[ITmedia エンタープライズ] FDEが構築したAIエージェントの7割、企業が放棄へ Gartner予測

ベンダーのエンジニアと直接協力して構築したAIエージェントを、2028年までに企業の7割が放棄する――。Gartnerはそう予測する。しかも、原因は技術の未熟さではなく、案件の「構造」にあるという。何が企業をつまずかせ、どうすれば避けられるのか。

» 2026年10月12日 11時15分 公開

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　Gartnerは2026年9月29日（現地時間）、ベンダーのフォワードデプロイドエンジニアリング（FDE）が構築したAIエージェントを、2028年までに企業の70％が放棄するとの予測を発表した。ベンダーFDEは、ベンダーのエンジニアが顧客と直接協力してソリューションを構築、展開するモデルを指す。

　Gartnerのムクル・サハ（Mukul Saha）氏（シニア ディレクター アナリスト）は「FDEの成功は、スコープとインセンティブからガバナンスや所有権、出口戦略に至るまで案件の構造を正しく設計することから始まる」と述べる。

　Gartnerによれば、FDE案件は技術面で失敗する前に、構造面で失敗することが多い。では、ユーザー企業はなぜ、自ら構築に関わったAIエージェントを使い続けられなくなるのか。Gartnerが指摘する、企業がAIエージェント放棄に至る背景とは。

AIエージェントを放棄する企業、何につまずくのか？

　企業がAIエージェントを放棄する理由としてGartnerが挙げるのは、コストの高騰と、企業が自力でAIエージェントを進化させられないことだ。サハ氏によると、多くのプロバイダーが実装やプロフェッショナルサービス、ソリューションエンジニアリング、AIコンサルティングに「フォワードデプロイド」というラベルを付けている。戦略的に聞こえるという理由で使う例もあり、中には、プレミアム料金に見合う提供体制の厚みやプログラム管理、変更管理の成熟度を持たないまま、その料金を課す例もあるという。

　Gartnerは、顧客が初期には迅速な進捗（しんちょく）を得られても、社内に能力を蓄積できない恐れがあると指摘する。スコープが明確になった後であれば、従来のサービスやパートナーのモデルの方が低コストで、結果も予測しやすい形で提供できる可能性のある作業に、プレミアム料金を払い続けることになるという。

　こうした状況から、Gartnerは、複数の顧客に共通する要望をベンダーの製品の標準機能として取り込めるFDE案件は、2028年にかけて20％に満たないと予測する。その結果、コンサルティングサービスがFDEの名で販売される「FDEウォッシング」のリスクが高まるとしている。

　サハ氏は、スコープが適切に定められたFDE案件は、ガバナンスやビジネス価値の提供、知的財産の所有権、プロジェクトの共同所有、知識移転、出口戦略について初日から明確な指針を持つと述べる。Gartnerは、本物のFDEモデルを構成する要件として次の3つを挙げる。

図1　“本物”のFDEモデルを構成する3つの要件（出典：Gartnerのプレスリリース）

1. 成果に対する責任（Outcome ownership）：　本物のFDEの評価基準は、プロジェクトの納品だけではなく、実際のビジネスへの影響と本番環境の安定性だ。成功の定義が「プロジェクトを出荷した」であれば、それはプロフェッショナルサービスを買っているにすぎない
2. 価値志向のインセンティブ（Value-oriented incentives）：　成功は、請求時間やプロジェクトのマイルストーン、プラットフォームの採用そのものではなく、ビジネス成果と実現した価値で測る
3. 顧客への深い組み込み（Deeply embedded）：　FDEは多くの場合、顧客の環境とベンダーのコードベースの双方に対する全階層のアクセス権を持ち、チケット経由の依頼を待たずにリアルタイムで構築と反復を進める

「社内の準備不足」を理由に延長してはいけない

　FDE案件の成否は契約前から移行時までの判断に左右される。Gartnerはソフトウェアエンジニアリングのリーダーが取るべき行動を3段階で示す。

　第1段階は契約前だ。FDEは、深い製品知識や迅速な適応、ベンダー技術と自社の運用環境の密接な統合を必要とする課題に限って使う。サハ氏は、実装予算ではなくビジネス成果に責任を負うエグゼクティブスポンサーを特定するよう求める。調達部門が扱う範囲にとどまらず、成果物や知識移転、知的財産権などに関する契約要件を定めるべきだとしている。移行または出口の責任も、その契約要件に含まれる。

　第2段階は実施中だ。FDEを社内のドメイン専門家やエンジニア、エンドユーザーのチームに組み込み、重要な知識を共有し、実際の業務の進め方をソリューションに反映させる。サハ氏は、反復的なビジネス検証を定期的に行うよう促す。技術性能だけでなく、AIを責任ある形で拡大するための運用モデルも評価の対象にする。各反復で意思決定権を定め、自律性と人の監督のバランスを決め、AIの確信度や例外をどう伝えるかを明確にする。その上で、ユーザーの信頼と説明責任を支えるガバナンスの仕組みを築くという。

　第3段階は出口であり、自立を証明する段階だ。社内チームの準備が整っていないという理由で案件を延長せず、当初に定めた出口計画を実行する。サハ氏は「成功は実装の完了ではなく、企業がその技術を管理し、最適化し、拡大できるかどうかで測る」と述べる。業務プロセスや優先順位、リスクプロファイルの変化に合わせて人とAIの意思決定モデルを適応させる能力も、その中に含まれるという。

　GartnerはFDEを提供モデルとして捉えるべきだとしている。技術力が高く製品に精通した技術者を顧客の近くに配置する手法はエンタープライズソフトウェアでは以前からあり、新しいのはそれを巡る宣伝の過熱ぶりだと指摘する。

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本記事は制作段階でChatGPT等の生成系AIサービスを利用していますが、文責は編集部に帰属します。