ビルド対購入の変化：32％の企業がエージェンタックコーディングツールを選択している

• 世界の組織の約3分の1が、社内でのAI開発に注力しています。32％がソフトウェアの購入をやめているエージェント型コーディングツールを活用する。
• この構造的変化は、優れたパフォーマンスを持つ企業において最も顕著に見られます。ほぼ半分は外部の買収がない.
• 導入数値によると、75％の組織がエージェント型AIを試験的に利用していることがわかります。わずか17％の企業がエージェントを導入している。生産中です。
• この変化により、開発者の役割が根本的に変わる。高レベルなアーキテクチャへ移行する作業.

マッキンゼーの『State of AI 2026』報告によると、約3分の1の組織が外部ソリューションを購入する代わりに、AIコーディングエージェントを利用して自社でソフトウェアを開発することに決めている。この戦略的な転換は特にテクノロジー業界で顕著であり、回答者の41％が自社で開発を行っている。次いで、医療業界（39％）やプロフェッショナルサービス業界（38％）が続く。年間収益が10億ドル以上の大企業では、54％がAIを全社的に導入している。

マッキンゼイのシニアパートナーであるリーヴェン・ヴァン・デル・ベケンは、これを「リーダーが運営コストを設計上の制約とみなすという文化的変化」と表現しています。エージェント型コーディングツールを活用することで、これらの組織は実験的な方法から、少なくとも1つのビジネス機能において定期的にAIを利用するようになります。目的は、技術に関する主導権を自分たちが握り、外部パートナーや専有ベンダーの依存を減らすことです。

この変化を促す基盤となる技術構造化されたワークフローに依存している複雑なプロンプト設計の代わりに、開発者はAGENTS.mdファイルを利用して一貫したコンテキストを提供し、AIエージェントが定められたガイドラインや技術スタックに従って動作するようにしています。この方法により、エージェントは実装の詳細を処理でき、一方でエンジニアはシステムアーキテクチャや高レベルな設計に焦点を当てることができます。

AWSとOpenAIは、この傾向をさらに加速させました。最新のモデルをKiroに統合するこれらのプラットフォームでは、スペックに基づいた開発手法が用いられています。つまり、製品のアイデアを具体的な実装計画に変換した後でコードを生成するのです。この方法により、反復作業のコストを減らし、自動化されたプロパティベースのテストを通じてコードの正確性を向上させることができます。

なぜ、多くの内部ビルドが失敗するのでしょうか？

戦略的な意欲があったにもかかわらず、実際の成果と実装の間には大きな差があります。MIT NANDAの研究によると、内部で開発されたAIシステムの成功率は33％に過ぎず、ベンダーが提供するツールの場合は67％という成功率になります。この差異は、コアシステムを置き換えることなく、自律型エージェントを既存の企業インフラに統合するということがどれほど複雑であるかを示しています。

ガートナーによると、コストの高騰やビジネス価値の不明確さにより、2027年末までに40％以上のエージェンタルAIプロジェクトが中止されると予測されています。一方で、75％の組織がエージェンタルAIを導入していますが、完全に実用可能なシステムを持っている組織は11％に過ぎません。また、金融的な負担も増大しており、20％の組織がAI運用費用の問題に直面しています。

高い失敗率は、成功がコスト管理や開発リスクの管理における規律に依存していることを示唆しています。企業は、単に開発トレンドを追うのではなく、どこに事業を展開し、何を購入し、どこと提携するかを慎重に決めるべきです。適切なガバナンスや人間が関与する管理システムがない場合、自律的なエージェントは、脆弱性を生み出す可能性があります。.

これは、より大きなAI市場にどのような影響を与えるのでしょうか？

社内開発への移行が、企業ソフトウェア市場を変容させており、従来のソフトウェアベンダーにとって不安定な状況が生まれています。Orchestraのような企業は、それに対応しています。エージェント制御プランの実行既存のデータストリームを接続することができ、交換の必要がない。これらのプラットフォームは、パイプラインの実行コストを最大80％削減し、インフラの移行を加速させることを目指している。

サイバーセキュリティ企業も、エージェンタイア時代に適応しています。CrowdStrikeは、エージェンタイア型AIセキュリティのエコシステムを構築するために、AIパートナーの専門化プログラムを導入しました。これには、パートナーが開発したエージェントがセキュリティ要件を満たしているかを確認するための「Verified Agent」認証も含まれています。

この傾向は、ソフトウェア開発の範囲を超えて、より専門的な分野にも及んでいます。AMBRというブランド名に変更したAmber International Holding Limitedは、金融や企業業界向けの高度なAIエージェントの開発に注力しています。同様に、Standish Managementも、文書処理が多いファンド管理業務を自動化するため、エージェント型プラットフォームを導入しています。

2026年までに市場が成熟するにつれて、成長は…によって推進される。ワークフローへのより深いAIの統合しかし、導入と実際の運用がうまくいかないという問題は、依然として重要な課題です。組織は、エージェント型ツールの効率性の向上と、自律型システムがもたらす運用上のリスクとの間のバランスを取る必要があります。