クラウドエース株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：吉積 礼敏／以下「クラウドエース」）は、AI エージェント（※1）を業務で利用している「情報システム部門」「DX 推進部門」「AI 推進部門」の方 111 名を対象に、AIエージェント活用に関する実態調査を実施しましたので、お知らせいたします。

• 01｜約半数が、「複数タスクの自律的運用」を実現、一方で「既存システムとの統合」（51.4%）が最大の壁に

• 02｜担当者の 51.4%が、「既存システムとの統合・連携が複雑」に苦慮

• 03｜今後の期待として「セキュリティ強化」（50.5%）と「判断根拠の透明性」（46.8%）が上位

■調査概要

• 調査名称：AI エージェント活用に関する実態調査

• 調査方法：IDEATECH が提供するリサーチマーケティング「リサピー®︎」の企画によるインターネット調査

• 調査日：2025 年 9 月 16 日

• 有効回答：AI エージェントを業務で利用している「情報システム部門」「DX 推進部門」「AI 推進部門」の方 111 名

※1｜AI エージェント：ここでいう「AI エージェント」とは、ユーザーの指示や目的に応じて、AI がユーザーに代わって自ら状況を判断し、様々なツール（アプリや他の AI など）を使いこなしながら、一連の作業を自律的に実行するシステムです。

（活用のイメージ例：営業資料の作成を指示すると、AIが関連データを自動で収集・分析し、ドラフトを作成してくれる。出張を予定すると、AI が複数の予約サイトを比較検討し、最適な交通手段や宿泊先を提案・予約してくれる。問い合わせ対応を任せると、AIが内容を理解し、必要な情報を探して回答を作成、担当者へ対応を依頼してくれる。など）

※2｜合計を 100%とするため、一部の数値について端数の処理を行っております。そのため、実際の計算値とは若干の差異が生じる場合がございます。

■AI エージェントを利用または利用予定の分野、「ヘルプデスクや社内問い合わせ対応（内容理解～回答作成まで）」が 52.3%で最多

　「Q1.あなたの業務で、AI エージェントは主にどの分野で利用、または利用を予定されていますか。（複数回答）」（n=111）と質問したところ、「ヘルプデスクや社内問い合わせ対応（内容理解～回答作成まで）」が 52.3%、「システム監視や運用管理（異常検知から対応まで自律的に実行）」が 46.8%、「データ分析やレポート作成（データ収集～分析～アウトプットまで）」が 45.9%という回答となりました。

・ヘルプデスクや社内問い合わせ対応（内容理解～回答作成まで）：52.3%

・システム監視や運用管理（異常検知から対応まで自律的に実行）：46.8%

・データ分析やレポート作成（データ収集～分析～アウトプットまで）：45.9%

・セキュリティチェックや監査業務（脆弱性診断やログ解析を含む）：42.3%

・コードレビューやテスト作業（開発支援の自律化）：25.2%

・社内文書の作成・編集（関連情報の収集・統合を含む）：25.2%

・顧客対応・外部サービス連携（問い合わせ～予約・提案まで）：10.8%

・その他：0.0%

・わからない/答えられない：1.8%

■約半数が、AI エージェントを「複数のタスクを組み合わせ、自律的に運用している」実態

　「Q2.現在の職場での AI エージェント活用度合いは、どの段階に近いですか。」（n=111）と質問したところ、「複数のタスクを組み合わせ、自律的に運用している」が 45.0%、「特定のタスクを自律的に処理している」が 37.8%という回答となりました。

・複数のタスクを組み合わせ、自律的に運用している：45.0%

・特定のタスクを自律的に処理している：37.8%

・全社的に幅広い業務で自律的に運用している：13.5%

・その他：2.7%

・わからない/答えられない：0.9%

■AI エージェント活用における課題、第 1 位「既存システムとの統合・連携が複雑」、第 2 位「複数のエージェントを効率的に連携させられない」

　「Q3.AI エージェントを活用する中で、業務上の課題として感じているものを教えてください。（複数回答）」（n=111）と質問したところ、「既存システムとの統合・連携が複雑」が 51.4%、「複数のエージェントを効率的に連携させられない」が 42.3%、「出力内容の根拠や判断過程がわからない」が 39.6%という回答となりました。

・既存システムとの統合・連携が複雑：51.4%

・複数のエージェントを効率的に連携させられない：42.3%

・出力内容の根拠や判断過程がわからない：39.6%

・セキュリティやガバナンスへの対応が難しい：34.2%

・設定や運用設計に専門知識が必要：30.6%

・社内に知識を持つ人材が不足している：21.6%

・利用コストが想定以上にかかる：18.9%

・特定の担当者に業務が集中してしまう：18.0%

・経営層の理解が得られず予算確保が困難：9.9%

・その他：0.0%

・特にない：1.8%

・わからない/答えられない：0.9%

■「シャドー AI のリスク」や「セキュリティーと専門分野に精通している社員の不足」などの課題も

　Q3で「特にない」「わからない/答えられない」以外を回答した方に、「Q4.Q3 で回答した以外に、業務上の課題があれば自由に教えてください。（自由回答）」（n=108）と質問したところ、「シャドー AI のリスク」や「セキュリティーと専門分野に精通している社員の不足」など 52 の回答を得ることができました。

＜自由回答・一部抜粋＞

• シャドー AI のリスク。

• セキュリティーと専門分野に精通している社員の不足。

• 適切な人員配置ができない。

• 構築業者へ支払う金額の根拠や相場が明確でない。

• 社外秘の取り扱いや、他社の権利を侵害していないかのチェック。

• 精度をコントロールできない。

■AIエージェント活用の課題による負担、「人材面（専門知識を持つ人材の確保や育成）」、「業務効率面（期待した効果が得られない）」が上位

　Q3で「特にない」「わからない/答えられない」以外を回答した方に、「Q5.AI エージェント活用における課題によって、あなたの業務に最も大きな負担となっているのはどの領域ですか。」（n=108）と質問したところ、「人材面（専門知識を持つ人材の確保や育成）」が 29.6%、「業務効率面（期待した効果が得られない）」が 25.9%、「セキュリティ・リスク管理面」が 23.1%という回答となりました。

・人材面（専門知識を持つ人材の確保や育成）：29.6%

・業務効率面（期待した効果が得られない）：25.9%

・セキュリティ・リスク管理面：23.1%

・コスト面（費用の増加や予算の圧迫）：17.6%

・経営・意思決定面（承認や方針決定の遅れ）：1.9%

・その他：0.0%

・特にない：0.9%

・わからない/答えられない：0.9%

■約6割が、AI エージェント導入・活用によって「人的ミスが減り、作業の品質が向上した」と実感

　「Q6.AI エージェント導入・活用によって、実感している効果があれば教えてください。（複数回答）」（n=111）と質問したところ、「人的ミスが減り、作業の品質が向上した」が 57.7%、「24時間対応が可能になった」が 42.3%、「専門知識が必要な業務を効率化できた」が 36.9%という回答となりました。

・人的ミスが減り、作業の品質が向上した：57.7%

・24 時間対応が可能になった：42.3%

・専門知識が必要な業務を効率化できた：36.9%

・定型作業の処理時間が大幅に短縮された：32.4%

・データ分析や意思決定の精度が向上した：32.4%

・システム運用の安定性が向上した：17.1%

・社員がより創造的な業務に集中できるようになった：11.7%

・コスト削減に繋がった：10.8%

・その他：0.0%

・特にない：5.4%

・わからない/答えられない：1.8%

■今後の進化として、50.5％が「セキュリティ機能がさらに強化されること」に期待

　「Q7.今後、AI エージェントにどのような進化を期待しますか。（複数回答）」（n=111）と質問したところ、「セキュリティ機能がさらに強化されること」が 50.5%、「判断の根拠や過程が明確に説明されること」が 46.8%、「既存システムとの統合がより簡単になること」が 45.0%という回答となりました。

・セキュリティ機能がさらに強化されること：50.5%

・判断の根拠や過程が明確に説明されること：46.8%

・既存システムとの統合がより簡単になること：45.0%

・複数のAIエージェントが連携し、より高度な自動化ができること：35.1%

・導入・運用コストが抑えられること：31.5%

・専門知識がなくても設定・運用できること：27.9%

・学習機能により自社業務に最適化されること：13.5%

・その他：0.0%

・特にない：1.8%

・わからない/答えられない：0.0%

■半数以上が、外部からの支援として「導入事例やベストプラクティスの共有」を希望

　「Q8.AI エージェント活用がもっと広がるために、外部からの支援として必要だと思うものを教えてください。（上位 3 つまで回答可）」（n=111）と質問したところ、「導入事例やベストプラクティスの共有」が 52.3%、「セキュリティガイドラインの整備」が 40.5%、「開発・構築を支援する専門サービス」が 36.0%という回答となりました。

・導入事例やベストプラクティスの共有：52.3%

・セキュリティガイドラインの整備：40.5%

・開発・構築を支援する専門サービス：36.0%

・専門人材の育成プログラム：33.3%

・技術的なコンサルティングサービス：16.2%

・製品・サービスの中立的な比較情報：15.3%

・業界別のユースケース集：9.0%

・その他：0.0%

・特にない：3.6%

・わからない/答えられない：0.9%

■39.6％が、今後3年以内に AI エージェントの活用範囲を「一部業務での活用拡大を検討したい」と回答

　「Q9.今後 3 年以内に、AI エージェントの活用範囲をどのように広げたいと考えていますか。」（n=111）と質問したところ、「一部業務での活用拡大を検討したい」が 39.6%、「全社的な活用を目指したい」が 37.8%という回答となりました。

・一部業務での活用拡大を検討したい：39.6%

・全社的な活用を目指したい：37.8%

・現状維持（今の範囲で継続的に活用）：9.0%

・新規事業や新サービスの基盤として活用したい：5.4%

・顧客向けサービスや外部システムとの連携にも展開したい：3.6%

・その他：0.0%

・わからない/答えられない：4.5%

■「試行錯誤しながら、改善が見込める部分に適用して効率を図りたい」や「多様な業務で生成 AI を活用する」などの声も

　Q9で「わからない/答えられない」以外を回答した方に、「Q10.Q9 で回答した以外に、AI エージェントの活用に関してお考えがあれば自由に教えてください。（自由回答）」（n=106）と質問したところ、「試行錯誤しながら、改善が見込める部分に適用して効率を図りたい」や「多様な業務で生成 AI を活用する」など51の回答を得ることができました。

＜自由回答・一部抜粋＞

• 試行錯誤しながら、改善が見込める部分に適用して効率を図りたい。

• 多様な業務で生成AIを活用する。

• 自社環境やビジネスモデルにも適合できるようにすること。

• AI にすべてを任せるのではなく、うまく活用できればいい。

• コストカットにつながる。

• 使いこなせるようになって、適用範囲を広げたい。

■まとめ

　今回は、AI エージェントを業務で利用している「情報システム部門」「DX 推進部門」「AI 推進部門」の方 111 名を対象に、AIエージェント活用に関する実態調査を実施しました。

　まず、約半数（51.4％）が既存システムとの統合・連携の複雑さを最大の課題として挙げ、複数エージェントの効率的な連携（42.3％）、判断過程の不透明さ（39.6％）が続くことが明らかになりました。具体的な活用分野では、「ヘルプデスクや社内問い合わせ対応」が最も多く（52.3％）、次いで「システム監視や運用管理」（46.8％）、「データ分析やレポート作成」（45.9％）が上位を占めました。導入効果としては第 1 位が「作業品質の向上」（57.7％）、第 2 位が「24 時間対応の実現」（42.3％）となった一方で、業務負担の面では「人材面」（29.6％）が最も大きく、外部支援ニーズとして「導入事例やベストプラクティスの共有」（52.3％）が最上位となったことが分かりました。

　今回の調査では、AI エージェント活用が技術的な導入段階から、実装・運用の最適化段階への転換期にあることが示唆されました。今後はセキュリティ機能の強化と判断根拠の透明性確保を進めながら、複数エージェントの連携による高度な自動化への進化が期待されます。企業には、技術面だけでなく、専門人材の育成や外部専門サービスの活用を含めた包括的な支援体制の構築が求められるでしょう。

---

■クラウドエースの生成 AI 活用支援

Google Cloud の先進的な AI プラットフォームとクラウドエースの技術・知見を融合し、貴社のビジネス課題を解決する生成 AI ソリューションを提供します。Vertex AI、Gemini といったGoogle Cloud の最新技術と、クラウドエースが培ってきた豊富な導入実績に基づく知見を最大限に活用し、お客様のビジネスにおける生成 AI の企画から開発、導入、そして運用に至るまでを一貫してご支援いたします。堅牢なセキュリティを備えた環境で、業務効率の大幅な向上、革新的な新サービスの創出、そして企業全体のデジタルトランスフォーメーション（DX）推進を実現。クラウドエースがお客様のパートナーとして伴走し、生成 AI 活用の成功へと導きます。

詳しくはこちら：https://cloud-ace.jp/service/generative-ai/

---

■ クラウドエース株式会社について

本社 : 東京都千代田区大手町 1-7-2 東京サンケイビル 26 階

代表取締役社長 : 吉積 礼敏 

ウェブサイト：https://cloud-ace.jp 

事業内容：クラウドエースは Google Cloud の日本トップクラスの実績をもち、海外にも複数の拠点をもつシステム インテグレーターです。クラウドの導入設計や運用・保守、システム開発、生成 AI 活用までをワンストップで提供いたします。 Google Cloud 認定トレーナーが多数所属しており、高い技術力とサービス品質で、Google Cloud プレミアパートナーとマネージド サービス プロバイダ、Google Maps Platform のパートナーにも認定されています。製造、小売、情報通信、ゲームなどあらゆる業界において 1,000 社を超える顧客をサポートしてきた知見を活かし、ビジネスの成功に直結するクラウド活用を提案いたします。

※Google Cloud、Google Maps Platform は Google LLC の商標です。

※IDEATECH、リサピーは株式会社IDEATECH の登録商標です。

出典：PR TIMES

本プレスリリースの内容や詳細についてのお問合せは以下までご連絡ください。

企業プレスリリース詳細へ （2025年10月9日 11時00分）