エージェント型AIフレームワーク：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026年～2031年）

Mordor Intelligenceによると、エージェント型AIフレームワークの市場規模は、2025年の29億9,000万米ドルから2026年には41億1,000万米ドルへと拡大し、2026年から2031年にかけてCAGR36.3％で推移し、2031年には193億2,000万米ドルに達すると予測されています。

本レポートは、フレームワークの種類（オープンソース・フレームワークおよびプロプライエタリ・フレームワーク）、展開モード（クラウドホスト型など）、組織規模（大企業および中小企業）、エンドユーザー産業（ICTおよびソフトウェア開発、ヘルスケアおよびライフサイエンス、小売およびEコマースなど）、および地域別に分類されています。市場予測は金額（米ドル）ベースで提示されています。

世界のエージェント型AIフレームワーク市場の動向とインサイト

企業ワークフローにおける自律型エージェントへの需要の高まり

エージェント型AIフレームワーク市場における企業の需要は、孤立したチャットボットのパイロット導入の段階を超え、チーム間の業務を調整する本番システムへと移行しています。IBMは2026年5月、経営幹部の82％がAIの価値創出における主な障壁として機能的なサイロ化を挙げ、60％がAIエージェントが部門横断的なワークフローを調整する次世代の提供体制を計画していると報告しました。この変化により購買行動も変化しています。なぜなら、企業は現在、記憶、ツールの使用、承認、エスカレーションの経路を、単一の管理されたフローに統合することを求めているからです。エージェントが、プロンプトに一つずつ応答するのではなく、部門間の反復的な引き継ぎを管理できる場合、その価値は最大になります。また、エージェントのパフォーマンスは、タスク、コンテキスト、責任の所在が組織内でどのように移動するかに依存するため、この傾向は組織に対し、導入前にワークフローを再設計するよう促しています。変更されていないプロセスにエージェントを追加するプロジェクトは中止リスクが高いため、エージェント型AIフレームワーク市場において、ワークフローのアーキテクチャはフレームワークの選定とほぼ同等の重要性を帯びつつあります。

生成AIモデルの機能における急速な進歩

モデルの急速な進歩により、エージェント型AIフレームワーク市場の運用範囲は拡大しています。最先端のモデルは、より強力なツール活用とより長いコンテキストウィンドウを組み合わせることで、本番環境への展開を遅らせる原因となる手動でのプロンプト入力の必要性を減らしています。Microsoftは、2026年4月にMicrosoft FoundryでリリースしたGPT-5.5について、より信頼性の高いエージェント型の実行、より強力な長文コンテキスト推論、およびトークン効率の向上を目的として設計されたと述べています。また、MicrosoftはFoundryにおいてClaude Opus 4.6の提供を開始しました。これは、コーディング、エージェント、およびエンタープライズワークフロー向けに100万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。これらの進歩は、多段階のオーケストレーションをより安定させ、かつてエージェントパイプラインを限定的なパイロットプロジェクトに留めていたコスト上の負担を軽減するため、重要な意味を持ちます。Google DeepMindは、最大規模のトレーニング実行に利用可能な計算リソースが2012年から2018年の間に約30万倍に増加し、2024年まで年間約4倍のペースで成長し続けたと指摘しています。これは、能力の上限と効率が連動して向上している理由を説明する一因となります。

AIの安全性とアラインメントに関する根強い懸念

安全性とアラインメントは、エージェント型AIフレームワーク市場にとって依然として構造的な足かせとなっています。なぜなら、マルチエージェントのエラーは、メモリ、ツール、連鎖的な意思決定を通じて複合的に悪化する可能性があるからです。世界経済フォーラムは、特にシステムがビジネスプロセス内でより自律的に動作するようになるにつれ、AIエージェントの評価とガバナンスには依然としてより強固な基盤が必要であると述べています。リスクは単に誤った回答に限定されません。エージェントは権限を昇格させたり、データを漏洩させたり、あるいは複数の引き継ぎを経た後に追跡が困難なアクションを引き起こしたりする可能性があるからです。このため、規制対象の購入企業は、導入規模を拡大する前に、監査証跡、人的監視、および実行時制御に注力せざるを得ません。2026年8月にEU AI法のハイリスク条項が発効することにより、コンプライアンス文書やインシデントの記録が必要となる企業にとっては、さらなる注意が求められることになります。セキュリティチームが他のエンタープライズシステムと同様に確信を持ってエージェントの挙動を監視できるようになるまでは、エージェント型AIフレームワーク市場における一部の価値の高い導入は、技術自体の進展よりも遅れることになるでしょう。

セグメント分析

2025年時点で、オープンソースのフレームワークはエージェント型AIフレームワーク市場の63.81%のシェアを占めていました。この優位性は、モデル、ベクトルストア、およびエンタープライズデータシステム全体にわたる構成可能性、監査可能性、そして幅広い統合性を開発者が好んだことに起因しています。LangChainは2025年10月、LangChainとLangGraphの月間ダウンロード数が合わせて9,000万件に達したこと、およびフォーチュン500企業の35%が同社のサービスを利用していることを発表しました。同アップデートでは、大企業における本番環境での利用についても言及されており、これは、購入者が後に商用サポートを購入した場合でも、オープンソースツールが依然としてエンジニアリングの標準を形成している理由を説明する一因となっています。

オープンソースの主導権は、それ自体の摩擦を解消するものではありません。なぜなら、急速なリリースサイクルやAPIの互換性を損なう変更は、すでに本番環境で運用しているチームに内部的な手戻りを生じさせる可能性があるからです。この不安定さが、プロプライエタリベンダーによる本番環境での差を縮める一因となっており、プロプライエタリなフレームワークは2031年までCAGR36.68%で成長すると予測されています。Microsoftは、Foundry Agent ServiceがLangGraph、Claude Agent SDK、およびOpenAI Agents SDKを単一のガバナンス付きランタイムでサポートすると述べており、エンタープライズベンダーが管理された環境内でフレームワークの柔軟性をどのようにパッケージ化しているかを示しています。実際には、エージェント型AIフレームワーク市場は、実験を主導するオープンソースツールと、購入者がサービスレベル、監査可能性、および一元的な制御を必要とする際に地歩を広げるプロプライエタリなプラットフォームに分化しつつあります。

2025年時点で、エージェント型AIフレームワーク市場の71.32%をクラウドホスト型展開が占めました。マネージドサービスはセットアップ時間を短縮し、最先端モデルへの迅速なアクセスを提供し、変動するエージェントワークロードに合わせて拡張できるため、クラウドは依然としてデフォルトの選択肢となっています。Google Cloudは2026年4月、Agent Studio、Agent Development Kit、Agent Runtime、Agent Identity、Agent Gatewayを含む「Gemini Enterprise Agent Platform」をリリースし、ベンダーが開発とガバナンスを単一のサービスとしてパッケージ化している実例を示しました。Microsoftも同様に、FoundryおよびMicrosoft 365のエージェントツールを拡充し、迅速な反復開発と標準的なビジネスワークフローにおけるクラウド分野でのリーダーシップを強化しました。

オンプレミスおよびエッジ展開向けのエージェント型AIフレームワークの市場規模は、2031年までCAGR36.63%で拡大すると予測されています。この成長は、データ主権、低遅延推論、独自のワークフローの保護など、パブリッククラウドでは完全には解決できないニーズを反映したものです。小規模なタスク特化型モデルや量子化されたバリエーションにより、オンプレミスとホスト型展開の間の機能格差が縮小しており、エッジ導入の従来の障壁の一つが解消されつつあります。その結果、企業は開発や日常的なワークフローをクラウドに維持しつつ、機密性の高い、あるいは時間的制約の厳しい使用事例をオンプレミスやエッジ環境に移行するという、アーキテクチャの分割が進んでいます。

地域別分析

2025年、北米は世界のエージェント型AIフレームワーク市場シェアの37.51%を占めました。米国は、最も豊富な企業AI予算、最も高いベンダー集中度、そしてハイパースケーラーのエコシステムとの最も密接な連携を兼ね備えているため、依然として単一の最大市場となっています。これにより、基盤モデルプロバイダー、クラウドプラットフォーム、および企業の購入者の間で迅速なフィードバックループが形成され、同地域は他地域よりも迅速に新しいオーケストレーションツールを本番環境に導入することが可能となっています。カナダはAIクラスターを通じて調査の深みを増しており、一方、メキシコはバイリンガルの運用ワークフローのためのニアショア展開拠点として重要性を高めています。

2025年、欧州は世界のエージェント型AIフレームワーク市場において相当なシェアを占めました。ドイツ、英国、フランスにおける需要は、産業プロセス、エンタープライズソフトウェアのワークフロー、および規制対象の業務機能向けの、本番環境レベルのオーケストレーションに集中しています。同地域での調達においては、データ主権、プライベートクラウドへの導入、監査対応可能な文書化が異例なほど重視されており、これが購入者をより構造化されたプラットフォームの選択へと導いています。今後施行される高リスクAIに関する規制は需要を消滅させるものではありませんが、カスタマイズを最小限に抑えつつ、アクション、制御、および人的監督を文書化できるフレームワークへと支出をシフトさせる要因となっています。

アジア太平洋地域のエージェント型AIフレームワーク市場は、2031年までCAGR37.28%で成長すると予測されています。中国は、AIエージェントの普及と産業への導入に関する国家目標を通じて採用を加速させており、一方、日本は2026年5月の「AI促進法」を活用し、リスクベースでありながらイノベーション志向の生産導入への道筋を支援しています。インドは、高度なソフトウェア工学の専門知識と大規模なサービス基盤を強みとしており、これがアウトソーシングや金融ワークフローにおけるオープンソースの採用を支えています。中東では、アラブ首長国連邦やサウジアラビアの国家AIプログラムを通じて勢いを増しており、一方、南米ではブラジルとアルゼンチンが初期の参入拠点として中心的な役割を果たしています。これらの地域全体において、主権に関する規制や現地の運用ニーズは単なる障壁ではなく、エージェント型AIフレームワーク市場をより監査可能で、現地に適応しやすい導入モデルへと導く原動力となっています。

その他の特典：

• エクセル形式の市場予測（ME）シート
• 3ヶ月間のアナリストサポート

よくあるご質問

• エージェント型AIフレームワークの市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年に29億9,000万米ドル、2026年には41億1,000万米ドル、2031年には193億2,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは36.3%です。
• エージェント型AIフレームワーク市場における企業の需要の変化はどのようなものですか？
  • 孤立したチャットボットのパイロット導入を超え、チーム間の業務を調整する本番システムへと移行しています。
• 生成AIモデルの進歩はエージェント型AIフレームワーク市場にどのような影響を与えていますか？
  • モデルの急速な進歩により、運用範囲が拡大し、手動でのプロンプト入力の必要性が減少しています。
• AIの安全性とアラインメントに関する懸念はどのようなものですか？
  • マルチエージェントのエラーが複合的に悪化する可能性があり、AIエージェントの評価とガバナンスにはより強固な基盤が必要です。
• 2025年時点でのオープンソースフレームワークの市場シェアはどのくらいですか？
  • オープンソースのフレームワークはエージェント型AIフレームワーク市場の63.81%のシェアを占めています。
• クラウドホスト型展開の市場シェアはどのくらいですか？
  • 2025年時点で、エージェント型AIフレームワーク市場の71.32%をクラウドホスト型展開が占めました。
• 北米のエージェント型AIフレームワーク市場のシェアはどのくらいですか？
  • 2025年、北米は世界のエージェント型AIフレームワーク市場シェアの37.51%を占めました。
• アジア太平洋地域のエージェント型AIフレームワーク市場はどのように成長すると予測されていますか？
  • 2031年までCAGR37.28%で成長すると予測されています。
• エージェント型AIフレームワーク市場に参入している主要企業はどこですか？
  • OpenAI LLC、Microsoft Corporation、Google LLC、Anthropic PBC、Meta Platforms Inc.、Amazon.com Inc.、Hugging Face Inc.、NVIDIA Corporation、IBM Corporation、Salesforce Inc.などです。

目次

第1章 イントロダクション

• 調査の前提条件と市場の定義
• 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場情勢

• 市場概要
• 市場促進要因
  • 企業ワークフローにおける自律型エージェントへの需要の高まり
  • 生成AIモデルの機能における急速な進歩
  • 大手テクノロジー企業およびベンチャーキャピタルによる投資の増加
  • フレームワーク非依存のツールがもたらすスケーラビリティ上の利点
  • AI関数呼び出し標準の登場
  • エージェント型フレームワークのローコードプラットフォームへの統合
• 市場抑制要因
  • AIの安全性とアラインメントをめぐる根強い懸念
  • マルチエージェント・オーケストレーションを担う熟練人材の不足
  • 大規模エージェントシミュレーションにおける高い計算コスト
  • プロンプトエンジニアリングの表現手法の相違による分断
• マクロ経済要因が市場に与える影響
• 業界バリューチェーン分析
• 規制情勢
• 技術展望
• ポーターのファイブフォース分析

第5章 市場規模と成長予測

• フレームワークの種類別
  • オープンソースフレームワーク
  • 独自フレームワーク
• 展開モード別
  • クラウドホステッド
  • オンプレミスおよびエッジ
• 組織規模別
  • 大企業
  • 中小企業
• エンドユーザー産業別
  • ICTおよびソフトウェア開発
  • 金融サービス
  • ヘルスケア・ライフサイエンス
  • 製造・産業
  • 小売・Eコマース
  • メディア・エンターテイメント
• 地域別
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 南米
    • ブラジル
    • アルゼンチン
    • その他の南米諸国
  • 欧州
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • イタリア
    • スペイン
    • その他の欧州諸国
  • アジア太平洋地域
    • 中国
    • 日本
    • インド
    • 韓国
    • その他のアジア太平洋諸国
  • 中東・アフリカ
    • 中東
      • アラブ首長国連邦
      • サウジアラビア
      • その他の中東諸国
    • アフリカ
      • 南アフリカ
      • エジプト
      • その他のアフリカ諸国

第6章 競合情勢

• 市場集中度
• 戦略的動向
• 市場シェア分析
• 企業プロファイル
  • OpenAI LLC
  • Microsoft Corporation
  • Google LLC
  • Anthropic PBC
  • Meta Platforms Inc.
  • Amazon.com Inc.
  • Hugging Face Inc.
  • NVIDIA Corporation
  • IBM Corporation
  • Salesforce Inc.
  • Cohere Inc.
  • Adept AI Labs Inc.
  • Replit Inc.
  • Pinecone Systems Inc.
  • LangChain Inc.
  • Inflection AI Inc.
  • Mistral AI SAS
  • LangFuse GmbH
  • Conductor Technologies Inc.
  • Cerebras Systems Inc.

第7章 市場機会と将来の展望