327%

これは、2025年6月から10月にかけてDatabricks上でのマルチエージェント・ワークフローの採用が伸びた幅です。

2026年1月27日に公開されたDatabricksの「State of AI Agents」レポートが示す数値の一つにすぎません。同レポートは20,000社以上のテレメトリデータをもとに作成され、そのうち60%超がFortune 500企業です。

前回の投稿では、Lakehouseアーキテクチャと、日本の主要企業がそれを基盤に選ぶ理由についてお伝えしました。今回は、そのプラットフォーム上で実際に何が起きているかを見ていきます。

アストラゼネカはDatabricks Agent Bricksを活用し、コードを一行も書かずに40万件超の臨床試験文書を解析。60分以内に構造化データを抽出しました。フランクリン・テンプルトンは、ガバナンスに準拠したファンド分析エージェントを構築し、従来は数日かかっていたリサーチを数秒に短縮しました。推論・計画・実行を行う本番運用レベルのAIエージェントが、あらゆる業界で実用化され始めています。

それでも、エージェントを本番環境で展開できている企業はわずか19%にとどまります。

差を生むのはモデルではありません。ガバナンスです。ガバナンスツールを活用している企業は、そうでない企業と比べてAIプロジェクトの本番移行件数が12倍。体系的な評価を実施している企業は6倍です。

Unity Catalog上でデータ資産・モデル・ツールを一元管理。on-behalf-of access controlにより、エージェントは安全にタスクを委任でき、多くの導入を頓挫させる権限の拡散を防ぎます。

このせめぎ合いが最も鮮明に表れるのが、日本です。

日本は22万人規模のIT人材不足という構造課題に直面しています。本番適用には部門横断の合意形成、監査対応、複数部門へのエビデンス提示が欠かせません。ですが、動きは確実に出ています。

ToyotaのObeyaの取り組みでは、退職する熟練エンジニアの知見を継承するAIエージェントの構築が進んでいます。NTT DATAはDatabricksとの戦略的パートナーシップのなかで、人間に近い能力でタスクを実行するエージェントの開発を掲げ、2027年度末までに500名のエンジニア育成が進められています。

そして2026年1月28日、DatabricksはISMAP認証を取得しました。日本で厳格なセキュリティ要件を持つ組織にとって、極めて大きな信頼シグナルです。日本で最もセキュリティ要件の高い組織への扉が、大きく開かれました。

AIエージェントは、人材不足を単純に補うものではありません。ガバナンスが確立されたプラットフォーム上でエージェントを使いこなすエンジニア一人が、かつてチームで担っていた業務をカバーできる時代になりつつあります。

日本でエージェントを本格展開できる企業は、最高のモデルを持つ企業ではありません。すべてのステークホルダーに対して、エージェントが顧客データに関してハルシネーションを起こさず、社内の権限境界を越えないことを、文書と監査証跡で証明できる企業です。 このガバナンス重視の現実こそが、私たちの専門領域です。Ultra Tendency JapanはDatabricksパートナーとして、日本と欧州の企業がPoCから本番運用へ進むための実装を支援しています。