブサマリー
14.2　市場統計・規模分析
14.3　地域別市場分析
14.4　技術セグメント別分析
14.5　用途別市場動向
14.6　市場トレンドと社会実装の進展
14.7　産業別活用事例の拡大
14.8　投資動向と資金調達環境
14.9　今後の市場展開予測
14.10　技術革新と社会実装の課題

15　エージェンティックAIシステムの社会実装と市場・展開予測

15.1　エグゼクティブサマリー
15.2　市場統計・規模分析
15.3　地域別市場分析
15.4　技術セグメント別分析
15.5　用途別市場動向
15.6　市場トレンドと社会実装の進展
15.7　投資動向と資金調達環境
15.8　今後の市場展開予測

①　短期予測（2025-2027年）

②　中長期予測（2028-2034年）

15.9　技術革新と社会実装の課題
15.10　小括と今後の展望

16　エージェンティックAIシステムの社会実装：企業・団体・組織の動向

16.1　概要
16.2　主要企業の動向

①　Microsoft・OpenAI連合

②　Google・Anthropic

③　IBM・UiPath

16.3　日本企業の取り組み

①　NEC

②　PKSHA Technology

③　ソフトバンクグループ

④　富士通・日立

16.4　スタートアップ・新興企業

①　AIエージェント特化企業

②　建設・製造業特化

16.5　研究機関・大学の取り組み

①　理化学研究所AIP

②　東京大学

③　金沢工業大学

16.6　業界団体・政府機関の動向

①　経済産業省・NEDO

②　人工知能学会

16.7　市場動向と将来展望

【　企業統合基盤・業務モデルにおけるエージェント型AIの位置づけ　】

17　企業統合基盤におけるエージェント型AIの実装・アーキテクチャ・留意点

17.1　序
17.2　全体アーキテクチャ
17.3　観測とメタデータ
17.4　ルーティングの高度化
17.5　動的データ変換
17.6　ワークフロー自動化
17.7　EDI統合の要点
17.8　マルチモデル活用
17.9　監督・監査・説明
17.10　SLOとKPI
17.11　セキュリティと権限
17.12　導入ロードマップ
17.13　結語
17.14　参考文献

18　自律型AIエージェント（自律型AI）による企業運営システム：市場統計と将来展望

18.1　エグゼクティブサマリー
18.2　市場規模と統計データ
18.3　市場動向と技術的進展
18.4　投資動向と資金流入
18.5　セクター別市場分析
18.6　技術的課題と機会
18.7　業界特化型応用と展開
18.8　将来展望と市場予測
18.9　リスク要因と市場阻害要因
18.10　小括

19　自律型AIエージェントによる自律的企業運営システムの最新動向と関与企業・団体動向

19.1　概要
19.2　主要企業の取り組み
19.3　スタートアップ企業の革新的取り組み
19.4　研究機関・大学の貢献
19.5　業界団体・協会の取り組み動向
19.6　技術革新と市場動向
19.7　課題と今後の展望

20　AIスキルギャップ対策／体系的なスキル育成と業務統合

20.1　背景と課題設定
20.2　生成AI/エージェント導入の潮流
20.3　ユースケース地図（機能別）
20.4　KPIと評価設計の骨子
20.5　スキルギャップの実態と外部補強
20.6　学習者セグメントと要件（含む45歳以上）
20.7　カリキュラム階層（前篇の範囲）
20.8　プロンプト基礎と指示工学
20.9　コンテキスト拡張とRAGの前提
20.10　評価と検証（再現性・出典性）
20.11　データガバナンスとセキュリティ前提
20.12　生産性・品質・リスク指標の接続
20.13　現場導入の初期パターン
20.14　ケーススタディの示唆（外部補強）
20.15　前篇のまとめと後編への接続
20.16　参考

21　自律型AIエージェントが変革する業務プロセス

21.1　事業環境の現状分析
21.2　事業特性と技術革新
21.3　注目すべき技術動向
21.4　業界別活用事例と成功事例
21.5　専門家の見解と将来予測
21.6　主要課題とリスク分析
21.7　セキュリティ対策と安全性確保
21.8　今後の展望と戦略的示唆
21.9　小括

22　自律型AIエージェントによる自律的企業運営システム

22.1　はじめに
22.2　市場規模と成長予測
22.3　事業環境と特性
22.4　産業別活用事例と成果
22.5　技術動向と先端研究
22.6　セキュリティリスクと課題
22.7　将来展望と技術ロードマップ
22.8　投資環境と経済インパクト
22.9　小括

23　自律型AIエージェントによる自律的企業運営システムの最新動向と関与企業・団体

23.1　概要
23.2　主要企業の取り組み

①　大手テクノロジー企業

②　日本の大手企業

③　金融・保険業界

23.3　スタートアップ企業の革新的取り組み

①　自律配送・ロジスティクス分野

②　AIプラットフォーム・インフラ分野

23.4　研究機関・大学の貢献

①　日本の研究機関

②　産学連携プロジェクト

23.5　業界団体・協会の役割

①　日本の業界団体

②　国際的業界団体の動向

23.6　技術革新と市場動向
23.7　課題と今後の展望
23.8　将来展望

【　自律型AIエージェントの実装動向　】

24　自律型AIエージェントが変革する業務プロセス：関与企業・団体

24.1　海外大手テクノロジー企業の動向

①　Microsoft（マイクロソフト）

②　OpenAI

③　Google

④　Amazon

24.2　日本企業の取り組み

①　ソフトバンクグループ

②　トヨタ自動車

③　大和証券

④　NTTデータ

⑤　パナソニックホールディングス

24.3　研究機関・大学の取り組み

①　理化学研究所（理研）

②　東京大学

③　京都大学

④　産業技術総合研究所（産総研）

24.4　業界団体・専門組織

①　一般社団法人AICX協会

24.5　注目すべきスタートアップ企業

①　株式会社TIMEWELL

②　株式会社GenesisAI

③　Exa Enterprise AI（エクサウィザーズグループ）

24.6　市場規模と成長予測

①　セグメント別成長

②　日本市場の特徴

24.7　技術トレンドと今後の展望
24.8　まとめ

【　自律型AIエージェントの拡張・発展・近未来シナリオ　】

25　自己進化AIの制御メカニズム

25.1　概要

①　現状の技術水準

25.2　導入形態
25.3　ツール・モデル別特性
25.4　先端機能
25.5　実装・運用上の留意点
25.6　外部連携とパートナーシップ
25.7　評価
25.8　最新動向
25.9　関与する主要企業・組織

26　人間中心設計の再定義

26.1　概要
26.2　導入形態
26.3　ツール・モデル別特性
26.4　先端機能
26.5　実装・運用上の留意点
26.6　外部連携とパートナーシップ
26.7　評価
26.8　最新動向
26.9　関与する主要企業

27　人工意識（AGI）議論の現実性

27.1　概要
27.2　導入形態
27.3　ツール・モデル別特性
27.4　先端機能
27.5　実装・運用上の留意点
27.6　外部連携とパートナーシップ
27.7　評価
27.8　最新動向
27.9　関与する主要企業

28　クラウド非依存自律AI

28.1　事業環境の概要
28.2　事業特性と技術的差別化要因
28.3　注目すべき技術動向
28.4　適用ツール・モデル・プロダクト
28.5　標準化動向と規制環境
28.6　実装事例と応用分野

①　製造業での実装

②　医療・ヘルスケア分野

③　物流・配送分野

28.7　市場でのプレゼンスと競合環境

①　主要プレイヤーの戦略

②　新興企業とイノベーション

28.8　課題と問題点の詳細分析
28.9　将来展望と2030年までのロードマップ

①　市場予測と成長見通し

②　技術トレンドの予測

③　研究開発の方向性

28.10　関与する研究機関と学術動向

①　国内主要研究機関

②　海外研究機関

③　産業界との連携動向

28.11　スタートアップ・エコシステムの発展

①　注目すべき新興企業

②　地域別展開戦略

28.12　総合的展望と戦略的示唆

①　技術統合の加速

②　社会実装の課題と対策

29　自律最適化技術／MCTS（Monte Carlo Tree Search）とDPO（Direct Preference Optimization）の組み合わせアプローチ

1.6.1　概説
1.7　実装環境と技術要件
1.8　産業応用と実装事例
1.9　技術的課題と解決アプローチ
1.10　標準化動向と規制環境
1.11　市場規模と成長率
1.12　主要プレイヤーと研究機関
1.13　自律最適化ツール・プラットフォーム
1.14　標準化と規制動向
1.15　課題と今後の展望

【　自律型AIエージェントのセグメント別実装動向　】

30　顧客サービス自動化エージェント

30.1　事業環境と市場概況
30.2　事業特性と技術的特徴
30.3　注目すべきトピックと技術動向

①　生成AIとエージェント型システムの融合

②　超パーソナライゼーションの新時代

③　マルチエージェントシステムの進展

30.4　適用ツール・モデル・プロダクト

①　主要なプラットフォームとツール

②　先進的なAIモデルの実装

③　業界特化型ソリューション

30.5　外部ツールとの連携動向

①　エンタープライズシステム統合

②　APIとマイクロサービスアーキテクチャ

③　クラウドとハイブリッド環境対応

30.6　市場でのプレゼンスと競合状況
30.7　標準化動向と規制環境
30.8　実装および応用事例

①　金融業界での先進的取り組み

②　大規模小売・EC業界の事例

③　通信業界での革新的実装

30.9　課題点と技術的限界
30.10　関与企業・団体・研究機関

①　グローバル大手企業

②　日本の主要企業

③　新興企業とスタートアップ

④　学術機関・研究機関

30.11　将来展望と戦略的示唆

31　生産性向上AIワークフローエージェント

1.15.1　事業環境と市場概況
31.1　事業特性と市場構造
31.2　注目すべき技術動向とトピック
31.3　適用ツール・モデル・プロダクト
31.4　外部ツールとの連携動向
31.5　標準化動向
31.6　実装および応用事例

①　日本企業の導入事例

②　海外企業の先進事例

31.7　市場でのプレゼンスと競争状況
31.8　主要プレイヤーの競争状況

①　大手技術企業の動向

②　新興企業の台頭

31.9　主要課題と技術的制約
31.10　関与する企業・研究機関・スタートアップ

①　主要企業の取り組み

②　研究機関の取り組み

③　政府機関の支援体制

④　海外スタートアップの動向

31.11　将来展望と次世代技術

①　2025年以降のAI技術動向

②　次世代技術の統合

③　産業別の将来展望

31.12　小括

32　クリエィティブ業務支援エージェント

1.15.1　はじめに
32.1　事業環境と市場概況
32.2　事業特性と技術動向
32.3　マルチモーダル統合
32.4　適用ツール・モデル・プロダクト
32.5　外部ツールとの連携
32.6　標準化動向
32.7　市場でのプレゼンスと競争環境

①　市場リーダー

②　専門プレイヤー

③　新興企業の台頭

32.8　実装および応用事例

①　日本企業における導入事例

②　製造業における革新的応用

③　小売・サービス業での実装

④　海外での先進事例

32.9　課題点と技術的制約
32.10　関与する研究機関・大学・企業
32.11　将来展望と市場予測
32.12　技術進歩の方向性

①　合成人間技術の発展

②　エージェンシックAIシステムの普及

32.13　法制度・規制動向
32.14　まとめ

33　業務効率化自動化エージェント

1.15.1　はじめに
33.1　事業環境と市場動向
33.2　事業特性と注目すべきトピック
33.3　先端技術動向
33.4　適用されるツール・モデル・プロダクト

①　主要プラットフォーム

②　業界特化ソリューション

33.5　外部ツールとの連携動向
33.6　標準化動向と規格策定の進展
33.7　市場でのプレゼンスと競争環境
33.8　実装および応用事例の詳細分析
33.9　課題点と技術的制約
33.10　関与企業・団体・研究機関の生態系

①　主要技術企業の取り組み

②　日本の研究機関と大学

33.11　今後の展望と戦略的示唆

①　2025年以降の技術発展

②　産業構造への影響

34　スケジュール管理・最適化エージェント

1.15.1　事業環境とデジタル変革の潮流
34.1　事業特性と本質的価値提案
34.2　注目すべき技術動向とイノベーション
34.3　適用されるツール・モデル・プロダクト

①　企業向けプラットフォーム

②　専門分野向けソリューション

③　メタヒューリスティック最適化

34.4　外部ツール連携と標準化動向

①　プラットフォーム間の相互運用性

②　国際標準とガイドライン

③　オープンソースと商用ソリューションの統合

34.5　市場でのプレゼンスと競争状況

①　市場規模と成長予測

②　主要プレイヤーのシェア分析

34.6　実装および応用事例

①　製造業での生産スケジューリング事例

②　医療機関での実装例

③　中小企業のデジタル変革事例

34.7　課題点と限界
34.8　関与している企業・団体および研究機関

①　主要企業

②　スタートアップ企業

③　大学・研究機関

34.9　今後の展望と技術動向

35　意思決定支援AIエージェント

1.15.1　事業環境と市場概況
35.1　事業特性と分類体系

①　システムの分類とアプローチ

②　AIエージェントの特性

35.2　注目すべき技術トピック
35.3　適用ツール・モデル・プロダクト

①　主要なフレームワークとプラットフォーム

②　業界特化型アプリケーション

35.4　外部ツールとの連携動向

①　クラウドプラットフォームとの統合

②　エンタープライズシステムとの統合

35.5　標準化動向

①　国際標準化の取り組み

②　業界標準の発展

35.6　市場でのプレゼンスと競争環境

①　グローバル市場における主要プレイヤー

②　エンタープライズ向けソリューションの台頭

35.7　実装および応用事例の詳細分析

①　製造業における革新的事例

②　小売業での需要予測革命

③　金融業界での高度化事例

④　医療分野での意思決定支援

35.8　マルチエージェントシステムの実装事例

①　CrewAIによる業務自動化

②　Microsoft AutoGenの企業導入

35.9　課題点と技術的制約
35.10　関与している企業・団体・研究機関

①　主要グローバル企業

②　国内の先進企業

③　研究機関と学術機関

④　新興スタートアップ企業

35.11　小括

【　自律型AIエージェントのフレームワーク進化と産業応用・社会実装のさらなる進展　】

36　AI駆動型意思決定システムの導入効果分析

36.1　市場規模と事業環境の概観
36.2　事業特性と適用領域

①　核心的事業特性

36.3　業界別適用事例

①　医療分野

②　金融業界

③　小売業界

36.4　先端技術動向と技術革新

①　機械学習と深層学習の進化

②　自然言語処理技術の活用

③　説明可能AI（XAI）の重要性

36.5　導入効果と投資対効果

①　業務効率化の効果

②　意思決定の質とスピードの向上

③　リスク管理における効果

36.6　課題と制約要因
36.7　規制とガバナンスの動向
36.8　将来展望と戦略的考察
36.9　小括

37　AI駆動型意思決定システム市場

37.1　エグゼクティブサマリー
37.2　市場規模と成長予測
37.3　地域別市場展開
37.4　技術トレンドと市場動向
37.5　産業別応用動向
37.6　投資ラウンドの大型化
37.7　投資ファンドの戦略変化
37.8　今後の市場展開予測（2025-2028年）

①　短期予測（2025-2026年）

②　中期予測（2027-2028年）

37.9　課題と機会
37.10　小括

38　AI駆動型意思決定システムの市場動向と関係企業・団体

38.1　概要
38.2　主要IT企業の取り組み

①　マイクロソフト・IBM・Google

②　アマゾン・クラウドサービス

38.3　日本の大手企業における AI意思決定システムの導入

①　ソフトバンクグループ

②　NEC

③　日立製作所

④　トヨタ自動車

⑤　富士通

⑥　パナソニックホールディングス

38.4　三菱電機
38.5　大学・研究機関の取り組み

①　理化学研究所

②　人工知能学会

③　広島大学・産学連携

38.6　業界団体・協会の動向

①　AIガバナンス協会

②　日本ディープラーニング協会

38.7　スタートアップ・新興企業の動向

①　AIネイティブスタートアップの台頭

②　日本のAIスタートアップ事例

38.8　市場における課題と今後の展望
38.9　小括

39　AIパーソナライゼーションによる顧客体験革新

39.1　概要
39.2　市場規模と事業環境
39.3　事業特性と業界動向
39.4　注目すべき技術トピック

①　エッジAIとリアルタイム処理

②　ハイパーパーソナライゼーション

③　ビジュアルパーソナライゼーション

④　オムニチャネル統合

39.5　先端技術動向
39.6　成功事例と実用的応用

①　ECサイトでの実装例

②　製造業・メーカーでの応用

③　金融業界での革新

39.7　課題と対策
39.8　専門家の見解と将来展望
39.9　今後の展望と戦略的示唆
39.10　小括

40　AIパーソナライゼーションによる顧客体験革新：市場統計と投資動向

40.1　エグゼクティブサマリー
40.2　市場統計と現在の市場規模
40.3　市場の傾向と技術動向
40.4　今後の市場展開予測（2025-2030年）
40.5　投資動向と資金調達環境
40.6　投資ファンドの動向
40.7　技術革新と競争環境
40.8　リスクと課題
40.9　まとめと展望

41　AIパーソナライゼーションによる顧客体験革新：関与企業

41.1　概要
41.2　主要グローバル企業の動向

①　Adobe

②　Salesforce

③　Netflix・Amazon・Spotify

41.3　日本企業の取り組み

①　NTTグループ

②　KDDI

③　ソフトバンク

④　その他の日本企業

41.4　スタートアップ企業の動向

①　グローバルスタートアップ

②　日本のスタートアップ

41.5　研究機関・大学の取り組み

①　国内研究機関

②　業界団体の設立と活動

41.6　技術トレンドと市場展望
41.7　小括

42　AIを活用したマーケティング自動化ツールの進化

42.1　市場概況と事業環境
42.2　事業特性と競争環境
42.3　成長予測と市場動向
42.4　最新技術動向と革新
42.5　AIとの関連技術
42.6　専門家の見解と業界動向
42.7　課題と制約要因
42.8　今後の展望と戦略的含意
42.9　まとめ

43　AIを活用したマーケティング自動化ツール市場

43.1　概要
43.2　市場規模と統計データ
43.3　技術革新と市場トレンド
43.4　今後数年間の市場展開予測
43.5　投資動向と資金調達環境
43.6　課題と今後の展望
43.7　小括

44　AIを活用したマーケティング自動化ツールの業界動向と関与企業・団体

44.1　市場概況と業界の発展状況
44.2　主要グローバル企業の動向
44.3　日本の主要企業とその取り組み

①　LINE株式会社

②　サイバーエージェント

③　メルカリ

④　SmartNews（スマートニュース）

44.4　国内マーケティングオートメーション企業

①　プレイド（KARTE）

②　ユーザーローカル

③　国産MAツールの主要プレイヤー

44.5　海外のAIマーケティング自動化企業

①　HubSpot

②　MNTN

44.6　研究機関・大学の取り組み

①　東京大学・東京工科大学

②　東京農業大学

③　人工知能学会（JSAI）

44.7　業界団体・協会の動向

①　日本マーケティング協会

②　AICX協会

③　日本AI業務活用協会（JAO）

44.8　注目すべきスタートアップ企業

①　Rezolve AI

②　BullFrog AI Holdings

③　国内注目スタートアップ

44.9　市場の将来展望と課題
44.10　まとめ

45　AI-Humanコラボレーションシステム

45.1　概要と事業環境
45.2　事業特性と基本構造

①　基本的なコラボレーションモデル

②　相互作用の設計原則

45.3　注目すべき技術動向

①　自律型AIエージェントの台頭

②　マルチモーダルAI統合

③　エッジAIコラボレーション

45.4　適用セクター・ドメイン・タスク

①　医療・ヘルスケア

②　金融・保険

③　教育・人材開発

④　製造・産業

⑤　カスタマーサービス・CX

45.5　主要ツール・モデル・プロダクト

①　プラットフォーム・フレームワーク

②　専門領域向けソリューション

45.6　外部ツール・システム連携
45.7　専門家・研究者の見解
45.8　主要課題と解決アプローチ
45.9　将来展望と戦略的インプリケーション
45.10　小括

46　AI-Humanコラボレーションシステムの市場分析：包括的展望と投資動向

46.1　エグゼクティブサマリー
46.2　市場規模と成長予測
46.3　技術トレンドと市場牽引要因
46.4　投資動向と資金調達環境
46.5　市場セグメンテーションと競争環境
46.6　主要プレイヤー
46.7　地域別市場分析
46.8　今後の市場予測と展望
46.9　投資機会と課題
46.10　小括

47　AI-Humanコラボレーションシステム：企業・機関・業界

47.1　概要
47.2　主要企業の取り組み

①　Microsoft

②　Meta Platforms (Facebook)

③　Google DeepMind

④　Amazon Web Services (AWS)

47.3　研究機関・大学

①　Stanford University - Human-Centered AI Institute (HAI)

②　Carnegie Mellon University

③　MIT Center for Collective Intelligence

47.4　日本の研究機関

①　東京大学松尾・岩澤研究室

②　東北大学言語AI研究センター

③　理化学研究所

47.5　スタートアップ・新興企業

①　Brand Engagement Network Inc. (BNAI)

②　AICamp

③　Gorilla Technology Group Inc.

47.6　業界団体・協会

①　Partnership on AI

②　AI Alliance

③　European Association for AI (EurAI)

47.7　実装事例と応用

①　医療分野

②　製造業

③　日本企業の取り組み

47.8　課題と今後の展望

48　文脈理解AIとコード開発支援

1.15.1　事業環境の概要
48.1　事業特性分析
48.2　技術の標準化動向
48.3　注目すべきトピック
48.4　先端技術動向
48.5　適用セクター・ドメイン・タスク

①　金融サービス

②　教育分野

③　ヘルスケア・ライフサイエンス

④　エンターテインメント・メディア

48.6　主要ツール・モデル・プロダクト

①　コード開発支援ツール

②　プラットフォーム・フレームワーク

48.7　外部ツールとの連携

①　クラウドプラットフォーム統合

②　エンタープライズシステム連携

③　開発ツールチェーン統合

48.8　課題と専門家の見解
48.9　将来展望と提言

49　文脈理解AIとコード開発支援市場

49.1　エグゼクティブサマリー
49.2　市場規模と成長予測
49.3　技術トレンドと市場牽引要因
49.4　市場成長の主要ドライバー
49.5　競合環境と主要プレイヤー

①　市場リーダー企業

②　新興企業の動向

③　投資動向と資金調達環境

④　主要投資案件

⑤　日本の投資ファンド動向

⑥　企業の大型投資

49.6　地域別市場分析
49.7　技術革新と将来展望
49.8　産業別適用の拡大

①　金融サービス

②　ヘルスケア

③　製造業

49.9　課題と市場リスク
49.10　投資機会と戦略提言

①　短期投資機会（1-2年）

②　中期投資機会（3-5年）

③　長期投資機会（5年以上）

49.11　小括

50　文脈理解AIとコード開発支援：関与企業・団体・最新動向

50.1　大手テクノロジー企業の動向

①　Microsoft・GitHub

②　Amazon Web Services (AWS)

③　OpenAI

④　Hugging Face

50.2　日本国内の研究機関・大学

①　東京大学次世代知能科学研究センター

②　京都大学

③　理化学研究所（RIKEN）

④　産業技術総合研究所（産総研）

50.3　日本の業界団体・学会

①　一般社団法人人工知能学会

②　日本ディープラーニング協会（JDLA）

③　AIガバナンス協会

50.4　注目スタートアップ企業

①　国内スタートアップ

50.5　グローバルスタートアップの動向
50.6　技術開発動向と市場分析
50.7　企業投資・資金調達動向
50.8　今後の展望

【　自律型AIエージェント最適化　】

51　自律型AIエージェント最適化の概念・設計思想・基礎フレーム

51.1　自律型AIエージェント最適化が要請される背景
51.2　AAIOの定義と目的
51.3　SEOとの対比：人間中心最適化からエージェント中心最適化へ
51.4　AAIOのコア原則
51.5　相互依存の“好循環”モデル
51.6　参照すべき実装様式（概念レベル）
51.7　GELSI（ガバナンス・倫理・法・社会的含意）

52　自律型AIエージェント最適化の基礎と方法論

52.1　背景と目的
52.2　AAIOの定義と位置づけ
52.3　なぜAAIOが必要か
52.4　基本概念：AAIと相互依存
52.5　SEOとAAIOの比較観点
52.6　AAIOの設計原則
52.7　機械可読アナウンスの要件
52.8　情報構造とスキーマ
52.9　インターフェース設計
52.10　レート制御と資源管理
52.11　同意・権限・監査
52.12　品質指標（KPI）
52.13　具体的な実装手順（最小実行セット）
52.14　リスクと対策（技術面）
52.15　産業横断の意義
52.16　参考（本章の根拠となる一次情報）
52.17　出典

53　自律型AIエージェント最適化の導入・実装

53.1　AAIOを構成する主要モジュール
53.2　代表ユースケースの輪郭
53.3　リスクと緩和：設計思想
53.4　評価フレームと測定設計
53.5　ベンチマーク方法（固定とランダムの併用）
53.6　KPIの設計例
53.7　導入ロードマップ

54　自律型AIエージェント最適化と運用・標準化

54.1　相互運用と標準化
54.2　GELSIの運用指針
54.3　リスク・対処の実務パターン
54.4　ドメイン別の適用要点
54.5　組織と役割分担
54.6　エコシステムと外部連携
54.7　経済的含意と持続性
54.8　まとめ

【　自律型AIエージェントによるAIガバナンス　】

55　自律型AIエージェントの安全設計・ガバナンス

55.1　ガバナンスと安全
55.2　倫理設計の論点
55.3　ルール駆動と学習駆動の境界
55.4　将来動向（前篇の範囲）
55.5　出典

56　自律型AIエージェントのコンテクストにおける「ガバナンス」の最新状況

56.1　概説
1.16　ガバナンス：CAC行政措置の国際動向
1.17　日本におけるガバナンス：AI事業者ガイドライン
1.18　利用環境と導入条件
1.19　注目トピック
1.20　関連規格・標準化動向
1.21　課題点
1.22　関与企業・団体
1.23　実運用事例
1.24　技術ガードレールと脅威フレームワーク
1.25　国内外比較分析
1.26　注目技術トピック
1.27　課題と展望

57　自律型AIエージェントによる自律的企業運営とガバナンスシステム

1.27.1　はじめに
1.28　市場規模と成長予測
1.29　事業環境と特性
1.30　産業別活用事例と成果
1.31　技術動向と先端研究
1.32　セキュリティリスクと課題
1.33　将来展望と技術ロードマップ
1.34　投資環境と経済インパクト
1.35　小括

【　自律型AIエージェントの設計と実装　】

58　メタ学習による自己改善

58.1　はじめに
58.2　課題設定：従来エージェントの限界
58.3　動的・不確実環境への適応難
58.4　不確実性定量化の不足
58.5　ベイズ型メタ学習の設計思想
58.6　階層ベイズによる事前・事後更新
58.7　不確実性の内在化と方策更新
58.8　アーキテクチャの骨子
58.9　メタレベルとタスクレベルの二層
58.10　コンポーネント連携

59　メタ学習による自己改善の実装指針

59.1　評価設計とメトリクス

①　指標体系

59.2　ベンチマーク運用
59.3　セーフティとガバナンス
59.4　確率的セーフティの実装
59.5　ログ・監査・説明
59.6　デプロイ戦略：エッジからクラウドまで
59.7　ハイブリッド配置
59.8　コスト統治
59.9　代表ユースケース
59.10　ロボティクス制御
59.11　自動運転シナリオ
59.12　比較表：従来RL/メタ学習とベイズ型メタ学習
59.13　まとめ

【　自律型AIエージェントの適用ドメイン別タイプと特性　】

60　適用ドメイン別パターン　概説

60.1　自律型AIエージェントにおける適用ドメイン別タイプと特性の全容
60.2　自律型AIエージェントの基本概念と特徴
60.3　AIエージェントの分類と特性
60.4　自律レベルによる分類
60.5　適用ドメイン別のAIエージェント活用
60.6　業種別の特化型エージェント
60.7　AIエージェント開発フレームワークとツール
60.8　商用プラットフォームと企業提供
60.9　AIエージェント市場の動向と将来展望
60.10　課題と対策

61　サプライチェーン管理

61.1　概説
61.2　在庫レベル監視
61.3　配送ルート最適化
61.4　需要予測
61.5　在庫バランス最適化

62　生産現場

62.1　概説
62.2　生産ライン最適化
62.3　設備故障リスク予測
62.4　生産停止リスク低減

63　ヘルスケア

63.1　概説
63.2　予約管理
63.3　病気・ケガに関する質疑応答

64　広告・広告運用

64.1　背景
64.2　ケーススタディ
64.3　人間拡張フレームの三層
64.4　27倍効率の意味するもの
64.5　暗黙知の捕捉と組織変更
64.6　金融・規制領域との接点（周辺研究）
64.7　2025年の補足潮流
64.8　ワークフロー分解と標準化
64.9　設計原則（ガードレール）
64.10　成果の可視化
64.1　クリエイティブとブランド安全性
64.2　生産性の測り方
64.3　将来展望と研究接続
64.4　結び
64.1　行政サービス効率化・申請手続き等の簡素化
64.2　概説
64.3　複数自治体連携とスケーリング
64.4　行政サービスにおける自律型AIエージェントの特徴
64.5　住民対応の自動化
64.6　申請・予約の自動処理
64.7　書類作成・申請補助
64.8　災害・防災情報の自動配信
64.9　職員教育・内部業務支援
64.10　モデルの実用性と適合する利用パターン
64.11　住民向け自動応答システム
64.12　予約・申請自動化システム
64.13　申請書作成支援システム
64.14　災害時情報配信システム
64.15　職員支援システム
64.16　研究開発の最新動向
64.17　オープンソースAIエージェントフレームワーク
64.18　主要プロバイダーとベンダーの概要
64.19　パートナーシップの動向
64.20　主要なAIツール
64.21　ツール間連携状況
64.22　市場評価と課題
64.23　導入・運用における課題

65　行政における自律エージェント（AIビューロクラット）の設計と実装

65.1　はじめに
65.2　コンテキスト：AIビューロクラットという仮説
65.3　設計原則：検索・推論・監査の三位一体
65.4　検索（Retrieval）
65.5　推論（Reasoning）
65.6　監査（Auditability）
65.7　アーキテクチャ：エージェントRAGとルータ
65.8　エージェントRAG
65.9　モデルルータ
65.10　データ統治：プロベナンスと適法性
65.11　運用KPIとSLA
65.12　代表的ユースケースの要諦
65.13　許認可・登録
65.14　税務・徴収
65.15　福祉給付・査定
65.16　防災・危機対応
65.17　比較表：従来自動化と自律エージェント
65.18　ガバナンスの最小構成
65.19　導入ロードマップ
65.20　リスクと緩和

66　法律実務における自律型AIエージェントと推論モデルの設計

66.1　序
66.2　深層リーガルリサーチの再定義
66.3　主要ユースケースの骨子
66.4　能力差と採用阻害
66.5　推論モデルの要件
66.6　リサーチから執行までのループ
66.7　倫理・責任・リスク
66.8　近未来の実装像
66.9　まとめ

67　法律実務における自律型AIエージェントの運用・監査・規制適合

67.1　オペレーティングモデル
67.2　役割別エージェント設計
67.3　監査台帳の必須項目
67.4　規制・責任・ガバナンス
67.5　プロンプトと方針の制度化
67.6　導入ロードマップ
67.7　評価KPI
67.8　採用の心理・組織要因
67.9　発展論点と研究課題
67.10　結語

68　防災・危機管理・BCP対策

68.1　概説
68.2　リアルタイム情報収集・分析システム
68.3　サプライチェーンの供給リスク可視化
68.4　先進的センシング・モニタリングシステム
68.5　コミュニケーション・情報共有システム
68.6　データセット・研究リソース
68.7　自治体における実装事例
68.8　技術的課題と倫理的考慮
68.9　将来展望

【　自律型AIエージェントのタスク別区分と特性・最新状況　】

69　エージェンティックAIによる経営アナリティクス支援

69.1　背景
69.2　フレームワークの再構成
69.3　実務への含意
69.4　評価設計
69.5　最新動向
69.6　ペダゴジー設計の具体化
69.7　成果の測定と監査
69.8　倫理・ガバナンスの視点
69.9　まとめ

70　データ処理・管理

70.1　概説
70.2　データ入力
70.3　データ収集・解析
70.4　文書管理
70.1　ITサポート
70.2　概説
70.3　パスワード再設定支援
70.4　VPN接続トラブル対応
70.5　システム障害検知

71　カスタマーサポート

71.1　概説
71.2　よくある質問への回答
71.3　トラブルシューティング
71.4　返金処理
71.5　チャットボット
71.6　音声アシスタント

72　営業・マーケティング

72.1　概説
72.2　顧客行動分析
72.3　購入履歴分析
72.4　顧客提案タイミング最適化

73　人事

73.1　概説
73.2　今後の展望
73.3　履歴書クリーニング（Resume Screening）
73.4　実用性と利用パターン
73.5　研究開発状況
73.6　実装・稼働事例
73.7　主なAIベンダーとツール
73.8　課題点
73.9　面接スケジュール調整
73.10　実用性と利用パターン
73.11　実装・稼働事例
73.12　従業員パフォーマンス追跡
73.13　実用性と利用パターン
73.14　メリットと効果
73.15　社内人材再配置
73.16　採用チャネル選定
73.17　総合的なHRオートメーションの動向
73.18　課題と今後の展望

74　コミュニケーション技術／コミュニケーションプラットフォーム

74.1　概説
74.2　自律型AIエージェントの今後の展望
74.3　自律型AIエージェントの基本特性と従来技術との違い
74.4　自律型AIエージェントの5つの特徴
74.5　メール返信における自律型AIエージェント
74.6　顧客対応における自律型AIエージェント
74.7　チャット応答における自律型AIエージェント

75　コンテンツ生成

75.1　概説
75.2　今後の発展方向性
75.3　レポート生成AIエージェント
75.4　資料作成AIエージェント
75.5　トレンドトピックからのバイラルビデオ自動生成
75.6　動画から重要引用抽出しSNS投稿

76　予定・スケジュール調整および管理

76.1　概説
76.2　今後の展望と発展方向
76.3　スケジュール調整機能の実用性と利用パターン
76.4　課題点と今後の展望

77　ソフトウェア開発支援

77.1　概説
77.2　コード生成・補完ツールの現状と評価

①　主要ツールの機能特性と比較

78　業務自動化

78.1　概説
78.2　市場動向と今後の展望
78.3　自動化と自律化の本質的な違い
78.4　事例：オンライン食料品購入の自動化
78.5　事例：求人検索・応募の自動化
78.6　将来展望と課題

79　顧客データ分析やフォローアップメール送信の自動化

79.1　自律型AIエージェントによる顧客データ分析の展望と活用戦略
79.2　顧客データ分析機能
79.3　評価ベンチマークの進化
79.4　顧客データ分析・フォローアップに適したツール群
79.5　ツール間連携と統合の現状
79.6　市場動向とユーザー評価
79.7　自律型AIエージェント導入の課題と対応策
79.8　導入・活用のためのリソース情報

80　各種業務分析および予測

80.1　概説
80.2　需要予測におけるAIエージェントの活用
80.3　在庫管理最適化におけるAIエージェント
80.4　カスタマーサポートセンターの問い合わせ分析
80.5　市場評価と課題点
80.6　ライセンス形態と料金体系

81　引受業務の効率化

81.1　はじめに
81.2　アーキテクチャ概要
81.3　エージェントの役割分担
81.4　実証と比較観点
81.5　説明可能性と規制準拠
81.6　バイアス低減と一貫性
81.7　実装テンプレート（骨子）
81.8　残された課題と展望
81.9　参考

82　高度インテグレーション別区分と特性・最新状況

82.1　自動運転

①　概説

82.2　障害物識別
82.3　最新の研究開発状況
82.4　実際の実装・稼働事例
82.5　主なAIツールとその概要
82.6　ツール間連携・統合状況
82.7　課題点
82.8　車両動向解析
82.9　歩行者動向解析

83　エージェント型AIによる気候ファイナンスの可視化と早期警戒投資

83.1　はじめに
83.2　問題設定：EWS投資の可視化困難
83.3　エージェント型RAGの設計思想
83.4　コンポーネントの連携
83.5　文脈・規範整合
83.6　データ資産と評価基盤
83.7　ベンチマーク・コーパスの意義
83.8　評価設計の原則
83.9　モデル選定のエコノミクス
83.10　価格性能フロンティア
83.11　供給環境の多様化
83.12　実務ワークフローの再設計
83.13　収集・同定・照合
83.14　KPIとSLA
83.15　代表的ユースケース
83.16　CREWSファンドの事例射程
83.17　政策・監督への波及
83.18　比較表：抽出アプローチの差異
83.19　2025年の市場文脈
83.20　まとめ

84　自律型AIエージェントによるブロックチェーン最適化［1］

84.1　序
84.2　ハイブリッド専門性の台頭
84.3　プロフェッション・プロトコル化の力学
84.4　専門サービス・オペレーションの再設計
84.5　専門職アイデンティティの変容
84.6　教育・技能・継続研鑽
84.7　倫理・責任・説明
84.8　ガバナンスと市場構造
84.9　結語

85　自律型AIエージェントによるブロックチェーン最適化［2］

85.1　実装原則と全体設計
85.2　リファレンス・アーキテクチャ
85.3　品質・継続改善と台帳
85.4　人とAIの役割分担
85.5　ベンダー・API・契約統制
85.6　監査・エビデンス・説明
85.7　KPIとKRI
85.8　インシデント対応
85.9　委員会体制と文化
85.10　導入ロードマップ（12か月）
85.11　実務チェックリスト
85.12　結語

86　自律型AIエージェントによる暗号資産ポートフォリオ設計［1］

86.1　問題設定と射程
86.2　骨子
86.3　エージェントAIの役割
86.4　データと前処理
86.5　ベンチマークと評価
86.6　リスク管理の骨格
86.7　トランザクション設計
86.8　規制とガバナンスの接続
86.9　成果と含意
86.10　結語

87　自律型AIエージェントによる暗号資産ポートフォリオ設計［2］

87.1　報酬関数の設計
87.2　方策と探索
87.3　検証パイプライン
87.4　実運用の監査テンプレート
87.5　マルチエクスチェンジ執行
87.6　ステーブルと担保管理
87.7　ルール併用のハイブリッド
87.8　DAO・ガバナンスとの接続
87.9　リスクとコンプライアンス
87.10　KPIとSLA
87.11　運用組織と分掌
87.12　ロードマップ
87.13　結語

88　AIエージェントの機能レベル別分類と特性・最新状況

88.1　概説
88.2　レベル別分類（進化段階）
88.3　レベル0：ルールベースの自動化（RPA）
88.4　レベル1：基本的な対話AI（Siri、Alexa）
88.5　レベル2：指定タスクの自律実行（Copilot、ChatGPT）
88.6　レベル3：環境認識型

89　OpenAI リアルタイムAPIエージェント（gpt-realtime）

89.1　OpenAI リアルタイムAPIエージェント（gpt-realtime）の機能的特徴
89.2　導入形態とライセンス
89.3　構成するモデル・ツール・技術基盤
89.4　外部機能・他システムとの連携
89.5　先端技術と今後の進化
89.6　代表的な活用事例・関与企業
89.7　小括

【　主要ツール・プラットフォーム　】

90　OpenAI ChatGPT Agent

90.1　ChatGPTエージェントの機能的特徴
90.2　導入形態と利用プラン
90.3　構成するモデル／ツール／技術基盤
90.4　外部機能・他システムとの連携
90.5　先端技術の採用と進化方向
90.6　代表的な活用事例
90.7　関与している主要企業
90.8　小括

91　Google Agentspace Enterprise - エンタープライズAIエージェント向け$25/seatプラットフォーム

91.1　Google Agentspace Enterpriseの機能的特徴
91.2　導入形態とサービス設計
91.3　構成するモデル・ツール・技術基盤
91.4　外部機能・他システムとの連携
91.5　先端技術の採用と進化方向
91.6　代表的な活用事例
91.7　関与している企業・パートナー
91.8　小括

92　Google Workspace AI Tools - Gmail、Docs、Sheetsにおけるビジネス向け生成AI機能

92.1　Google Workspace AI Toolsの機能的特徴
92.2　導入形態
92.3　構成するモデル・ツール・技術基盤
92.4　外部機能・他システムとの連携
92.5　先端技術の採用と進化方向
92.6　代表的な活用事例
92.7　関与している主要企業
92.8　小括

93　Google Gemini Developer API - コーディング機能を備えたエージェント開発プラットフォーム

93.1　Google Gemini Developer APIの機能的特徴
93.2　導入形態
93.3　構成するモデル・ツール
93.4　外部機能・他システムとの連携
93.5　先端技術の採用と進化方向
93.6　代表的な活用事例
93.7　関与している主要企業
93.8　展望と小括

94　Google Cloud Conversational Agents Console - エンタープライズエージェントオーケストレーションプラットフォーム

94.1　Google Cloud Conversational Agents Consoleの機能的特徴
94.2　導入形態
94.3　構成するモデル・ツール・技術基盤
94.4　外部機能・他システムとの連携
94.5　先端技術の採用と進化方向
94.6　代表的な活用事例
94.7　関与している主要企業
94.8　小括

95　Amazon Bedrock AgentCore - 7つのコアサービスを備えた包括的なAIエージェント展開プラットフォーム

95.1　Amazon Bedrock AgentCoreの機能的特徴
95.2　導入形態・運用体制
95.3　構成するモデル・ツール・技術基盤
95.4　外部機能・他システムとの連携
95.5　先端技術の採用と進化方向
95.6　代表的な活用事例
95.7　関与している主要企業
95.8　小括

96　AWS Marketplace AI Agents（サードパーティAIエージェントソリューションマーケットプレイス）

96.1　AWS Marketplace AI Agentsの機能的特徴
96.2　導入形態
96.3　構成するモデル・ツール
96.4　外部機能・他システムとの連携
96.5　先端技術の採用と進化方向
96.6　代表的な活用事例
96.7　関与している主要企業

97　AWS Transform - .NET、メインフレーム、VMwareワークロード向けの専用エージェント

97.1　AWS Transformの機能的特徴
97.2　導入形態と運用体制
97.3　構成するモデル・ツール・技術基盤
97.4　外部機能・他システムとの連携
97.5　先端技術の採用と進化方向
97.6　代表的な活用事例
97.7　関与している主要企業

98　Amazon Q Business - 情報とアクションのためのエンタープライズAIアシスタント

98.1　Amazon Q Businessの機能的特徴
98.2　導入形態
98.3　構成するモデル・ツール
98.4　外部機能・他システムとの連携
98.5　先端技術の採用と進化方向
98.6　代表的な活用事例
98.7　関与企業

99　Amazon Q Developer - AI搭載のソフトウェア開発エージェント

99.1　Amazon Q Developerの機能的特徴
99.2　導入形態・運用体制
99.3　構成するモデル・ツール
99.4　外部機能・他システムとの連携
99.5　先端技術の採用と進化方向
99.6　代表的な活用事例
99.7　関与している主要企業

100　Strands Agents SDK - AIエージェント構築用のオープンソースPython SDK

100.1　Strands Agents SDKの機能的特徴
100.2　導入形態
100.3　構成するモデル・ツール
100.4　外部機能・他システムとの連携
100.5　先端技術の採用と進化方向
100.6　代表的な活用事例
100.7　関与している主要企業・組織

101　Microsoft Azure OpenAI サービス - エンタープライズ規模の AI エージェント展開プラットフォーム

101.1　Microsoft Azure OpenAIサービスの機能的特徴
101.2　導入形態とライセンス
101.3　構成するモデル／ツール／技術基盤
101.4　外部機能・他システムとの連携
101.5　先端技術と進化方向
101.6　代表的な活用事例
101.7　関与している主要企業
101.8　小括

102　Amazon Nova Act - ウェブブラウザアクション向けに設計されたファウンデーションモデル

102.1　Amazon Nova Actの機能的特徴
102.2　導入形態
102.3　構成するモデル・ツール
102.4　外部機能・他システムとの連携
102.5　先端技術の採用と進化方向
102.6　代表的な活用事例
102.7　関与企業・組織

103　Kiro IDE - 仕様駆動開発向けのAI搭載開発環境

103.1　Kiro IDEの機能的特徴
103.2　導入形態
103.3　構成するモデル・ツール
103.4　外部機能・他システムとの連携
103.5　先端技術の採用と進化方向
103.6　代表的な活用事例
103.7　関与している主要企業・組織

104　Claude Opus 4.1 - 複雑なエンタープライズタスク向けの高度な推論モデル

104.1　Claude Opus 4.1の機能的特徴
104.2　導入形態
104.3　構成するモデル・ツール
104.4　外部機能との連携
104.5　先端技術の採用と進化方向
104.6　代表的な活用事例
104.7　関与している主要企業・組織

105　Claude Sonnet 4 - 高ボリュームのエンタープライズユースケース向けの中規模モデル

105.1　Claude Sonnet 4の機能的特徴
105.2　導入形態
105.3　構成するモデル・ツール
105.4　外部機能・他システムとの連携
105.5　先端技術の採用と進化方向
105.6　代表的な活用事例
105.7　関与している主要企業・組織

106　Claude-Databricks パートナーシップ - 10,000社以上の企業が専門エージェントを作成するためのAIエージェント

106.1　Claude-Databricksパートナーシップの機能的特徴
106.2　導入形態
106.3　構成するモデル・ツール
106.4　外部機能・他システムとの連携
106.5　先端技術の採用と進化方向
106.6　代表的な活用事例
106.7　関与している主要企業・組織

107　Claude Code Terminal Tool - コード移行とバグ修正向けのエージェント開発ツール

107.1　Claude Code Terminal Toolの機能的特徴
107.2　導入形態
107.3　構成するモデル・ツール
107.4　外部機能・他システムとの連携
107.5　先端技術の採用と進化方向
107.6　代表的な活用事例
107.7　関与している主要企業・組織

108　Microsoft Copilot Studio Enterprise - 大規模な顧客向けエージェント開発

108.1　Microsoft Copilot Studio Enterprise（以下、Copilot Studio）の機能的特徴
108.2　導入形態・ライセンス・運用体制
108.3　構成するモデル・ツール・技術基盤
108.4　外部機能・他システムとの連携
108.5　先端技術と今後の進化
108.6　代表的な活用事例・導入企業
108.7　関与する主要企業・パートナー
108.8　小括

109　GitHub Copilot Enterprise - Visual Studio インスタンスへの自動展開

109.1　GitHub Copilot Enterpriseの機能的特徴
109.2　導入形態・展開方法
109.3　構成するモデル・ツール・技術基盤
109.4　外部機能・他システムとの連携
109.5　先端技術と進化方向
109.6　代表的な活用事例
109.7　関与している主要企業
109.8　小括

110　Microsoft Power Apps Branch Translation - 非英語圏の顧客向けAI翻訳機能

110.1　Microsoft Power Apps Branch Translationの機能的特徴
110.2　導入形態と運用体制
110.3　構成するモデル・ツール・技術基盤
110.4　外部機能・他システムとの連携
110.5　先端技術の採用と進化方向
110.6　代表的な活用事例
110.7　関与している主要企業
110.8　小括

111　Einstein Service Agent - 従来のチャットボットを置き換える自律型カスタマーサービスエージェント

111.1　Einstein Service Agentの機能的特徴
111.2　導入形態
111.3　構成するモデル・ツール・技術基盤
111.4　外部機能・他システムとの連携
111.5　先端技術の採用と進化方向
111.6　代表的な活用事例
111.7　関与している主要企業
111.8　小括

112　Einstein SDR Agent - リード生成向けの自律型セールス開発代表者

112.1　Einstein SDR Agentの機能的特徴
112.2　導入形態
112.3　構成するモデル・ツール・技術基盤
112.4　外部機能・他システムとの連携
112.5　先端技術の採用と進化方向
112.6　代表的な活用事例
112.7　関与企業
112.8　小括

113　Salesforce Agentforce Platform - 完全な自律型AIエージェントエコシステム

113.1　Salesforce Agentforceプラットフォームの機能的特徴
113.2　導入形態
113.3　構成するモデル・ツール・技術基盤
113.4　外部機能・他システムとの連携
113.5　先端技術の採用と進化方向
113.6　代表的な活用事例
113.7　関与している主要企業
113.8　小括

114　Salesforce Government AI Agents - 政府機関の採用におけるポリシー考慮点

114.1　Salesforce Government AI Agents（Salesforce Agentforce for Public Sector）の機能的特徴
114.2　導入形態と運用体制
114.3　構成するモデル／ツール／技術基盤
114.4　外部機能・他システムとの連携
114.5　先端技術の採用と今後の進化
114.6　代表的な活用事例
114.7　関与している主要企業
114.8　政府機関のAIエージェント導入におけるポリシー考慮点
114.9　小括

115　Microsoft 365 Copilot Enterprise Deployment - 94%の企業がメリットを報告、Microsoftの20万人の従業員に展開済み

115.1　Microsoft 365 Copilotの機能的特徴
115.2　導入形態と展開状況
115.3　構成するモデル・ツール・技術基盤
115.4　外部機能・他システムとの連携
115.5　先端技術と今後の進化
115.6　代表的な導入事例
115.7　関与している主要企業
115.8　小括

116　国内の自律型AIエージェント企業と製品／サービス

116.1　富士通
116.2　NEC
116.3　オープン（旧RPAテクノロジーズ）
116.4　ソフトバンク
116.5　ソニー
116.6　Preferred Networks（PFN）
116.7　楽天
116.8　LINE（LINEヤフー株式会社）
116.9　トヨタ自動車
116.10　東芝
116.11　小括

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自律型AIエージェント（エージェンティックAI）白書2026年版

サマリー

目次

【 緒言 】

【 自律型AIエージェント（自律型AIエージェント） 概説 】

1 AIエージェントから自律型AIエージェントへのシフト

2 自律型AIエージェントの基本分類と特性

① 反応型エージェント（Reactive Agents）

② 熟考型エージェント（Deliberative Agents）

③ ドメイン特化型AIエージェント（Domain-Specific Agents）

① BabyAGI

② TIMEWELL AGENT

③ LangChain

④ Agent Catalyst

3 AIエージェントと自律型AIエージェントの比較・相違点

【 自律型AIエージェントのタイプ別分類と特性 】

4 自律型AIエージェントのタイプ別分類と特性：概説

5 自律型AIエージェントの種類と特性・最新状況

6 トリガー方式別分類と特性・最新状況

7 システム統合方式別分類と特性・最新状況

① 機能特性

② 実用性と適合する利用パターン

③ 最新の研究開発状況と実装事例

④ 主なAIベンダーとプロバイダ

⑤ 課題点

⑥ 市場評価

① 機能特性

② 実用性と適合する利用パターン

③ 最新の研究開発状況

④ 実際の実装・稼働事例

⑤ 主なAIベンダーとプロバイダ

⑥ 課題点

① 機能特性

② 実用性と適合する利用パターン

③ 最新の研究開発状況

④ 課題点

8 自律型AIエージェント構築プラットフォームの比較

① 主要プレイヤーとパートナー企業

9 自律型AIエージェントツール・製品一覧と特性・最新状況

① 概説

② 自律型AIエージェントにおける定時型（スケジュール型）機能の全容：Slack AIとChatGPTタスク機能の比較研究

③ Slack AI（日次レポート機能）

④ ChatGPT タスク機能

① 概説

② Nest学習サーモスタット

③ AutoGPT

④ Darktrace Antigena

① 概説

② Microsoft 365 Copilot

③ GitHub Copilot

① 概説

② IFTTT（AI連携）

③ Zapier（AI連携）

④ Intercom Fin

① 概説

② Browser Use

③ OpenAI Operator

① 概説

② Apple Siri

③ Windows Copilot

④ Microsoft 365 Copilot Chat

① 概説

② AutoGPT

③ babyAGI

④ JARVIS (HuggingGPT)

⑤ E2B

⑥ Manus

【 自律型AIエージェント（エージェント型AI）市場 】

10 自律型AIエージェントに関する市場統計包括的分析

11 自律型AIエージェントに関する市場統計と将来展望

① グローバル市場規模

② 地域別市場動向

③ 技術セグメント別分析

① 技術進化のロードマップ

② 企業導入動向

③ 業務自動化の範囲

① エンタープライズIT市場

② セキュリティ・監視市場

③ アクセス制御市場

① ヘルスケア分野

【　緒言　】

【　自律型AIエージェント（自律型AIエージェント）　概説　】

1　AIエージェントから自律型AIエージェントへのシフト

2　自律型AIエージェントの基本分類と特性

①　反応型エージェント（Reactive Agents）

②　熟考型エージェント（Deliberative Agents）

③　ドメイン特化型AIエージェント（Domain-Specific Agents）

①　BabyAGI

②　TIMEWELL AGENT

③　LangChain

④　Agent Catalyst

3　AIエージェントと自律型AIエージェントの比較・相違点

【　自律型AIエージェントのタイプ別分類と特性　】

4　自律型AIエージェントのタイプ別分類と特性：概説

5　自律型AIエージェントの種類と特性・最新状況

6　トリガー方式別分類と特性・最新状況

7　システム統合方式別分類と特性・最新状況

①　機能特性

②　実用性と適合する利用パターン

③　最新の研究開発状況と実装事例

④　主なAIベンダーとプロバイダ

⑤　課題点

⑥　市場評価

①　機能特性

②　実用性と適合する利用パターン

③　最新の研究開発状況

④　実際の実装・稼働事例

⑤　主なAIベンダーとプロバイダ

⑥　課題点

①　機能特性

②　実用性と適合する利用パターン

③　最新の研究開発状況

④　課題点

8　自律型AIエージェント構築プラットフォームの比較

①　主要プレイヤーとパートナー企業

9　自律型AIエージェントツール・製品一覧と特性・最新状況

①　概説

②　自律型AIエージェントにおける定時型（スケジュール型）機能の全容：Slack AIとChatGPTタスク機能の比較研究

③　Slack AI（日次レポート機能）

④　ChatGPT タスク機能

①　概説

②　Nest学習サーモスタット

③　AutoGPT

④　Darktrace Antigena

①　概説

②　Microsoft 365 Copilot

③　GitHub Copilot

①　概説

②　IFTTT（AI連携）

③　Zapier（AI連携）

④　Intercom Fin

①　概説

②　Browser Use

③　OpenAI Operator

①　概説

②　Apple Siri

③　Windows Copilot

④　Microsoft 365 Copilot Chat

①　概説

②　AutoGPT

③　babyAGI

④　JARVIS (HuggingGPT)

⑤　E2B

⑥　Manus

【　自律型AIエージェント（エージェント型AI）市場　】

10　自律型AIエージェントに関する市場統計包括的分析

11　自律型AIエージェントに関する市場統計と将来展望

①　グローバル市場規模

②　地域別市場動向

③　技術セグメント別分析

①　技術進化のロードマップ

②　企業導入動向

③　業務自動化の範囲

①　エンタープライズIT市場

②　セキュリティ・監視市場

③　アクセス制御市場

①　ヘルスケア分野

②　製造業

③　金融業界

①　短期展望（2025-2027年）