Dataiku 新調査：世界のCIOの81％が「自社のAIエージェントを完全には把握できていない」と回答
September 24, 2026/10分で読了
DataikuとHarris Pollによる最新のグローバル調査により、ガバナンス体制の整備を上回るペースで進むAIエージェントの乱立・拡大に対し、CIOによる監視が強化されている実態が明らかに
CIOの84％が、従業員はIT部門が制御できる速度を上回るペースでAIエージェントやアプリケーションを作成していると回答
CIOの88％が、自身の職業上の評価やキャリアが、AIの成功によって左右されると回答
CIOの76％が、自社が2027年末までにAIから測定可能なビジネス成果を創出できなかった場合、自身の職位に悪影響が及ぶ可能性があると考えている
CIOの約4人に3人（72％）は、すべてのAIエージェントがビジネス成果を生み出しているかどうかを継続的に測定できていない
CIOの72％が、2026年末までに業績目標を達成できなければ、AI関連の予算が削減または凍結される可能性が高いと回答
日本のCIOの82％は、過去18カ月間に行った主要なAIベンダーまたはプラットフォームの選定のうち、少なくとも一つについて後悔している
長年にわたり、CIOに求められてきたAIの使命は、機能の構築、技術の実証、そして競合他社に遅れを取らないことでした。しかし現在、AIを利用できること自体はもはや目標ではなく、AIをいかに統制するかが焦点となっています。AIサクセスのためのプラットフォームを提供するDataikuは、同社の年次フラッグシップカンファレンス「Dataiku Succeed」において、新たな調査結果を発表しました。本調査は、CIOたちが、自社の管理プロセスでは追いつけないほどのスピードで増加し、ビジネスにますます深く浸透しつつある、爆発的に急増するエージェント群をどのように管理しているかを明らかにしています。
世界のCIO 685人を対象に実施したHarris Pollの調査結果をもとにまとめたDataikuの新グローバルレポート「グローバルAIコンフェッションレポート：CIOエディション 2026」によると、83％の組織では組織全体で標準化されたエージェントのライフサイクル管理が行われておらず、47％の組織では今年すでに20以上のエージェントを廃止していることが明らかになりました。こうしたエージェントの入れ替わりの多くは、十分な可視性がないまま進められています。チームやプラットフォームをまたいでエージェントが増加する中、事業部門、チーム、またはユースケースごとの内訳を含め、AIコストを完全かつほぼリアルタイムで可視化できていると回答したCIOは、わずか21％にとどまっています。
Dataikuの共同創業者兼CEOであるFlorian Douetteauは、次のように述べています。
「業界はCIOに対して自律性を売り込んできましたが、その代償については言及してきませんでした。自律型システムは監視だけでなく、管理が必要です。監視とは、エージェントが稼働していることを確認することにすぎません。一方、管理とは、そのエージェントが稼働を続ける価値があるかどうかを判断することです。しかし現状では、エージェントを停止できる人はほとんどいません。信頼性の高い統制こそが、AIのパフォーマンスを最大化し、再現性を確保するための鍵となっています」
AIエージェントを稼働させることと、その有効性を証明することは同じではない
CIOは今、自律型エージェント群の管理という、企業が未経験の課題に直面しています。その規模は、それらを統制するために構築された従来のシステムが追いつかないほど急速に拡大しています。CIOの67％は、本番環境で稼働しているAIエージェントが51以上あると推定しており、さらにほぼすべてのCIO（90％）が、それらすべてのエージェントを完全に追跡できていることに自信を示しています。しかし一方で、次のような実態も明らかになりました。
CIOの約4人に3人（72％）は、それらのエージェントが本来期待されたビジネス成果を実際に生み出しているかどうかを、継続的に確認できていません。
60％のCIOは、自社のアプリケーション、ツール、およびIT環境全体を横断してAIを管理・統制するための中央集権的なガバナンス層を備えていないと回答しました。
81％のCIOが、承認されたシステムや正式な管理プロセスの外で作成されたAIエージェントについて、完全には把握できていません。
CIOは中央集権的な統制ではなく、分散型のAI構築を志向
AIエージェントの乱立への対応策としては、システムをロックダウンし、アクセスを制限し、統制を中央集権化することで、IT部門が監視しやすい環境を構築するというのが一般的な考え方です。しかし、今回の調査結果によると、CIOが異なるアプローチをとっていることが明らかになっています。CIOの91％が、最も効果的なAI戦略は、すべてのアプリケーションやエージェントを中央集権的に管理することではなく、ガバナンスが確保された環境の中で各事業部門が主体的に構築できるようにすることだと回答しています。また、この「単一のシステムに過度に依存しない」という考え方は、その基盤となるモデル選択にも反映されています。
CIOの75％は、AI活用の継続性を高めるため、より多くの、あるいは異なるモデルの活用を計画していると回答しています。
74％は、将来的に特定のAIモデルが利用できなくなるリスクに備え、オープンソースモデルまたはオープンウェイトモデルの導入を検討しています。
80％は、AIへの依存に伴うリスク評価をすでに実施済み、または実施を予定しています。
つまり、CIOはAIをどこで開発・活用するかを分散化するだけでなく、AIが依存する基盤やモデルについても分散化を進めていることが明らかになりました。
ガードレールがAI開発のスピードに追いついていない
AIの開発が組織全体に広がる一方で、ガバナンスや効果測定の仕組みはそのスピードに追いついていません。CIOの84％は、従業員によるAIエージェントやアプリケーションの作成が、IT部門によるガバナンスの整備を上回るスピードで進んでいることを認めています。また、効果測定の面でも大きなギャップが見られます。すべてのAIエージェントについて、運用上のパフォーマンスとビジネス成果の双方を継続的に測定できていると回答したCIOはわずか28％にとどまる一方、76％は、自社ではすべてまたはほとんどのAIイニシアチブにおいて、成熟した高度なROI（投資対効果）の測定体制が欠如していると回答しています。また、エージェントに問題が生じた際の責任の所在についても、CIOの回答は次のようにわかれています。
複数部門による共同責任：23％
中央IT部門：21％
データまたはAIチーム：20％
セキュリティ、リスクおよびコンプライアンス部門：18％
もはや問題は、中央集権的な統制を手放すべきかどうかではなく、分散化が進む中で、組織がAIの利用実態を十分に把握し、その成果を客観的に証明できるかどうかという点にあります。
上層部からのプレッシャー
AIに関する責任と期待は、特にCIOに集中しています。CIOの88％は、AIへの取り組みの成否が自身の職業上の評価やキャリアに大きな影響を与えると回答しており、また87％は、自身の雇用や職位の安定がAIによる成果にかかっていることをCEOから示されていると回答しています。これは、CEO自身が感じていると報告しているプレッシャーを上回る水準です。さらに、76％のCIOは、自社が2027年末までにAIによる測定可能なビジネス成果を生み出せなかった場合、自身の職位が危うくなると考えています。一方、Dataikuの「グローバルAIコンフェッションレポート：CEOエディション 2026」では、同様の条件について、自身の職位が危うくなると回答したCEOは80％にとどまっています。
取締役会からのプレッシャーも同様に強まっています。CIOの97％は、測定可能なAIのROIの提示を求める取締役会からの圧力が何らかの形で高まったと回答しており、そのうち77％は、その増加を「著しい」または「中程度」と評価しています。こうしたプレッシャーは、決して抽象的な話にとどまりません。CIOの72％は、2026年末までにAI施策の目標を達成できなかった場合、自社のAI関連予算が削減または凍結される可能性が高いと回答しています。CIOにとって、そのメッセージは明確です。測定可能な成果を出さなければ、予算や権限、さらには職位さえも失うリスクがあるということです。
日本ではAIの可視化が進まず、ベンダー選定への後悔も顕在化
日本では、AI活用の拡大に伴う可視化と管理の課題が浮き彫りになりました。クラウドプラットフォーム、データ環境、業務アプリケーション全体を横断してAIを統合的に可視化できていると回答した日本のCIOは16％にとどまり、世界平均の23％を下回りました。また、日本のCIOの84％は、過去18カ月間に行った主要なAIベンダーまたはプラットフォームの選定のうち、少なくとも一つについて後悔しています。一方で、82％は、従業員によるAIエージェントやアプリケーションの作成がIT部門のガバナンスの整備を上回るスピードで進んでいると回答しており、AIが部門やツール、環境をまたいで拡大する中で、企業全体にわたる可視化と管理体制の確立が課題となっています。
グローバルAIコンフェッションレポート：CIOエディション 2026のレポート全文は、こちらからご覧ください：https://pages.dataiku.com/global-ai-confession-report-cio-2026-jp
調査概要
期間：2026年7月9日から2026年7月29日
形式：オンライン調査
対象地域：米国、英国、フランス、ドイツ、アラブ首長国連邦、日本、韓国、シンガポール
調査対象：CIO（最高情報責任者）685人
調査委託先：The Harris Poll
Dataikuについて
Dataikuは、AIサクセスのためのプラットフォームであり、AIの構築、デプロイ、およびガバナンスのためのエンタープライズオーケストレーションレイヤーです。単一の環境で、企業が必要とする透明性、コラボレーション、および制御をもちながら、アナリティクス、機械学習、およびAIエージェントを設計し、運用することができます。
データプラットフォーム、クラウドインフラストラクチャー、およびAIサービスの上位レイヤーに位置するDataikuは、エンタープライズAIスタック全体を接続し、組織が中央集中型のガバナンスを備えたマルチベンダー環境でAIを実行できるようにします。
世界有数の企業が、AIを実運用化し、測定可能な価値を生み出す真のビジネスパフォーマンスエンジンとして稼働させるためにDataikuを利用しています。当社のブログ、LinkedIn、X、YouTubeで情報をお届けしています。
Tags
