Salesforce研究でAIエージェントの65%が複数ターンタスクで失敗：企業導入の現実

2025年06月30日

Salesforce研究でAIエージェントの複数ターンタスクの成功率は35%に留まる
単一ターンタスクでは58%の成功率を記録するも複雑な業務で大幅低下
UI操作の失敗と機密情報への配慮不足が主要な課題として浮上

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企業向けAIエージェントの現実的な性能限界が明らかに

Salesforceが実施したCRMArena-Pro ベンチマークテストにより、現在の最先端AIエージェントが企業環境での複雑なタスクにおいて深刻な性能限界を抱えていることが判明しました[1]。この研究では、Google のGemini 2.5 ProやOpenAIのO1といった主要モデルを対象に、19の実際のビジネスタスクを用いて評価が行われました。

最も注目すべき結果は、単一ターンのCRMタスクでは58%の成功率を記録したものの、複数のステップを要する複雑なワークフローでは成功率が35%まで大幅に低下したことです[2]。これは、現在のAIエージェントが単純な指示には対応できるものの、実際の企業業務で求められる連続的な判断と実行には大きな課題を抱えていることを示しています。

この結果は、AIエージェントの導入を検討している企業にとって重要な警鐘となります。単発の作業では一定の成果を期待できるものの、実際のビジネスプロセスは複数のステップが連鎖する複雑な構造を持っています。例えば、顧客からの問い合わせ対応では、まず問題を理解し、関連データを検索し、適切な回答を生成し、必要に応じてフォローアップを行うという一連の流れが必要です。現在のAIエージェントは、この「文脈を保持しながら連続的に判断する」能力において、まだ人間の期待水準に達していないのが現実です。

UI操作と機密情報処理における深刻な技術的課題

Carnegie Mellon大学とSalesforceの共同研究により、AIエージェントの失敗要因がより詳細に分析されました。特に深刻な問題として、ユーザーインターフェース要素の適切な処理ができないことと、タスクの不完全な実行が挙げられています[1]。これらの技術的制約は、実際の企業システムでの運用において重大なリスクを生み出す可能性があります。

さらに懸念すべきは、現在のAIエージェントが機密情報に対する配慮を全く示さないという点です。企業環境では、顧客データや財務情報などの機密性の高い情報を適切に扱う必要がありますが、現在のシステムはこうしたセキュリティ要件を理解していません[1]。

UI操作の失敗は、まるで初めてコンピューターを使う人がマウスの使い方を理解していないような状況に似ています。AIエージェントは画面上のボタンやメニューの意味を理解できても、それらを適切な順序で操作することができません。また、機密情報への無配慮は、企業にとって致命的なリスクとなり得ます。人間の従業員であれば、重要な顧客データを扱う際に自然と慎重になりますが、AIエージェントはそうした「常識的な判断」を持ち合わせていません。これは技術的な問題というより、AIの根本的な理解能力の限界を示しているといえるでしょう。

業界専門家が予測する導入タイムラインと現実的な期待値

Gartnerのアナリストは、現在のエージェント型AIが複雑なワークフローに対する成熟度を欠いており、投資収益率（ROI）の観点から疑問視する見解を示しています[1]。しかし、同時に2028年までにはより多くの企業での採用が進むと予測しており、技術の進歩に対する期待も表明しています。

Salesforceの研究では、CRM専門家による検証を経た現実的な合成データ環境を使用することで、実際の企業環境により近い条件での評価を実現しました[2]。この厳密な評価手法により、従来の楽観的な性能予測とは大きく異なる現実的な数値が明らかになったのです。

この状況は、新しい技術の「期待の谷」を典型的に表しています。初期の華々しい発表や概念実証では高い成功率が報告されがちですが、実際の運用環境では予想以上の困難に直面するのが常です。企業の意思決定者は、AIエージェント導入を検討する際に、現在の技術水準を正確に把握し、段階的な導入戦略を立てることが重要です。まずは単純なタスクから始めて、システムの信頼性を確認しながら徐々に複雑な業務に拡張していく「スモールスタート」のアプローチが現実的でしょう。2028年という予測も、技術の成熟を待つ慎重な姿勢の表れといえます。

まとめ

Salesforceの研究結果は、AIエージェントの企業導入における現実的な課題を浮き彫りにしました。65%の失敗率という数字は、技術の限界を示すと同時に、適切な期待値設定の重要性を教えています。企業は短期的な完全自動化を期待するのではなく、人間との協働を前提とした段階的な導入戦略を検討すべきでしょう。