次世代社会システム研究開発機構、AIエージェント導入の指針となる『AIエージェント白書2026年版』を発刊
一般社団法人 次世代社会システム研究開発機構は2025年11月26日、『AIエージェントの垂直スタック構造と企業組織・IT資源・ITインフラ白書2026年版』を発刊し、その内容の概要を発表しました。
白書が伝える重要なこと
この白書は、AIエージェントという新しい技術が会社でどのように使われるようになるか、その全体像を詳しく解説しています。特に、AIエージェントを導入するために必要な「8層垂直スタック構造」という考え方を基に、企業の組織をどう変えるべきか、ITの道具や設備をどう整えるべきかといった戦略をまとめています。
2026年版として、最新の技術の流れや、実際にどう導入していくか、今後の計画などが反映されています。具体的には、AIシステムの土台となる部分から、それを管理・監視する部分まで、すべての段階について、導入の形、主なツール、市場の動き、特別な機能、他のシステムとの連携、それぞれの段階の関係性などを詳しく説明しています。
特に、お試し開発（PoC）から本格的な導入までの企業の進め方、AIエージェントの設計方法（ReAct、Planning、Multi-Agentなど）、特定のベンダーに縛られないための戦略、費用対効果（ROI/TCO）の評価、セキュリティ対策、法律や規則への対応といった、会社がAIを導入する上でとても大切な点が網羅されています。
さらに、AIエージェントを作るために欠かせない技術要素、例えば、AIの核となる部分、データをまとめる仕組み、複数のAIを動かす方法、様々な情報（文字、画像など）を組み合わせる方法、RAG（検索拡張生成）との連携、AIの調整方法、プロンプトの最適化などについても、それぞれの章で詳しく説明されており、2025年時点の最新の技術トレンドが反映されています。
白書はこんな時に役立ちます
この白書は、様々な立場の人がAIエージェント技術を理解し、活用するために役立ちます。
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戦略を考える人
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会社のトップや経営層は、AIエージェントの導入が企業組織、仕事の役割、競争力にどう影響するかを理解し、投資の判断や会社の変革計画を立てるのに使えます。
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デジタルトランスフォーメーション（DX）を進める担当者は、AIの垂直スタック構造を基に、会社全体のDX計画を立てたり、優先順位を決めたり、資源をどう配分するかを考えるための根拠として活用できます。
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ベンダー（協力会社）を選ぶ際や契約の交渉では、複数のベンダーとどう付き合うか、特定のベンダーに縛られない方法、サービスレベルの取り決め、コストの透明化に基づいた調達戦略を立てるのに役立ちます。
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技術開発をする人
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システムの設計者やエンジニアは、8階層のスタックモデルに基づいたシステム設計、各段階の連携の原則、API設計、データの流れの定義など、実践的なガイドとして使えます。
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お試し開発（PoC）の設計や本格導入への計画では、PoCで何を確認するか、評価の基準、チェックリストの活用、段階的な導入戦略を立てるのに役立ちます。
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技術を選ぶ際や評価する際には、主なツールやフレームワーク（LangChain、AutoGen、Kubernetes、Kafka、PostgreSQLなど）の特性を比較したり、モデルの選定基準、実装パターンを参照したりできます。
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運用や管理をする人
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ガバナンス（管理体制）やリスク管理の仕組みを作る際には、ルールの管理、監査の記録、セキュリティの統制、法律への対応、システムの状態を把握し評価するための基盤を設計・運用するのに役立ちます。
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AIエージェントの導入に伴う組織の役割や責任の見直し、人材育成計画、変更管理のプロセスを整えるのに役立ちます。
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コストを最適化し、投資の効果を管理する際には、予算の配分、利用制限の設定、データのキャッシュ戦略、システムの規模を調整する戦略によって、コストを管理し、投資の効果を測るのに役立ちます。
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市場や業界を分析する人
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産業アナリストや調査機関は、AIエージェント市場の導入形態、成長性、主要なプレイヤーの動向（国内外）、技術トレンド分析の基礎資料として使えます。
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技術アナリストやコンサルタントは、クライアントへの提案、他の製品との比較、様々な活用例（書類の自動化、コールセンター、開発者支援、産業オートメーションなど）の分析の参考として使えます。
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学術研究や教育機関では、AIエージェント技術を体系的に理解し、最新の研究動向を把握したり、授業のカリキュラム開発や教材作成の資料として活用したりできます。
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企業が今すぐ始めるべきこと、これから進めること
白書では、企業がAIエージェントを導入するにあたり、期間ごとの具体的な行動計画が示されています。
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すぐに始めること（0〜6ヶ月）
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現状の診断と優先すべき領域の特定：今あるIT資産やデータの棚卸し、AIエージェントで解決できそうな課題を見つけ出し、ビジネス上の目標（作業時間の短縮、自動化率、処理費用など）を具体的に設定します。
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お試し開発（PoC）の設計と最小限のシステム構築：テスト用のデータ準備、評価ツールを整え、本人確認の連携、監査ログ、ルール適用、モデルの抽象化、RAG（検索拡張生成）、ツール実行の基本的な仕組みを作ります。
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ガバナンス（管理体制）の先行整備：データの分類ルール、セキュリティの要件、法律や規制の要件を明確にし、リスク評価と対応プロセスを文書化します。
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次に進めること（6〜18ヶ月）
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段階的な本格導入と運用体制の確立：社内限定、部門展開、全社展開と段階的に移行し、既存システムとの比較運用、問題発生時に自動で切り替える仕組みを導入します。
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複数のAIエージェントが協力する仕組みの構築：AIエージェント同士がスムーズに連携し、タスクを分担したり、統合したりする機能を実装します。
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システムの状態把握と評価に基づいた開発の定着：システムの動きを追跡し、性能を測り、記録を統合することで、評価に基づいた開発（Evaluation-Driven Development）を組織に浸透させ、目標の達成度を定期的に確認する仕組みを作ります。
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長期的な目標（18ヶ月以降）
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自律的に動くエコシステムへの進化：AIが自動で最適な処理を行い、エージェント同士が自ら学習して協力し、新しいお試し開発を素早く行い、最適な設定で利用者の体験に合わせることを目指します。
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データの主権とセキュリティの継続的な強化：量子コンピューターに強い暗号技術への対応、Confidential Computingの普及、ゼロトラスト（何も信用しない）原則やマイクロセグメンテーション（細かな区切り）の標準化、エッジAI（現場でのAI処理）の統合を深めます。
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産業横断的な標準化とエコシステムの形成：業界のプラットフォームとの連携、標準化団体への参加、オープンソースコミュニティへの貢献、SIer（システム開発会社）やコンサルティングファームとの協力体制を構築します。
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常に続けること
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バージョンの管理と変更管理の徹底：AIモデル、プロンプト、ツールのバージョンをしっかり管理し、変更の影響を分析し、安全なリリースと利用終了の計画を立てます。
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人材育成と組織の適応の推進：役割と責任を明確にし、社員の再教育や再配置のプログラム、人間がAIの動きを確認・修正できる仕組みを作り、責任を持ってAIを管理する文化を育てます。
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ベンダー戦略の動的な見直し：オープンなシステム構造や標準的なAPIの採用、モジュール（部品）化された設計、データの移行可能性の確保、複数のベンダーを使う戦略を定期的に評価します。
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白書の詳しい内容
白書は以下の構成で、多岐にわたるテーマを詳しく解説しています。
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第1部：AIエージェント垂直スタック・アーキテクチャ論
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第2部：企業組織・戦略的インパクト
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第3部：ITインフラストラクチャ・実装技術
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第4部：データ統合・プラットフォーム・レイヤー
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第5部：コアAIモジュール・高度な機能
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第6部：ガバナンス・可観測性・ユースケース
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第7部：戦略的課題・ベンダー選定・実装ロードマップ
白書の入手方法
この白書は、製本版とPDF版が提供されています。詳細および購入は以下のリンクからご確認ください。
※ PDF版はeメールまたはダウンロードでの納品も可能です。
発行元について
この白書は、一般社団法人 次世代社会システム研究開発機構が監修・発行しています。
同団体は、前身の会社を含め、20年以上にわたり、産業、先進技術、経済・経営、IT分野のシンクタンクとして活動してきました。受託調査、各種レポートの刊行、コンサルティング、寄稿・啓蒙活動、講演・講義、カンファレンスの議長やセミナー講演など、幅広く活動しています。
これまでに刊行したレポートは数百巻に及び、日本国内外の政府系シンクタンク、主要研究所、コンサルティングファーム、産学官連携団体、大学、大手企業、投資ファンド、ベンチャーなど、多くの組織に利用され、高い評価を得ています。英語版や中国語版も刊行し、より広い読者層に情報を提供しています。
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