エージェント型AIは、AIの活用方法における大きな転換点となります。もはや単に意思決定を支援するだけにとどまらず、実際のビジネス運営の中で直接行動を起こすようになったのです。

Arlington Researchの調査に基づく本レポートでは、組織が実運用におけるAIに求める要件と、現在多くの組織が提供できている実態との間にある「Trust Gap（信頼のギャップ）」を明確に示しています。

信頼できるエージェント型AIを実現するには、次の3つの基盤が必要です：

- **ライブデータ**： 前回のコピー時点ではなく、「今」起きている状況をリアルタイムに反映するデータ
- **適切なデータ**： 共通のビジネス上の意味とコンテキストによって補強・拡張されたデータ
- **ガードレール**： 行動のガバナンスと説明可能性を維持するために、アクセスやツールに組み込まれた制御機能

これらの基盤がなければ、AIの行動は脆弱な（不確実な）ものとなります。拡張（スケール）が困難で、ガバナンスが効かず、正当性の説明も難しくなります。

本レポートでお読みいただける内容：

- 実運用におけるAIの信頼が最初に損なわれるポイント（ライブデータ、適切なデータ、ガードレール）
- AIが実行フェーズへ移行する際、セマンティクスとプロバナンス（データの由来・根拠）が決定的な障壁となる理由
- 分散型エンタープライズ環境全体でエージェント型AIを支援するために必要なアーキテクチャ上の変化


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