「面白いAI」から「使われるAI」へ
なぜ2026年、企業はGenAIのPoCを飛び越え始めたのか
過去2年間、生成AIは企業におけるPoC（概念実証）ブームを巻き起こし、チャットボットや検索支援、文章生成など、さまざまなユースケースが急速に広がりました。
しかし2026年に入り、企業のAI導入には明確な変化が生まれています。
もはや「PoCを実施すること」自体が目的ではなく、AIをいかに実際の業務プロセスへ深く組み込み、継続的な業務価値へ転換できるかが、企業にとって最優先課題となっているのです。
2026年2月に公開された『International AI Safety Report 2026』では、新たなリスクとして「Goal Misalignment（目標不整合）」が指摘されました。
これは、AIへ与える目標や制約条件が曖昧な場合、人間の本来の意図とは異なる方向でAIが最適化を行い、意図しない行動や高リスクな判断を引き起こす可能性があるというものです。
今後のAI活用において重要なのは、「AIが何をできるか」だけではありません。
「どのような目的・制約・判断基準をAIへ与えるか」が、これまで以上に重要になります。
AIを安全かつ継続的に運用するためのガバナンス設計は、いまや企業にとって避けて通れない経営課題となりつつあります。
市場は拡大する一方、成功のハードルは高まる
AI実装の難易度が高まる一方で、Agentic AI市場への期待は急速に高まっています。
調査会社 Precedence Research の予測によれば、Agentic AI市場は2034年までに1,990億米ドル規模へ成長すると予測されています。
しかし今後、企業競争力を左右するのは、「AIを導入したかどうか」ではありません。
「AIを前提に業務運営そのものを再設計できるかどうか」です。
従来の単発的なPoCアプローチでは、全社展開や継続的な価値創出に至らないケースが数多く見られました。
これから企業に求められるのは、単なる自動化ではなく、目標設計・権限管理・セキュリティ・監査性までを含めた、“システムとしてのAI運営”を構築することです。
Domain Knowledge （現場知識）がAIの成否を分ける
特に製造業では、重要な判断基準やノウハウが、ベテラン技術者個人に属人化しているケースが少なくありません。
その結果、AIが十分な判断根拠を持てず、現場で実用レベルに到達できない状況が発生しています。
McKinsey & Company の調査でも、独自データや業務知識をAIへ統合できている企業は、同業他社と比較して25％高い利益成長ポテンシャルを持つと報告されています。
つまり、企業競争力の源泉は「汎用AIモデル」ではなく、「企業内部に蓄積された know-how」にあるということです。
Profet AI の Domain Twin™ は、こうした現場ノウハウや意思決定ロジックを、再利用可能なデジタル資産として構造化するアプローチです。
属人的だった判断をAIが継承することで、意思決定の再現性・一貫性・トレーサビリティ向上を支援します。
「使える」から「信じて使える」へ
― ガバナンスが意思決定の鍵
AIエージェントが単なる提案支援に留まらず、システムへ直接アクセスし、実際の業務を遂行するようになるにつれ、企業が重視するポイントも変化しています。
その中心は、「利便性」から「制御可能性（Controllability）」へのシフトです。
「デジタル社員」にも評価期間が必要
たとえば、企業が「受発注メールを整理するAIアシスタント」を導入したケースを考えてみましょう。
ブラックボックス化のリスク
もしAI Agentへ過剰な権限が付与されていた場合、悪意あるプロンプトインジェクション攻撃によって、不正なデータ送信や機密情報漏洩が発生するリスクがあります。
また、監査機能が不十分な環境では、異常行動の検知が遅れ、問題発覚までに時間を要する可能性もあります。
Zero Trustによる行動制御
一方で、Zero Trustアーキテクチャを採用した場合、AIエージェントの通信・アクセス・挙動は常時検証対象となります。
Cloud Security Alliance（CSA）が提唱する「Agentic Trust Framework 」でも、「AI Agentを継続的な検証対象として扱う」という考え方が重視されています。
AIもまた、“デジタル社員”として、段階的に信頼と権限を付与していくべき存在になりつつあるのです。
未来の工場は「自動化」から「AI協調」へ
今後の製造現場では、単一AIによる自動化ではなく、複数のAIエージェントが連携する「協調型AI運用」が主流になると考えられています。
その実現には、「知識基盤」と「セキュリティ基盤」の両立が不可欠です。
Profet AI と Zentera Systems は、この課題に対し、AIとセキュリティを統合した階層型ソリューションを提供しています。
アプリケーション層の知識基盤（Profet AI）
Profet AI は、「Domain Twin™」および「AI Studio」を通じて、熟練者の経験や現場知識をデジタル化。
現場文脈を理解できるAIエージェントの構築を支援しています。
実行層のZero Trust基盤（Zentera Ensage AI）
Zentera Systems の「Ensage AI」は、AIエージェントの通信や挙動をリアルタイムで監視。
既存のIT／OTインフラを大きく変更することなく導入でき、製造業が求める低遅延・データ主権・運用安定性を担保します。