UiPath、AIとエージェンティックオートメーションに関する2026年のトレンド発表 - グローバル版とアジア太平洋版に違い

グローバル版とアジア太平洋版のトレンドは以下の通り。

グローバル版の7つのトレンド

再発明の原動力は「必要性」
AIによるROIの実現
業務特化エージェントの本格化
マルチエージェントシステムへの移行
コマンドセンターの確立
ガードレールの強化
データのメタ化

アジア太平洋版の6つのトレンド

アジア太平洋および日本地域が世界のAI発展基盤として躍進
ブームから真価へ：AI投資に測定可能な成果が求められる
収益から売上へ：AIのビジネスインパクトが拡大
オーケストレーション：エージェンティックAIが大規模エンタープライズAIを実現
信頼がAI成長の方向性を決める
エージェンティックな労働力の時代が到来

以下、プロダクトマーケティング部部長夏目健氏が説明したグローバル版の7つのトレンドのポイントを紹介しよう。

UiPath プロダクトマーケティング部部長夏目健氏

トレンド（1）再発明の原動力は「必要性」

IBMの調査では、Cレベル経営層の78％が、エージェンティックAIの価値を最大化するには、新しいオペレーティングモデルが必要であることに同意している。

夏目氏は「従来のオペレーティングモデルは人が中心だった。しかし、エージェンティックAIは自律的に作業してくれるので、人とエージェンティックAIで役割を分担する必要がある。大きな変革が必要になる」と説明した。

2026年はオペレーティングモデルを定義するため、人、ロボット、エージェント間のワークフローとガバナンスを明確化し、それに必要なテクノロジーとアーキテクチャを整理する必要があるという。

同社は変革に向けた課題として、「作業の再配分」「高付加価値プロセスへの進出」「継続的な適応」「境界の曖昧化」を挙げている。

トレンド（2）AIによるROIの実現

企業が新しい技術を導入する際にはPoC（概念実証）を行うことが多いが、2026年はPoCの段階を終え、本番運用へと移行する年になるという。2025年はエージェンティックAIの本番稼働には至らなかった企業が多かったと見られるが、その理由について、夏目氏は次のように説明した。

「技術が不足していたために本番稼働が進まなかったのではなく、どうビジネスの価値に結び付けるかが不足していた。2026年はこれが見えてきている」

また、夏目氏は「技術検証はスモールスタートで行われがちだが、AIエージェントは課題が大きく成果が期待できる領域から始めたほうがよい。横展開もしやすいがあり成果の大きな領域において検証を始めたほうがよい。横展開もしやすい」と述べた。大規模に検証を行うとなると、技術や人手の不足が懸念されるが、生成AIなどを活用することでカバーできるという。

さらに、さらに評価指標についても、従来のコスト削減だけでなく、ビジネスの俊敏性、顧客体験の向上、取引コストの削減といった成果を含めた新たな指標が必要になるとしている。

トレンド（3）業務特化エージェントの本格化

SalesForceなど業務に特化したエージェントを提供する企業が増えているが、2026年は業務特化エージェントのソリューションが台頭するという。

夏目氏は、「PoCに時間をかけている間に業務やテクノロジーが変化し、後れを取る可能性がある。AIエージェントがパッケージ化されたソリューションを使えば、すぐに効果を出せる」と述べた。

トレンド（4）マルチエージェント

2026年は、エージェンティックAIを単独で使うのではなく、束ねて利用するマルチエージェントへの移行がトレンドとなるという。「単一のエージェントに多くの機能を持たせるのではなく、専門エージェントを組み合わせることが有効活用のポイントだ」と夏目氏。

ただし、マルチエージェントを利用するにあたっては、エージェントの連携、権限、パフォーマンスを管理するためのオーケストレーションを設計する必要がある。加えて、特化したサイバーセキュリティとアクセス制御を統合したアーキテクチャも必要となる。さらに、人が複数のエージェントを使いこなすためのスキルも重要となる。