2025年までの過剰な期待から一転、ハイプ起点で飛びついたAIプロジェクトの淘汰が進行している。Gartner社は2027年までに40%以上のプロジェクトがキャンセルされるが、その後は2030年にかけて本格的な普及期に入るとの見通しを示している。
企業にとっては早期参入による先行者優位を取るか、リスクを取って失敗の教訓を静観するか、2026年は経営判断が難しい局面にある。
特にデータプライバシーの懸念、想定外のコスト爆発、セキュリティリスクなどの問題は、失敗の代償が非常に大きい。その一方で問題起点のAI導入、AIの非決定的な振る舞いの制御、AIが得意な用途の絞り込みなど、しっかりと“ツボ”を押さえることで成功の可能性は高まる。
人間に適正があるようにAIにも得意な仕事、不得意な仕事がある。例えば、学習ボリュームが精度に直結するコーディングやルールの明確なカスタマーサポート、構造化された文章の要約などは能力を発揮する。
その反面、曖昧な目標設定や刻々と変化する状況の臨機応変な対応、エラーからの自律回復などは不得意な他、従来型システムやSaaSの方がコストパフォーマンスが優れている分野も多く存在する。
AI特有の「非決定的な振る舞い」は出力品質の低下やコスト爆発など様々な問題の根本原因であり、許容範囲内に「封じ込める」ことができなければPoCの無限ループから抜け出すことはできない。
失敗の教訓を凝縮した「Agent Engineering」は、バウンデット設計（行動を閉じ込める）、ゴールデンタスク（入出力の模範解答）、グレースフル・デグレーション（機能縮小と持続性）、（Human-in-the-loop（人間の適切な介入）など、PoCとGo-Liveの間のキャズムを乗り越えるための最大の武器である。
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元データ：PowerPoint、91スライド、A4サイズ