マルチエージェントシステム（MAS）プラットフォーム：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、マルチエージェントシステムプラットフォームの市場規模は、2025年の78億1,000万米ドル、2026年の115億4,000万米ドルから、2031年までに785億3,000万米ドルへと拡大し、2026年から2031年までの年間平均成長率（CAGR）は46.76％になると予測されています。

本レポートは、プラットフォームタイプ（エージェント開発フレームワーク、オーケストレーションプラットフォーム、シミュレーションおよびデジタルツインスイートなど）、導入形態（クラウド、オンプレミス／エッジ）、最終用途産業（製造、サプライチェーンおよびロジスティクスなど）、用途（ワークフローおよびプロセスオーケストレーションなど）、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。

世界のマルチエージェントシステム（MAS）プラットフォーム市場の動向とインサイト

クラウドネイティブ・マルチエージェント・システムの導入ブーム

Kubernetes互換のオーケストレーションプラットフォームにより、開発者はインフラを書き換えることなく、数十から数千のエージェントへとスケールアップできます。2025年にリリースされたMicrosoftのAutoGenとLangGraph Cloudは、YAML記述を実行中のクラスターに変換する宣言型テンプレートを導入しました。弾力的なコンピューティングとマネージド・ネットワーキングにより概念実証（PoC）サイクルが短縮される一方、ハイパースケーラーは割引価格の推論アクセラレータをバンドルし、顧客を自社のエコシステムに縛り付けています。金融機関や物流事業者は、クラスター管理の負担が軽減されたことで価値実現までの時間が短縮されたと報告しており、これがマルチエージェントシステムプラットフォーム市場を押し上げる好循環を強めています。

倉庫自動化におけるマルチロボットオーケストレーションの需要

フルフィルメントセンターでは現在、個々のロボットの機能ではなく、フリート全体の生産性を最適化しています。Locus Roboticsは300カ所の倉庫で6,000台以上の自律移動ロボットを調整しており、手作業によるピッキングと比較して注文処理時間を25％短縮しています。Symbotic社は2024年度、ウォルマートの42カ所の物流センターから5億9,330万米ドルの収益を上げており、オーケストレーションによって2桁のスループット向上が実現される場合、企業が投資を行う意欲が高いことが示されています。エッジに常駐するエージェントはクラウドの遅延を回避し、シミュレーションベースの事前トレーニングが導入を加速させるため、倉庫自動化は持続的な成長の原動力として位置づけられています。

マルチエージェントシステムに対応できる人材と標準の不足

LinkedInの「2025年AI人材ギャップ報告書」によると、企業の68％がエージェント間通信や分散強化学習に精通したエンジニアの採用に苦戦しており、採用期間の中央値は90日を超えています。標準化が不十分なため、ベンダーは複数のオントロジーに対応する必要があり、オンボーディングが複雑化しています。また、世界の専門人材育成のパイプラインは需要に追いついていません。この人材不足により給与が上昇し、導入期間が長期化することで、普及のペースが鈍化しています。

セグメント分析

自律エージェント型SaaS（Software-as-a-Service）の提供は、2026年から2031年にかけて47.37％の成長が見込まれています。この著しい成長は、分散システムの複雑さを簡素化するターンキー型のサブスクリプションモデルに対する購入者の選好が高まっていることを反映しています。企業がスケーラブルで効率的なソリューションを求める中、こうしたモデルがSaaSにおけるマルチエージェントシステムプラットフォームの市場規模を、過去の平均を大幅に上回る水準へと押し上げています。2025年に34.63%の売上シェアを維持したオーケストレーション・プラットフォームは、信頼性、耐久性、および「正確に一度だけ」の実行機能を提供するベンダーの中で、既存企業が強固な地位を築いていることを示しています。

純粋なフレームワークは、その柔軟性とカスタマイズ可能性から、エンジニア主導の組織を引き続き惹きつけています。しかし、コンセンサスメカニズムや障害検出に関連する学習曲線が急峻であるため、その普及は限定されています。NVIDIA Omniverseなどのシミュレーションスイートは、2025年度に年間10億米ドルのランレートを達成し、物理的な展開に先立ってポリシーを仮想的に検証する需要の高まりを浮き彫りにしました。この動向は、実世界でのアプリケーションにおいてリスクを低減し、パフォーマンスを最適化するためのシミュレーションの重要性を強調しています。CRMやERPスイートにエージェント機能を組み込む既存エンタープライズソフトウェア企業からの競争圧力により、スタンドアロンプラットフォームの利益率は圧迫されると予想されます。とはいえ、垂直的な専門化やカスタマイズされたソリューションは、コモディティ化の影響を緩和し、ベンダーが競争優位性を維持するのに役立ちます。

2025年には、クラウドが売上シェアの72.58%を占めました。これは主に、クラウドが弾力的に拡張可能であり、運用を簡素化できることに起因しています。この優位性は、マルチエージェントシステムプラットフォーム市場において、クラウドベースのソリューションへの選好が高まっていることを浮き彫りにしています。しかし、オンプレミスおよびエッジ構成は、2031年までに47.21%という高いCAGRを達成すると予測されています。この急速な成長により、クラウドとその他の構成との市場シェアの差は縮小すると予想されます。オンプレミスおよびエッジソリューションの採用拡大は、特に製造業や病院において、ローカルでのデータ処理が必要とされていることに起因しています。これらの組織は、国境を越えたデータ転送に対して罰則を課す欧州連合の一般データ保護規則（GDPR）など、厳格なデータ保護規制への準拠を目指しています。

量子化モデルやコスト効率の高い推論チップといった技術の進歩により、ロボット、POS端末、産業用センサーが、100万トークンあたり1セント未満という大幅に低減されたコストでエージェントを運用できるようになりました。この手頃な価格により、多エージェントシステムが様々な業界で利用しやすくなっています。さらに、デバイス上の知覚ループとクラウドベースの計画同期を組み合わせたハイブリッドトポロジーは、集中管理を維持しつつ、大幅な遅延の低減を実現します。これらのハイブリッドシステムは、リアルタイムの意思決定と運用効率が求められるアプリケーションにおいて特に有利です。このような展開を支援するため、Microsoft Azure IoT EdgeやAWS Greengrassなどのプラットフォームでは、オーケストレーション拡張機能が導入されています。これらの機能強化により、分割展開の管理が簡素化され、エッジデバイスとクラウドインフラストラクチャ間のシームレスな統合が保証されます。

地域別分析

北米は、ハイパースケーラーによる製品投入や、物流・金融分野での早期導入に牽引され、2025年の収益の41.38%を占めました。OpenAIとAWSによる380億米ドル規模のインフラパートナーシップは、ハイブリッドエージェントワークロードの拡大に向けた同地域の取り組みを裏付けています。さらに、自律走行車両と物流チェーンを連携させる米国の防衛プログラムは、この技術を商業ユーザーにとってさらに正当なものと位置づけ、業界全体でのより広範な採用を促進しています。欧州ではデータ主権とアルゴリズムの透明性が重視されており、ドイツの自動車および産業オートメーションのリーダー企業が、AI法に準拠したエージェントベースのスケジューリングシステムの試験運用を行っています。また、企業が厳格なデータ保護規制への準拠を求める中、GDPRの制約もローカル展開への需要を後押ししています。政府の資金提供イニシアチブや大学主導の研究プロジェクトが引き続き同地域のイノベーションを牽引しており、マルチエージェントシステムプラットフォーム市場全体の成長に着実な貢献を果たしています。

中東地域は、2026年から2031年にかけて47.11％という地域別で最も高いCAGRで推移すると予測されています。サウジアラビアのNEOMやアラブ首長国連邦のドバイ・デジタルツインといった大規模プロジェクトでは、エネルギー管理、モビリティ、廃棄物管理のためにエージェントが統合されています。同地域の政府系ファンドは、資金を供給するだけでなく、最先端のサステナビリティ目標を義務付けており、ベンダーがイノベーションを起こし事業を拡大するための好環境を生み出しています。アジア太平洋地域は、中国のスマートシティインフラへの多額の投資、日本の確立されたロボット産業、そしてインドの豊富なソフトウェア開発人材の恩恵を受けています。

シンガポールのエージェント主導型エコ地区は、地域計画担当者にとっての実績ベンチマークとなっており、都市開発におけるエージェントベースシステムの可能性を示しています。南米やアフリカは、現時点では市場規模は小さいもの、鉱業、農業、通信などの分野で早期導入が進んでいます。これらの地域では、インフラが限られている地域であっても、リソース配分の最適化や業務効率の向上にエージェントが活用されており、その適応性と成長の可能性が浮き彫りになっています。

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

• マルチエージェントシステムプラットフォームの市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年に78億1,000万米ドル、2026年には115億4,000万米ドル、2031年までには785億3,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは46.76%です。
• マルチエージェントシステムプラットフォーム市場の主要な導入形態は何ですか？
  • クラウド、オンプレミス／エッジです。
• マルチエージェントシステムプラットフォーム市場の最終用途産業は何ですか？
  • 製造、サプライチェーンおよびロジスティクスなどです。
• マルチエージェントシステムプラットフォーム市場の用途は何ですか？
  • ワークフローおよびプロセスオーケストレーションなどです。
• クラウドネイティブ・マルチエージェント・システムの導入ブームの要因は何ですか？
  • Kubernetes互換のオーケストレーションプラットフォームにより、開発者はインフラを書き換えることなく、数十から数千のエージェントへとスケールアップできます。
• 倉庫自動化におけるマルチロボットオーケストレーションの需要はどのように変化していますか？
  • フルフィルメントセンターでは、フリート全体の生産性を最適化しています。
• マルチエージェントシステムに対応できる人材の状況はどうですか？
  • 企業の68％がエージェント間通信や分散強化学習に精通したエンジニアの採用に苦戦しています。
• 自律エージェント型SaaSの成長予測はどのようになっていますか？
  • 2026年から2031年にかけて47.37%の成長が見込まれています。
• クラウドの売上シェアはどのように推移していますか？
  • 2025年には72.58%を占め、2031年までにオンプレミスおよびエッジ構成の市場シェアの差は縮小すると予想されています。
• 北米のマルチエージェントシステムプラットフォーム市場の状況はどうですか？
  • 2025年の収益の41.38%を占め、ハイパースケーラーによる製品投入や物流・金融分野での早期導入に牽引されています。
• 中東地域のマルチエージェントシステムプラットフォーム市場の成長予測はどうですか？
  • 2026年から2031年にかけて47.11%という地域別で最も高いCAGRで推移すると予測されています。

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
  • クラウドネイティブMASの導入ブーム
  • 倉庫自動化におけるマルチロボットオーケストレーションへの需要
  • LLMベースのエージェントと強化学習フレームワークの融合
  • エッジAIコストの低下がデバイス内エージェントの実現を可能にする
  • トークンによるインセンティブ付きオープンMASプロトコル
  • 安全が極めて重要な産業向けエージェント整合ツールキットの登場
• 市場抑制要因
  • MAS対応人材の不足と基準
  • エージェントレベルにおけるサイバーセキュリティの攻撃対象領域の拡大
  • GPUおよび推論用チップのサプライチェーンの変動
  • ESG投資家によるエネルギー効率化への圧力
• 業界バリューチェーン分析
• 規制情勢
• 技術展望
• マクロ経済要因が市場に与える影響
• 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

• プラットフォームタイプ別
  • エージェント開発フレームワーク
  • オーケストレーション・プラットフォーム
  • シミュレーションおよびデジタルツイン・スイート
  • 自律型エージェントSaaS
  • その他のプラットフォームタイプ
• 展開モード別
  • クラウド
  • オンプレミス／エッジ
• エンドユーズ産業別
  • 製造業
  • サプライチェーンおよびロジスティクス
  • ヘルスケアおよびライフサイエンス
  • BFSI
  • スマートシティおよびインフラ
• 用途別
  • ワークフローおよびプロセスオーケストレーション
  • マルチロボット協調
  • 意思決定支援および計画
  • シミュレーションおよびデジタルツイン・モデリング
  • 自律型トレーディングとFin-Ops
• 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
    • ドイツ
    • 英国
    • フランス
    • イタリア
    • スペイン
    • ロシア
    • その他の欧州諸国
  • アジア太平洋
    • 中国
    • 日本
    • インド
    • 韓国
    • その他のアジア太平洋諸国
  • 中東
    • アラブ首長国連邦
    • サウジアラビア
    • トルコ
    • カタール
    • その他の中東諸国
  • アフリカ
    • 南アフリカ
    • ナイジェリア
    • 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
  • UiPath Inc.
  • GreyOrange Inc.
  • C3.ai Inc.
  • Fetch.ai Foundation Pte Ltd.
  • Mindsmiths d.o.o.
  • CrewAI Inc.
  • Swarms AI Inc.
  • HASH.ai Ltd.
  • Algovera DAO Ltd.
  • Emergence AI Inc.
  • AgentVerse Technologies Ltd.
  • Temporal Technologies Inc.
  • Instadeep Ltd.
  • Locus Robotics Corp.
  • Blue Yonder Group Inc.
  • Manus AI
  • Onomatic LLC
  • Softeon Inc.
  • Symbotic Inc.
  • Camunda Services GmbH
  • Airt Inc.
  • Relevance AI Pty Ltd.
  • Anthropic P.B.C.
  • Cognizant Technology Solutions Corp.

第7章 市場機会と将来の展望