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TrueFoundryはSeldon AIの買収を発表し、エンタープライズAI向けコントロールプレーンを拡張します。プレスリリース全文はこちら→

エンタープライズAI · 2026年4月

エンタープライズAIリーダーが苦労して学んだ5つの実稼働の真実

稼働中のAIデプロイメントを管理する200社以上のエンタープライズリーダーが、コスト、制御、ガバナンスについて発見したこと — ベンダーのスライドでは語られなかった真実。
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AIインフラに対する考え方を変える5つの発見
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200+
企業回答者
18+
対象業界
95%
エージェントの本番運用
81%
AIへの支出は今年増加中
04
05
真実
01
03
05
01
真実
推論にかかる費用は、問題のごく一部に過ぎない
03
真実
ツールの利用範囲は、誰も準備ができていないうちに爆発的に拡大した。
05
真実
ツールの拡張は投資とリスク
02
真実
95%がエージェントを運用。その半数は、エージェントの行き先を追跡できません。
04
真実
見えないものは、管理できない。
200以上の組織 · すべてAIを本番環境で運用中

寄稿ソートリーダー

機械学習シニアマネージャー
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3週間前のカンファレンスで、Googleの発表者が講演を締めくくった言葉が、私の心に深く残っています。「これが、モデルが最も悪い状態である」と。その言葉は、変化の度合いを考えると非常に意味深いです。たとえここで止まったとしても、すでに破壊的な影響を与えています。私は知る限り、最も懐疑的な機械学習専門家の一人です。非常に便利なツールではありますが、通常は「最適な」ツールではありません。しかし、それが全く新しい世界を切り開いていると気づくような、目を見張る瞬間ってありますよね？このテクノロジーでは、他のテクノロジーよりも頻繁にそうした瞬間を経験しています。
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エンジニアリング担当VP
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AIモデルを使ったことがある人なら誰でも、一度はコストの問題に直面したことがあると思います。コストが急騰したという話をたくさん聞きましたし、特定のバックエンドのマイクロサービスチェーンで、ある部分の変更が突然大量のデータをシステムに流し込み、AIコストが急騰したという話も耳にしました。
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データ担当SVP
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クラウドが初めて登場したとき、誰もが同じことを言っていました。「設備投資は不要になる、オンプレミスはなくなる、すべてクラウドに移行する」と。しかし、クラウドのコストを見始めたら、運用コストがとんでもなく増大しました。これはかなりの学習曲線になり、特にコスト面で苦痛を伴うでしょう。なぜなら、人々はAIの導入がコスト削減につながると考えているからです。しかし、そうではありません。AI自体を運用するためのコストがあり、それはまだ考慮されていません。
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注目の声

現場の声

エコシステム全体でGenAIを推進する実務家たち
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最大の課題は一貫性のなさです。異なるチームがそれぞれ異なるモデルを運用し、共通の評価基準がないため、比較できない出力が生じ、更新のたびに連携が破綻しています。私たちは、事前にガバナンスを設計するのではなく、10以上のモデルに対して後付けでガバナンスを構築せざるを得ませんでした。そのツケが、あらゆるデリバリーサイクルにおける遅延として現れています。
テクノロジーリード VP
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モデルの乱立による最大の課題は、標準化の喪失です。複数のチームが個別にモデルを管理すると、ガバナンスが分断され、可観測性が一貫せず、本番環境の信頼性が低下します。これにより、インフラの重複、インシデント解決の遅延、新しいAIイニシアチブの価値実現までの時間の長期化といった隠れたコストが発生します。また、ビジネスリスクも増大させます。
データサイエンス担当VP
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2026年に何が変わるかについて — モデルの乱立や生成されたコードのコードレビューといった問題に対するエージェントワークフローとエージェントソリューション。そして2026年の最大のセキュリティリスクについて — 使用レベルの統計と評価セット。
データアナリティクスディレクター
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モデル数の増加により、私たちは主に2つの課題に直面しています。まず、自社開発モデルについては、大量の学習データ、パラメータ情報、その他のモデル関連アーティファクトが存在するため、バージョン管理とガバナンスの維持に課題があります。これらは通常、S3に手動で保存しています。もう一つの課題は、API経由で使用する外部モデルが期限切れにならないようにすることです。多くのチームがそれぞれのタスクで外部モデルを使用しているため、新しいバージョンがリリースされて以前のバージョンが非推奨になった際に、協調してアップグレードする方法を見つけるのが困難になるという問題が生じます。ベンダーからメールが届き、その後、会議を通じて情報を共有し、新しいバージョンを更新・テストしています。
ML/AIエンジニア
回答者の開示とプライバシーに関する通知
本レポートに登場する個人および組織は、エンタープライズGenAIの独立したソートリーダーおよび実務家として自発的に参加しました。すべての回答は、実務家の経験と視点を具体的に把握するために設計された構造化された調査を通じて収集されたものであり、企業独自の機密情報や商業的に機密性の高い情報は一切求められておらず、含まれていません。企業ロゴおよび所属は、調査時点での回答者の専門的な背景を示す目的でのみ表示されており、本レポートで言及されている調査結果、製品、またはサービスに対する組織的な承認を意味するものではありません。特定されることへの明示的な同意が得られなかった回答者は匿名化されています。匿名化されたプロファイルが特定の個人と類似している場合でも、それは偶然の一致です。

エグゼクティブサマリー

エンタープライズAIは本番導入の域に達しました。予算は全体的に増加し、モデルへのアクセスもかつてないほど容易になっています。しかし、この勢いの裏には、より複雑な状況が形成されつつあります。

企業がスピードを重視して選択したツールが、今やコストの不透明性、セキュリティリスク、ガバナンス負債の最大の原因となっています。200以上の実際の運用事例から導き出されたこれら5つの真実は、それが実際にどのようなものかを示しています。
95%
AIエージェントを本番環境で稼働させている — パイロット版でも実験でもなく、実際に稼働している。
41%
推論コストは使用後にのみ把握可能 — リアルタイムでの可視性がない
76%
すべてのモデルとエージェントにわたる完全に統合されたロギングが不足している
51%
すべてのツールエンドポイントが認証され、安全であることを確認できない
a
Blue checkmark icon on a white background, symbolizing verification and approval in a digital interface.
真実01
推論費用はごく一部に過ぎない
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真実02
95%がエージェントを実行。その半数は完全に追跡できない。
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真実03
ツールの利用範囲が爆発的に拡大した
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真実04
見えないものは統治できない
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真実05
2026年のパラドックス：投資とリスクの優先順位付け
主要統計
41%
利用後にコストが発生する
83%
トークン増幅が見られる
78%
6つ以上のツールエンドポイントを持つ
56%
完全な制御層がない
#1
ツール拡張 = 投資とリスク
その意味するところ
オーケストレーション、ツール呼び出し、リトライといった隠れたコストは、目に見えない形で積み重なっていきます
エージェントループは、ポイント監視では見落とされがちな形でコストとリスクを増大させます
MCPやツールの乱立は、セキュリティおよびアクセス制御のフレームワークを上回っています
断片的なログ管理は、規制対象業界においてもコンプライアンス上のギャップを生み出します
企業は、リスクを認識しながらも、そのリスクに加速的に踏み込んでいます
回答者について

200名以上のエンタープライズAIリーダー、‍全員が本番環境でエージェントを稼働中

全ての回答者が、AIエージェントを本番環境で導入済みであることを確認しました。POCのみのチームや、導入を検討中の回答者はいません。彼らは、まさに今、本番環境における実際のリスクを管理している人々です。
Three stacked orange cubes on pale background, representing blocks or storage containers in a simple graphic.
業界別分布
テクノロジー・SaaS
34%
金融サービス
22%
ヘルスケア・ライフサイエンス
12%
小売・消費財
11%
製造業・産業
10%
その他
11%
Three interconnected blue cube blocks stacked pyramidally on a white background forming a cohesive structure.
職務分布
エンジニアリングまたはAI担当VP/SVP/EVP
38%
AIディレクター / シニアディレクター
29%
CTO / CIO / CDO / CAIO
18%
AI/MLプラットフォーム責任者
15%
Three interconnected purple cubes stacked pyramidally on a white background forming a geometric shape structure.
企業収益分布
10億ドル以上（大企業）
44%
2億5,000万ドル～10億ドル（ミッドマーケット）
31%
5,000万ドル～2億5,000万ドル（グロース）
18%
5,000万ドル未満（スケールアップ）
7%
Orange icon of two arms with three circles above representing people or support team collaboration.
記名された貢献者
掲載されているすべての引用は、実在の人物、確認済みの役職、および企業に帰属します。調査と称した匿名アンケートではありません。
Orange icon of a person with an orange shield beside them on a white background.
実運用中の回答者のみ
すべての参加者が、AIエージェントが実際にデプロイされていることを確認しました。計画段階でも、パイロット段階でもなく — 実際のコストとリスクにさらされながら本番環境で稼働しています。
Orange arrow pointing up to a cluster of orange circles on a white background growing upward.
生データに基づく統計
すべてのパーセンテージは、アンケート回答から直接計算されています。より良い見出しを作るために、外挿、推論、または丸められたものはありません。
Three people icons in orange color with corners framing them on a white background together.
ベンダーバイアスなし
回答者は顧客ではありませんでした。質問は、ソリューションを検証するためではなく、問題を浮き彫りにするために作成されました。否定的な結果は和らげられていません。
本番環境の真実 #01

あなたの推論費用は問題のごく一部に過ぎない

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推論コストはわずかな割合に過ぎない
推論費用は、最も目に見える指標であるにもかかわらず、AI生産コスト全体のわずか15～20%を占めるに過ぎません。
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コストの大部分はシステムの複雑さに隠されている
残りの約80%のコストは、オーケストレーションのオーバーヘッド、ツール呼び出しチェーン、埋め込み生成、リトライループ、非決定的な動作のデバッグにかかるエンジニアリングの労力など、目に見えにくい層から発生します。
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コストの可視性は遅延し、事後対応的である
組織の41%というかなりの割合がリアルタイムのコスト監視を欠いており、事前の警告や予算管理なしに、使用が発生した後になって初めて費用を認識しています。
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設定ミスが目に見えないコストを劇的に増大させる
エージェントが4回の呼び出しチェーンの代わりに400回実行するようなエラーは、請求サイクルまで気づかれず、予期せぬ多額のコスト超過につながることがあります。
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高度な可視化の実践がコスト管理の成熟度を決定づける
コスト管理に優れた企業は、事後的な請求分析からAIスタック全体にわたるトークンレベルの追跡へと移行し、きめ細かく先を見越した監視を可能にしています。
Three interconnected blue cube blocks stacked pyramidally on a white background forming a cohesive structure.
2026年の支出動向
急速に増加 (30%超)
42%
緩やかに増加 (10～30%)
39%
安定または集約
19%
Three interconnected blue cube blocks stacked pyramidally on a white background forming a cohesive structure.
AIコストの可視性
Donut chart divided into three distinct purple sections on a white background for data visualization purposes.
使用後（事後請求）
41%
部分的なリアルタイム可視性
35%
完全なリアルタイムトークンレベル追跡
24%
80%
隠れたコスト
残りの80%は、オーケストレーションのオーバーヘッド、ツール呼び出しチェーン、埋め込み生成、リトライ、非決定的な動作のデバッグなどに隠れています。
2026年に予算増加を報告する組織
81%
AI関連支出の増加
61%
支出管理が導入済み
AIデプロイメント全体で、支出上限やレート制限が一切設けられていない
推論の請求書は誤解を招く
01
真実
設定ミスによるリスク
41%
リアルタイムの可視性不足
組織はAIコストを使用後にしか把握できず、リアルタイムのアラートや予算管理が導入されていない。
現場から
Two blue quotation mark icons on white background for citation and dialogue representation purposes.
推論には予算を計上しました。しかし、1回の推論で発生する20回のツール呼び出しには予算を計上していませんでした。3ヶ月目には計画の4倍もの費用がかかり、どのワークフローが原因なのかも特定できませんでした。
エンジニアリング バイスプレジデント
Two blue quotation mark icons on white background for citation and dialogue representation purposes.
隠れたコストは現実です。検索、埋め込み、オーケストレーション — それぞれは小さいものですが、それらを合わせると、それが実際のAI予算になります。適切な投資判断を下す前に、コスト配分モデルを完全に再構築する必要がありました。
AIエンジニアリング ディレクター
本番環境の真実 その2

95%がエージェントを稼働。半数はその動きを完全に追跡できない。

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エージェントAIが標準に
エージェントAIは、概念から標準的なパターンへと移行しました。この調査対象のほぼすべての企業が、各ステップでの人間の確認なしに、タスクを調整し、ツールを呼び出し、意思決定を行う自律型エージェントを本番環境で稼働させています。
Blue checkmark symbol on a white background, within a blue hexagonal shape outline.
エージェントワークフローは長いコールチェーンを生み出す
エージェントが実行される際、単一のモデル呼び出しを行うのではなく、プロンプト、ツール呼び出し、検索、再プロンプト、決定といった一連のアクションチェーンを生成します。そして、その各リンクがトークンの使用量とコストを増幅させる可能性があります。
Blue checkmark symbol on a white background, within a blue hexagonal shape outline.
リアルタイムでのチェーン検査の欠如
ほとんどの組織は、このチェーンをリアルタイムで検査できません。エージェントの決定がリアルタイムでどのように行われるかをステップバイステップで確認できる追跡インフラを持つのは、約半数にすぎません。
Blue checkmark symbol on a white background, within a blue hexagonal shape outline.
実質的な生産性向上による導入
導入曲線は急勾配で、単なる実験ではなく、真の生産性向上によって主に推進されています。
Blue checkmark symbol on a white background, within a blue hexagonal shape outline.
コスト問題だけでなく、コンプライアンスにも関わる
この可視性の欠如は、単なるコスト問題にとどまりません。規制対象業界にとっては、コンプライアンスおよび監査可能性の問題となり、深刻な結果を招きます。
95%
本番環境での
エージェント
AIエージェントが本番環境で稼働していることを確認
83%
エージェントワークフローにおけるトークン増幅
大幅なトークン増幅を観測。エージェントチェーンが予想の3～15倍のトークンを消費。
Three blue stacked cubes icon on white background, representing blocks or construction.
AIコストの可視化
Blue sections in a donut chart on a white background divided into four parts.
エージェントの全ステップを追跡
46%
部分的なトレーシング（出力レベルのみ）
49%
構造化されたトレーシングが導入されていない
5%
83%
 トークン増幅を参照
回答者の83%がトークン増幅を観測しており、約1,000トークンで済むはずのタスクが、チェーンを通じて8,000、15,000、あるいはそれ以上のトークンを消費してしまうというものです。
エージェントは単一のモデル呼び出しを行うわけではなく、プロンプト、ツール呼び出し、検索、再プロンプト、決定といった一連のアクションチェーンを生成し、それがトークン使用量とコストを増幅させます。
エージェントは長いコールチェーンを生成します
61%
支出上限なし
61%がエージェントワークフローに支出上限がないと報告しており、これは暴走したエージェントループに自動停止条件がないことを意味します。
リアルタイムでのチェーン検査不可
02
真実
エージェントAIが今やデフォルトに
コンプライアンスと監査リスク
この可視性の欠如はコストの問題にとどまらず、規制対象業界にとっては、深刻な結果を招くコンプライアンスおよび監査性の問題となります。
現場から
Two blue location pin icons on a white background, indicating geographic markers or map pointers.
スコープが不適切なプロンプトのせいで、データベースにクエリを実行するはずのエージェントが、最終的に12回も呼び出すことになります。これはコストが12倍、レイテンシーも12倍になり、適切なトレーシングがなければ可視性はゼロです。
AI部門責任者
Two blue location pin icons on a white background, indicating geographic markers or map pointers.
エージェントワークフローは単一の呼び出しではなく、ツールとの対話です。全体の対話を計測していなければ、コストモデル、セキュリティ体制、コンプライアンス文書はすべて仮定に基づいたものになります。
AIプラットフォームリード
Two blue location pin icons on a white background, indicating geographic markers or map pointers.
顧客対応エージェントが1回のセッションで600回のツール呼び出しを実行しました。その数は、監視システムが4時間後に検知したものです。その遅延とコストには目を見張るものがありました。今やリアルタイムトレーシングは、私たちにとって不可欠なものとなっています。
エンジニアリング担当副社長
本番環境の真実 #03

ツールサーフェスは、‍誰も準備ができていないうちに爆発的に増加しました

Orange checkmark symbol on a white background within an abstract shape.
ツールサーフェスがまず爆発的に増加した
モデルコンテキストプロトコルとツール呼び出しAPIは、AIエージェントにデータベース、API、内部サービス、外部システムへの完全なアクセス権を与えましたが、各チームが独自のエンドポイントを接続し始めた際のガバナンスフレームワークは付属していませんでした。
Orange checkmark symbol on a white background within an abstract shape.
アクティブなツールエンドポイントの爆発的な増加
現在、企業の78%が6つ以上のアクティブなツールエンドポイントを使用しており、各エンドポイントが独立した攻撃対象面、課金対象面、データアクセスパスとなっています。
Orange checkmark symbol on a white background within an abstract shape.
独立した攻撃/課金対象面としてのエンドポイント
これらのツールエンドポイントは単なる「気の利いた統合」ではありません。エージェントによって呼び出されると、顧客データへのアクセス、下流プロセスのトリガー、サードパーティAPIコストの発生を引き起こす可能性があり、これは数十のチーム、数百のエージェント、数千の日常的な呼び出しにわたって増幅されます。
Orange checkmark symbol on a white background within an abstract shape.
ツールインベントリとセキュリティレビューの間の大きなギャップ
企業の実際のツールインベントリと、そのインベントリのセキュリティレビューとの間には、大きく、ほとんど測定されていないギャップが存在します。
Orange checkmark symbol on a white background within an abstract shape.
MCPガバナンスのギャップ
MCPガバナンスのギャップにより、エージェントとシステム間の接続のためのツールは、それらをレビュー、承認、監査する組織の能力をはるかに上回る速さで拡大しました。
78%
組織ごとのアクティブなツールエンドポイント
AIシステム全体で6つ以上のアクティブなツール/MCPエンドポイントを持つ
51%
ツールエンドポイントにおける認証の確実性
すべてのツールエンドポイントが適切に認証されていることを確認できない
Three interconnected orange cubes stacked in a pyramid formation on a pale yellow background.
組織あたりのアクティブなツールエンドポイント
Donut chart divided into four sections of varying yellow and orange shades on white background.
6～15個のエンドポイント
44%
16個以上のエンドポイント
34%
2～5個のエンドポイント
22%
78%
6つ以上のエンドポイント
現在、企業の78%が6つ以上のツールエンドポイントをアクティブに使用しており、それぞれが独立した攻撃対象領域、課金対象領域、データアクセス経路として機能しています。
企業のツールインベントリと、そのインベントリに対するセキュリティレビューの間には、大きく、ほとんど測定されていないギャップが存在します。
ギャップ：
インベントリと
セキュリティレビュー
51%
未確認
51%が、すべてのツールエンドポイントが適切に認証され、アクセス制御されていることを確認できていません。残りの49%についても、「確認済み」とは「そう思われる」という意味合いが強く、「体系的に検証済み」ではありません。
03
実態
エンドポイントは
攻撃と課金の
接点
MCP
ガバナンスギャップ
MCPのガバナンスギャップは、エージェントとシステム間の接続のためのツールが、組織がそれらをレビュー、承認、監査する能力よりもはるかに速く拡大したことを意味します。
現場から
Two orange quotation marks on a white background for citation and dialogue indication purposes.
私たちのエンジニアは、セキュリティチームがレビューするよりも速くツールをエージェントに接続しています。これはプロセスの失敗ではなく、製品のギャップです。ツール登録とセキュリティレビューを単一のワークフローにするシステムがありません。
シニアAIアーキテクト
Two orange quotation marks on a white background for citation and dialogue indication purposes.
MCPは、閉じるのが非常に難しい扉を開きました。新しいツールエンドポイントごとに、維持すべき新しい統合、適用すべき新しいアクセスポリシー、そしてデータ漏洩の新たな経路が生まれます。導入の速度が速すぎて、これを適切に行う時間がありません。
プラットフォームエンジニアリング責任者
本番環境の真実 #04

見えないものは、
管理できない

Purple verified checkmark icon on white background, symbolizing approval and confirmation in digital interfaces and design.
76%が統合ロギングを欠如
組織の76%は、すべてのAIモデルとエージェントワークフローにわたる完全に統合されたロギングを持っていません。異なるモデルは異なるシステムにログを記録し、エージェントの決定は推論ログと関連付けられておらず、特定の日にAIスタック全体が何をしたかについての単一のビューはありません。これは、華やかなデモの裏にいるCISOやコンプライアンス担当者にとっては悪夢です。
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AIスタックの単一ビューがない
ログがサイロ化されているため、AIの動作の完全な連鎖（プロンプトからエージェントの決定、モデル呼び出しまで）を一箇所で再構築できず、インシデント調査、コスト配分、コンプライアンス報告が極めて脆弱になります。
Purple verified checkmark icon on white background, symbolizing approval and confirmation in digital interfaces and design.
普遍的な強制ポイントがない
その中央レイヤーがなければ、プロンプトポリシーを強制したり、コンテンツフィルターを普遍的に適用したり、コストや機能に基づいてモデル間でトラフィックをルーティングしたり、監査のために決定を体系的に記録したりする単一の場所はありません。すべてのモデルは直接アクセスされ、多くの場合、同じAPIキーと最小限のロギングで行われます。
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モデルへの直接アクセスはリスク
モデルへの直接的かつ仲介なしのアクセスは、ポリシーが場当たり的に実装され、セキュリティ境界が一貫せず、同じ脆弱なパターンがチームやツール全体で繰り返されることを意味します。
Purple verified checkmark icon on white background, symbolizing approval and confirmation in digital interfaces and design.
監査ですでに問題点として指摘
本調査の複数の企業リーダーは、コンプライアンス監査によってすでにAIロギングと制御の一元化の欠如が重要な指摘事項として明らかになっており、注目とリソース配分を余儀なくされていると述べています。
76%
すべてのAIモデルとワークフローにわたる完全統合ロギングの不足
56%
AIアクセスとポリシー適用のための一元的な制御レイヤーがない
Three interconnected purple cubes stacked pyramidally on a white background forming a geometric shape structure.
ロギングカバレッジの内訳
Donut chart with three purple sections on a white background showing data distribution.
完全に統合された（すべてのモデルとエージェント）
24%
部分的（一部のモデルがログに記録されている）
61%
構造化ロギングが最小限、または全くない
15%
Three interconnected purple cubes stacked pyramidally on a white background forming a geometric shape structure.
挙げられた主なガバナンス上の懸念
プロンプトにおけるデータ漏洩／個人情報漏洩
1位
モデルの判断に対する監査証跡の不足
2位
ユーザーとモデル間でポリシーが適用されない
3位
76%
統合ロギングの不足
組織の76%は、AIモデルとエージェントのワークフロー全体で完全に統合されたロギングを持っていません。そのため、各システムは個別にログを記録し、全体としての挙動を再構築することができません。
統合されたログがなければ、特定の日にAIスタック全体が何を行ったかという単一のビューが得られず、インシデント分析やコンプライアンス報告が非常に脆弱になります。
AIスタックの全体像がない
56%
一元的な制御レイヤーの欠如
企業の56%は、ユーザーやエージェントと、それらが呼び出すモデルとの間に一元的な制御レイヤーを持っていません。そのため、共通のポリシー適用ポイントが存在しません。
04
真実
モデルへの直接アクセスは危険
コンプライアンス上の問題
金融、医療、保険といった規制の厳しい業界では、このギャップが直接的なコンプライアンス上の問題を引き起こし、華やかなAIデモの基盤を弱体化させます。
現場から
Two purple quotation marks on a white background, symbolizing quote or citation indicators.
コンプライアンスチームから、前四半期に行われたすべてのAIの決定に関するログを求められました。ログシステムは3種類あり、それぞれ連携しておらず、さらに2つのモデルは全くログを記録していませんでした。その監査は、私たちにとって警鐘となりました。
AIインフラ責任者
Two purple quotation marks on a white background, symbolizing quote or citation indicators.
ガバナンスは官僚主義ではありません。それは、持続的にスピードアップを可能にするものです。それがなければ、リスク負債が蓄積され、何か問題が公になったときに、最終的にプログラム全体が停止してしまいます。
AIプラットフォームリード
Two purple quotation marks on a white background, symbolizing quote or citation indicators.
複数の保険会社のお客様向けにモデルを運用しています。モデルが何を認識し、何を判断し、その理由を正確にお客様に説明できなければ、お客様を失ってしまいます。データに対する受託者責任が契約に含まれている場合、ガバナンスは必須です。
AI製品担当シニアディレクター
プロダクションの真実 #05

2026年のパラドックス: ‍‍
ギャップへの拡大

Teal checkmark symbol on a white background, within a rounded, six-sided shape icon.
最優先事項としてのツールエコシステムの拡張
ツールエコシステムの拡張（MCPサーバーの追加、より多くの内部システムをAIエージェントに接続すること、より多くのエンタープライズAPIを連携させること）は、回答者の27%が挙げた第1位の投資優先事項です。
Teal checkmark symbol on a white background, within a rounded, six-sided shape icon.
拡大への競争圧力
より多くのツールを接続し、より多くのワークフローを自動化し、エージェントにより広いアクセス権を与える組織は、強い競争圧力に駆られ、待機している組織に対して複合的な優位性を生み出すでしょう。
Teal checkmark symbol on a white background, within a rounded, six-sided shape icon.
新しいツールはすべてガバナンスのバックログ項目となる
新しいツール接続はすべて、ガバナンスのバックログに新たな項目を追加します。それは、認証、ログ記録、監査、セキュリティ保護が必要な新しいエンドポイントです。そのバックログはすでに遅延しています。
Teal checkmark symbol on a white background, within a rounded, six-sided shape icon.
ツールサーフェスを先に構築すると、構造的な負債が生じる
彼らは、すべてのモデル呼び出しを監視し、すべてのポリシーを強制し、すべての決定をログに記録する中央集権的なAIゲートウェイを導入し、その上にツールサーフェスを拡張しています。その逆ではありません。
Teal checkmark symbol on a white background, within a rounded, six-sided shape icon.
統合ごとに増大する負債
サーフェスが拡大し、より断片化されるにつれて、新しい統合が追加されるたびに、この負債への対処はますます困難になります。
27%
2026年の最大の投資優先事項
ツールエコシステムの拡張
MCPサーバーの増加。エージェントに接続される内部APIの増加。AIが企業システム全体にさらに広くアクセスできるようになるツールエンドポイントの増加。予算はここに投入されています。
31%
2026年の最大のリスク要因
ツールサーフェスのセキュリティ
無秩序なツールの増殖、未認証のエンドポイント、そして中央集権的な強制レイヤーの欠如。企業が投資しているまさにそのものが、CISOを夜も眠れなくさせているのです。
2026年の
パラドックスの定義
企業が最も積極的に投資を計画しているその能力は、同時に、彼らが表明する最大のリスクでもあり、それが2026年のAI情勢を決定づけています。
彼らは一元化されたAIゲートウェイを導入します。これは、すべてのモデル呼び出しを監視し、すべてのポリシーを適用し、すべての決定をログに記録する層です。その後、その上にツールサーフェスを拡張します。
最初にコントロール層を構築
成功する企業は行動が違う
このパラドックスをうまく乗り越える企業は、拡張する前に、制御インフラを構築します。後からではありません。
統合ごとに責任が増大する
05
真実
ツールエコシステムの拡張が優先事項
ガバナンスの圧力は手遅れになる
外部からのガバナンス圧力がかかる頃には、ツールサーフェスはあまりにも広範で断片化されており、迅速かつ一貫して対処することができません。
現場から
Two blue quotation mark icons on a white background, symbolizing quotes or testimonials in typography design.
ツールサーフェスがリスクであることは承知しています。しかし、そうしないチームは遅れをとるため、それでも拡張を進めています。問題は「やるべきか」ではなく、「安全に実行するためのインフラがあるか」です。ほとんどの企業にはまだありません。
エンジニアリング担当副社長
Two blue quotation mark icons on a white background, symbolizing quotes or testimonials in typography design.
ここで成功を収めている企業は、慎重な企業ではありません。まずガバナンス層を構築し、その上に拡張を進めている企業です。彼らは統制が取れているため、迅速に動くことができます。他の企業は、目に見える形で何も問題が起きないことを願いながら、迅速に動いています。
AIプロダクト責任者
2026年の投資優先事項

企業リーダーがそれに対して何をしているか

課題があるにもかかわらず、データは特定の投資における明確な勢いを示しています。2026年に企業のAI予算がどこに流れるかを見ていきましょう。
27%
ツールエコシステムの拡張
25%
より多くのエージェント
14%
一元化された制御レイヤー
12%
より多くのモデル
10%
セキュリティの強化
10%
コストの可視化
その他の声
Two blue quotation mark icons on white background for citation and dialogue representation purposes.
当社はモデルの評価から、モデルを取り巻くインフラストラクチャの評価へと移行しました。モデルはほぼコモディティ化しており、大規模な本番環境を差別化するのは、ルーティング、ロギング、コスト管理、そしてアプリケーションを書き換えることなく交換できる能力です。
AI責任者
Two blue quotation mark icons on white background for citation and dialogue representation purposes.
当社はハイブリッドモデルスタックを運用しています。一部は独自開発、一部はオープンソース、一部はファインチューニングされています。これを健全に管理する唯一の方法は、統合されたゲートウェイレイヤーを使用することです。それがなければ、それぞれに異なる統合、異なるロギングアプローチ、異なるコストモデルが必要になり、スケールしません。
CTO
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AIインフラの考え方を変える5つの知見
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Wavy lines in light purple on a white background creating an abstract pattern design element.

残りの部分を扱いやすくするレイヤー

5つの本番環境における真実すべてにおいて、これらの課題を管理している企業と、課題を蓄積している企業とを隔てる単一の構造パターンが存在します。集中型AIゲートウェイ — チーム、エージェント、そしてあらゆるモデルとツールのエンドポイントの間に位置する単一のレイヤー — は、コストの帰属を可能にし、ガバナンスを強制可能にし、セキュリティを監査可能にし、リスクを伴う拡張というパラドックスを実際に乗り越えられるようにします。これがないと、追加する新しいモデルや接続する新しいツールが増えるたびに、システム全体の管理が難しくなります。これがあれば、その逆が真実となります。
これこそがTrueFoundryのAIゲートウェイが構築された目的です。抽象化レイヤーとしてではなく、大規模なエンタープライズAIが実際に必要とする運用制御プレーンとして機能します。
200以上
この調査のために本番環境での経験を共有してくれたエンタープライズリーダー
18以上
金融サービスからヘルスケア、テクノロジーまで、代表される業界
5
本番環境の真実 — データセット全体で普遍的と呼べるほど一貫したパターン
調査方法

この調査について

200以上
受領した回答総数。本レポートの分析は、確認済みのエンタープライズ本番環境導入からの検証済み回答に基づいています。
32
モデルアクセス、エージェントワークフロー、コストの可視性、ツールエンドポイント、セキュリティ体制、ガバナンス、および2026年の優先事項をカバーする調査項目。
2026年3月～4月
調査期間。回答者は全員、AIを積極的に導入している組織のエンタープライズ実務者（VPレベル以上、または直接的な生産責任を持つ上級個人貢献者）です。
データ整合性
本レポートのすべての統計および引用は、アンケート回答から直接導き出されたものです。引用が説明のための合成である場合や、明確にするために軽く編集されている場合は、その旨を記載しています。データが直接裏付ける範囲を超えて、統計が外挿または推論されることはありませんでした。

TrueFoundryがもたらす具体的な成果

企業がTrueFoundryを選ぶ理由

NVIDIA logo with green background and white eye-like design symbolizing technology and graphics processing innovation.
Resmed logo with blue, purple, and pink wavy lines beside company name in black text.
Automation Anywhere logo featuring stylized letter A in orange and yellow hues on white background.
Siemens Healthineers company logo
Innovaccer Company Logo
Games 24 seven logo with stylized cube icon and vibrant orange and blue color scheme.

3倍

自律型LLMエージェントで価値実現までの時間を短縮

80%

自動エージェント最適化後のGPUクラスター利用率向上

Smiling man with short brown hair standing in front of greenery outdoors.

Aaron Erickson

Applied AI Lab 創設者

TrueFoundryは、当社のGPUフリートを自律的で自己最適化するエンジンに変え、利用率を80%向上させ、アイドル状態のコンピューティングで数百万ドルを節約してくれました。

5倍

社内AI/MLプラットフォームのプロダクション化までの時間短縮

50%

ワークロードをTrueFoundryに移行後のクラウド支出削減

Smiling Asian Indian business professional man in black suit jacket and white collared shirt portrait.

Pratik Agrawal

データサイエンス＆AIイノベーション担当シニアディレクター

TrueFoundryのおかげで、記録的な速さで実験段階からプロダクションへの移行ができました。1年以上かかるところが数ヶ月で完了し、開発者への浸透も向上しました。

80%

モデルのプロダクション投入までの時間短縮

35%

以前のSageMakerのセットアップと比較したクラウドコスト削減

Smiling man with short dark hair and glasses wearing a collared shirt and sweater indoors.

Vibhas Gejji

スタッフMLエンジニア

DevOpsの負担を軽減し、チーム全体のプロダクション展開を簡素化しました。TrueFoundryは、実験段階から堅牢なサービスまでスケールするインフラにより、MLのデリバリーを加速させました。

50%

より迅速なRAG/エージェントスタックのデプロイ

60%

RAG/エージェントパイプラインのメンテナンスオーバーヘッドの削減

Smiling man with beard and mustache wearing blue shirt and gray blazer against white background.

Indroneel G.

インテリジェントプロセスリーダー

TrueFoundryのおかげで、パイプライン、ベクトルDB、API、UIを含む完全なRAGスタックを、自己ホスト型インフラストラクチャを完全に制御しながら2倍の速さでデプロイできました。

60%

より迅速なAIデプロイ

~40-50%

開発環境全体での実質的なコスト削減

Young man with short dark hair and neutral expression in circular frame.

Nilav Ghosh

AI担当シニアディレクター

TrueFoundryの導入により、デプロイ期間を半分以下に短縮し、統合されたMLOpsインターフェースを通じてインフラのオーバーヘッドを削減しました。これにより、価値提供を加速させています。

<2

全てのプロダクションモデルを移行するのにかかった週数

75%

データサイエンスの調整時間を削減し、モデルの更新と機能の展開を加速

Businessman with short dark hair and glasses sitting in office, wearing suit jacket and blue shirt.

Rajat Bansal

CTO

インフラコストを大幅に削減し、データサイエンスの調整時間を75%短縮しました。TrueFoundryは、チーム全体のモデルデプロイ速度を向上させてくれました。