「これ、お願いできる？」
メール1通で片づく仕事があったら、どれだけ楽だろう。
会議資料の作成、情報収集、競合調査、メールの下書き。
一つひとつはシンプルでも、まとまると、私たちの時間を容赦なく奪っていきます。
もし、それらの仕事をあなたの代わりにこなしてくれる「賢い助手」がいたら？
しかも、24時間文句も言わず、指示したらすぐに動き出してくれるとしたら？
それはもう夢物語ではありません。
Perplexity（パープレキシティ）が公開した最新の調査データが、AIエージェントがすでに複雑な企業タスクを引き受けている現実を明らかにしています。
数億回のインタラクションが明かす現実
過去1年間、テクノロジー業界は次世代のAIが会話から行動へと進化すると予測してきました。
大規模言語モデル（LLM）が推論エンジンとして機能する一方で「エージェント」は実行の手となり、最小限の監視で複雑な複数ステップのワークフローを遂行できます。
しかし、これらのツールが実際にどのように使われているかは、これまでほとんど明らかにされていませんでした。
Perplexityが公開した新しいデータは、数億回に及ぶCometブラウザとアシスタントとのインタラクションを分析した、汎用AIエージェントに関する初の大規模フィールド研究です。
このデータが示すのは、AIエージェントがすでに高価値なナレッジワーカーによって、生産性向上と調査業務の効率化のために活用されているという事実です。
誰がAIエージェントを使っているのか
これらのツールを誰が使用しているかを理解することは、社内の需要を予測し、潜在的なシャドーITの経路を特定するために不可欠です。
調査によると、採用には顕著な不均一性があります。
一人あたりGDPと教育水準が高い国のユーザーは、エージェントツールを利用する可能性がはるかに高いのです。
企業計画にとってさらに重要なのは、職業別の内訳です。
採用は、デジタルおよび知識集約型セクターに大きく集中しています。
「デジタルテクノロジー」クラスターが最大のシェアを占め、採用者の28％、クエリの30％を占めています。
これに続くのが学術、金融、マーケティング、起業です。
これらのクラスターを合わせると、総採用者の70％以上を占めています。
つまり、エージェントワークフローを活用する可能性が最も高いのは、組織内で最も高価な人材、すなわちソフトウェアエンジニア、財務アナリスト、市場戦略家などです。
エージェントは「執事」ではなく「認知作業のパートナー」
一般的な見方では、エージェントは主に定型的な管理業務をこなす「デジタルコンシェルジュ」として機能すると考えられてきました。
しかし、データはこの見方に異議を唱えています。全エージェント活動の57％が認知作業に集中しているのです。
Perplexityの研究者たちは、ユーザーの意図を分類するために「階層的エージェント分類法」を開発しました。
その結果、AIエージェントの使用は実験的ではなく実用的であることが明らかになりました。
最も多い使用例は「生産性とワークフロー」で、全エージェントクエリの36％を占めています。
次いで「学習と調査」が21％となっています。
調査からの具体的な事例が、これが企業価値にどのように変換されるかを示しています。
たとえば、調達担当者がベンダーと接触する前に顧客事例を調査し、関連するユースケースを特定するためにアシスタントを使用したケースがあります。
また、金融業界の担当者が株式オプションのフィルタリングと投資情報の分析を任せた例も報告されています。
これらのシナリオでは、エージェントが情報収集と初期分析を自律的に処理し、人間は最終的な判断に集中できるようになっています。
この分布は、運用リーダーに明確な指針を提供します。
エージェントAIの即座のROIは、単に低レベルの摩擦を自動化するのではなく、人間の能力を拡張することにあるのです。
ユーザーの行動パターンと定着性
IT責任者にとって重要な洞察は、企業ワークフローにおけるAIエージェントの「定着性」です。
データは、短期的には、ユーザーがトピック内で強い持続性を示すことを明らかにしています。
ユーザーが生産性タスクでエージェントを利用した場合、その後のクエリも同じ領域に留まる可能性が高くなります。
しかし、ユーザーの行動は進化します。
新規ユーザーは、映画の推薦や一般的なトリビアなど、リスクの低いクエリで「様子見」をすることがよくあります。
しかし時間の経過とともに、変化が起こります。
調査によると、ユーザーはさまざまなユースケースから入ってきますが、クエリのシェアは生産性、学習、キャリア開発といった認知志向の領域に移行する傾向があります。
ユーザーがコードのデバッグや財務レポートの要約にエージェントを使用すると、低価値タスクに戻ることはほとんどありません。
「生産性」と「ワークフロー」カテゴリは、最高の定着率を示しています。
エージェントが活動する場所
AIエージェントの「場所」は「何を」するかと同じくらい重要です。
Perplexityの調査は、これらのAIエージェントが動作する環境、つまり特定のウェブサイトやプラットフォームを追跡しました。
活動の集中度はタスクによって異なりますが、上位の環境は現代の企業スタックの定番です。
Google Docsは文書とスプレッドシートの編集の主要な環境であり、LinkedInはプロフェッショナルネットワーキングタスクで優位を占めています。
「学習と調査」については、活動はCourseraのようなコースプラットフォームと研究リポジトリに分散しています。
CISOとコンプライアンス担当者にとって、これは新しいリスクプロファイルを提示します。
AIエージェントは単にデータを読み取るだけでなく、中核的な企業アプリケーション内でデータを積極的に操作しています。
ビジネス戦略への示唆
有能なAIエージェントの普及は、ビジネス計画に新たな課題をもたらします。
Perplexityのデータは、私たちが投機的な段階を過ぎたことを確認しています。
エージェントは現在、複数ステップのアクションを計画および実行するために使用されており、単に情報を交換するだけでなく、環境を変更しています。
運用リーダーは、次の3つの即座の行動を検討すべきです。
第一に、高価値チーム内の生産性とワークフローの摩擦点を監査することです。
データは、これがエージェントが自然に足場を見つけている場所であることを示しています。
ソフトウェアエンジニアや財務アナリストがすでにこれらのツールを使用して文書を編集したりアカウントを管理したりしている場合、これらのワークフローを正式化することで効率向上を標準化できます。
第二に、拡張の現実に備えることです。
研究者は、エージェントには自律性がある一方で、ユーザーはしばしばタスクを小さな部分に分割し、サブタスクのみを委任すると指摘しています。
これは、仕事の当面の未来が協調的であることを示唆しており、従業員がAIの「相手」を効果的に「管理」する方法についてスキルアップする必要があります。
第三に、インフラストラクチャとセキュリティレイヤーに対処することです。
エージェントが「オープンワールドのウェブ環境」で動作し、GitHubや企業メールなどのサイトとやり取りする中で、データ損失防止の境界は拡大します。
ポリシーは、アドバイスを提供するチャットボットと、コードを実行したりメッセージを送信したりするエージェントを区別する必要があります。
おわりに
エージェントAIの市場は、2025年の80億ドルから2034年には1,990億ドルに成長すると予測されています。
Perplexityからの初期の証拠は、その先行指標として機能します。
AIエージェントが主導する企業ワークフローへの移行は進行中であり、労働力の中で最もデジタル能力の高いセグメントによって推進されています。
企業にとっての課題は、この勢いを活用しながら、安全に拡大するために必要なガバナンスを失わないようにすることです。
参考：Perplexity: AI agents are taking over complex enterprise tasks
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