AIエージェントは急速に普及中。しかし「信頼」は追いついていない
ハーバード・ビジネス・レビュー（Harvard Business Review）は、WorkatoおよびAWSとの共同調査を通じて、エンタープライズAIの信頼性（AI Trust）に関する新たな課題を明らかにしました。
この調査が示したのは、多くの企業がエージェント型AI（Agentic AI）に期待を寄せている一方で、その運用を任せられるだけの信頼基盤が整っていないという現実です。
Fortune誌による分析では、「自律的にコア業務を任せられるAIを“完全に信頼している”企業はわずか6％」という結果が報告されました。それにもかかわらず、86％の企業が今後2年間でAgentic AIへの投資を拡大すると回答しています。
つまり今、野心と準備の間に生じているトラストギャップ（Trust Gap）こそ、エンタープライズAI導入の最大の課題なのです。そしてこのギャップを埋める鍵となるのが、Enterprise Orchestration（エンタープライズオーケストレーション）とEnterprise MCP（エンタープライズMCP）です。
AIエージェント導入は加速中、しかし基盤は追いついていない
調査によると、多くの組織がエージェント型AIに関心を寄せていますが、その多くが「AIに完全な自律性を与えること」に慎重です。
- 43％：AIを「限定的または定型的タスクのみに利用」
- 39％：AIを「監督付きまたは非コア業務に制限」
- 20％：自社インフラがAI導入に「十分対応できる」と回答
- 15％：データやシステムが「スケールに耐えうる」と認識
また、HBRのレポート内で定義されたAI準備度（AI Readiness Index）によると：
| カテゴリ | 割合 |
| リーダー企業（Leaders） | 27％ |
| フォロワー企業（Followers） | 50％ |
| 遅れ組（Laggards） | 24％ |
つまり、多くの企業はまだAIエージェント導入の「構造的な準備」が整っていない状態です。一方、リーダー企業が成功している理由は、より多くのAIを試しているからではなく、AIを安全に運用できるエンタープライズ基盤に投資しているからです。
「信頼のギャップ」はAIの問題ではなく、オーケストレーションの問題
調査では、AI導入を阻む要因として次のような懸念が挙げられました。
- 31％：サイバーセキュリティおよびプライバシー管理の懸念
- 23％：AI出力の品質やデータ整合性への不安
- 22％：ビジネスプロセス自体の未整備
- 22％：テクノロジー基盤の制約
これらはAIモデルの問題ではなく、エンタープライズアーキテクチャの課題です。
そして、こうした課題を解決するために多くの企業が注目しているのが、Enterprise Orchestration（エンタープライズオーケストレーション）です。
HBR調査によると、74％以上の企業がオーケストレーション基盤の導入を進行中または検討中です。
理由は明確です。オーケストレーションは、AIエージェントが安全にデータやシステムを横断して動作するための“神経網”だからです。
その中心にあるのが、Enterprise MCP（モデルコンテキストプロトコルのエンタープライズ拡張層）です。これは、ガバナンスとセキュリティを兼ね備えたAI対応オーケストレーション基盤であり、システム・データ・業務プロセスを「AIが安全に活用できるサービス」として提供します。
レポートの全貌を読む：信頼あるAI導入のための新しい基準
ハーバード・ビジネス・レビューがWorkatoおよびAWSと共同で発表した「Enterprise Agentic AI: The Foundations of Trust（エンタープライズエージェントAI：信頼の基盤）」では、世界600名以上のCIO・CTO・ビジネスリーダーへの調査結果がまとめられています。
本レポートでは、次のテーマを深掘りしています。
- AIエージェント導入の現状と課題
- リーダー企業と遅れ組の違い
- 企業が直面するAIリスクとコンプライアンス対策
- Enterprise Orchestrationの台頭と新たなアーキテクチャ標準
- コア業務への自律型AI導入に向けた準備状況
AI導入の「信頼性」と「統制」を両立するための具体的な道筋を知ることができます。
▶︎ HBR × Workato × AWS 共同調査レポートをダウンロードする
結論：AI導入の成功は「信頼の基盤」づくりから
AIエージェントの可能性を最大限に引き出すには、テクノロジーそのものよりも、信頼を築くエンタープライズ基盤が欠かせません。
ガバナンス、データ品質、セキュリティ、オーケストレーション、そしてEnterprise MCP。これらが揃って初めて、AIは「安全に任せられる存在」になります。
Workatoは、エンタープライズAIを信頼性とガバナンスのもとで実現するためのオーケストレーションプラットフォームとして、企業のDX推進を支援します。