AIエージェントは「試す」から「本番で動かす」へ――Agentic AI Summit '26 Fall 現地レポート

Agentic AI Summit ’26 Fallの会場。Day2も多くの参加者がセッションに耳を傾けた。
現地撮影／Day2

AIエージェントは、動くものを作るところまでは速い。難しいのは、その先だ。

現場で本当に使われるのか。企業データへ安全につなげられるのか。人間とAIの責任境界をどこに引くのか。品質やコストをどう測り、本番システムとして継続運用するのか。

2026年10月29日・30日に開催された「Agentic AI Summit '26 Fall」は、こうした“PoCの次”を、ビジネスとエンジニアリングの両面から扱った2日間だった。

Day1はGemini Enterpriseを中心に、AIエージェントを社内で「使われる状態」にするまでの全社展開が主題。Day2はAgent Platformを中心に、開発・デプロイ・運用を含む「本番で動かす」ための設計が主題となった。

本特集では、現地取材と公開アーカイブを横断し、Day1・Day2の4本の総覧と、基調講演レポート「複利のAI」から2日間を整理する。各総覧からは、先行取材した企業別レポートやテーマ別の深掘りへ進める。

イベント直前の10月27日に公開された「生成AI活用事例集 2026年10月版」。国内121社の事例がまとめられている。
現地撮影

2日間を貫いたテーマは、「試す」から「任せる」への移行

Day1とDay2は対象読者こそ異なるが、実際には同じ問題を別の角度から見ている。

Day1で問われたのは、社員がAIを使い、作り、会社固有の知識やデータへ接続できる状態をどう作るかだった。Day2では、そのエージェントを品質・権限・セキュリティ・コストまで含めてどう本番運用するかへ議論が進んだ。

つまり、企業AIの競争力は「どのモデルを導入したか」だけでは決まらない。組織、データ、ガバナンス、評価、経済性まで含めて、AIを仕事の仕組みに変えられるかが問われている。

Day1――AIを「全社で使われる状態」にする

Day1 Track 1・2では、基調講演、第6回AIエージェント事例アワード、足立区、MIXI、資生堂、大阪ガス、Hajimariなどを通して、AI活用を個人の試行から組織の仕組みへ変える方法が語られた。

Day1の第6回AIエージェント事例アワード。Contreaの最優秀賞表彰は、企業の仕事を変える実践が集まった1日を象徴する。
現地撮影／Day1

Day2――AIエージェントを「本番で動かす」

Day2はエンジニア向けに軸足を移し、Production Architecture、Antigravity、Agent Swarm、Knowledge Map、コロプラのA2A、損保ジャパンのMLOps、ビデオリサーチのデータカタログなどから、本番運用の条件を具体化した。

Day2会場の「Ask the Speaker」。セッションの外でも登壇者と参加者が言葉を交わした。
現地撮影／Day2

技術を現場の価値につなげるには何が必要か。Day2のAsk the Speakerでは、Google CloudのKaz Sato氏に数分間、現場定着、本番での安全性、開発者の役割、マルチエージェントのコストについて補足的に話を聞いた。

Ask the Speaker：「泥臭いコミットメントがないとAXは実現しない」Kaz Sato氏が語った、AIエージェントを本番で動かす条件

AI投資を「使い捨て」にしない――特集を貫く「複利のAI」

Day1基調講演で示された重要な考え方の一つが、AIを一度使って終わる“使い捨て”から、Skillや業務知識を蓄積し、次の仕事で再利用する“複利”へ変えることだった。

この視点は、MIXIがベテランの判断プロセスを残す取り組み、テレビ朝日が編集ノウハウをレシピ化する事例、そしてTokenomicsでモデルを交換可能にしながら企業固有の仕事の型を残す設計にもつながる。

この論点は、Day1基調講演レポート「AIのコストを『使い捨て』から『資産』へ、Google Cloudが説く『複利のAI』」で詳しく紹介している。

この特集の読み方

組織への定着を知りたい人はDay1、本番運用の設計を知りたい人はDay2から読むと、関心のある論点を追いやすい。「複利のAI」は、AI利用から企業に何を残すかを考えるためのテーマ記事だ。

先行公開した10本――総括から企業別・テーマ別へ

本総括だけで終わらず、個別事例まで追えるよう、先行公開した10本をDay1・Day2に分けて整理した。関心のある論点から読み進めてほしい。

DAY 1｜7本

DAY 2｜3本

まとめ――AIエージェントは、モデルではなく「企業システム」になる

2日間を横断して見えてきたのは、AIエージェントが“便利なAI機能”から“企業システム”へ変わり始めていることだ。

本番で必要になるのは、賢いモデルだけではない。社員が使えること、企業の知識へ接続できること、権限を限定できること、品質を評価できること、コストを管理できること、そして人間へ判断を戻せることだ。

「試す」段階を越えた先で、企業がどこまでAIへ仕事を任せられるか。本特集では、そのための実装知と組織設計を追っていく。

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現地で見えた「学ぶ仕組み」――GEAR

会場では、Google Skillsを軸にAIエージェント開発スキルを学ぶ「GEAR（Gemini Agent Ready）」の案内も行われていた。登録者向けにはGoogle Cloudロゴ入りのポーチまたはクリアキーホルダーを選べるノベルティも用意され、会場アンケート回答者にはAgentic AI Summit ’26 FallのTシャツが抽選で当たる案内もあった。企業AIの本番化では、製品や基盤だけでなく、使い手・作り手を増やし、参加を促す仕組みも必要になる。こうした会場設計も今回のサミットの現地性を感じさせた。

会場のGEARブース。登録者向けの案内やノベルティも用意されていた。
現地撮影