速報：Salesforceが「エージェンティック・エンタープライズ・インデックス」を公開—半年でAIエージェントが119％増、顧客も従業員も“人×AI”協働へ一気にシフト

2025年9月、SalesforceがAIエージェントの実運用データをもとに企業の移行度合いを可視化する新指標「エージェンティック・エンタープライズ・インデックス（Agentic Enterprise Index）」を公表しました。本インデックスは、単なる自動化の量ではなく、エージェントが業務現場へどの程度浸透し、人と協働して価値を生み出しているかを、利用実績と独自調査の双方から立体的に示すものです。2025年上半期だけで、企業が作成・配備したエージェント数は119％増。従業員とエージェントの会話量は月平均65％増、対話の往復は35％伸長、消費者の94％が提示されればエージェントとの対話を選択するという、実務の重心が人とAIの協働へ移っていることを示すデータが並びました。以下に、この新指標の要点、技術・運用の背景、他社のベンチマークとの比較、そして日本企業が直ちに設計すべき“人×エージェント”の体験像まで、一気通貫で解説いたします。

何が起きたのか：指標が示す決定的な転回点

本インデックスのメッセージは明快です。AIエージェントは「試す段階」を抜け、顧客接点・社内業務・収益活動にまたがって“常時稼働するデジタル労働力”として実装が進んでいます。特に顧客サービスとセールスが立ち上がりを牽引し、旅行・小売・金融といった消費者直結の産業で導入速度が突出。エージェントが自力で完結するのではなく、必要な局面で人にエスカレーションし、連携の質を高めている点も示唆的です。指標は、エージェントの存在が業務設計自体を刷新し始めている現実を映し出しました。

測り方の革新：実運用データ＋調査のハイブリッド手法

本インデックスは、Agentforceや関連製品のプラットフォーム上で月次稼働を継続した企業群の利用データを集計し、さらに人事・サービス責任者、AI専門家、消費者を含む2,000件超の独自調査を統合する手法を取っています。対象企業は「毎月、本番でエージェントをアクティブ運用していること」が条件。理想論ではなく、現場の摩擦や習熟、リスク対応を経た事実が反映されます。調査は利用ログと定性の両輪で“協働の質”を補足し、単に「導入数が増えた」では捉えきれない変化—人とエージェントの関係性の成熟—を可視化します。

  [実運用ログ]
      ├─ 企業群の月次エージェント稼働データ
      ├─ 会話量・行動（アクション）・解決・移管
      └─ 産業・機能別の傾向値
           ↓ 集約・正規化
  [独自調査 2,000+件]
      ├─ CHRO/サービス責任者/専門家/消費者
      └─ 受容性・満足度・運用体制・リスク認知
           ↓ 統合分析
  = 「エージェンティック・エンタープライズ・インデックス」

セールスとサービスが牽引：現場で何が変わったのか

“最初の一歩”は、ROIが早く顕在化する機能領域から始まりました。顧客サービスでは、エージェント主導の会話が月平均70％の増加ペースで拡大し、平均的な企業で6カ月累計2,199％という急成長を記録。セールスでは、記録照会、要約、推奨、メール起案といった“情報駆動の雑務”をエージェントが肩代わりし、担当者は関係構築や商談戦略に集中できる体制が進んでいます。

消費者は何を選んだか：94％がエージェントとの対話を自ら選択

選択肢が示されたとき、消費者の94％はAIエージェントとの対話を選びました。しかも「エージェントに任せっぱなし」ではありません。Q1からQ2にかけて、人間へのエスカレーション率は22％から32％へ上昇。これはエージェントが“任せどころ”と“任せないどころ”を識別し、専門家へ素早く橋渡しする役割を強めた結果です。利便性の向上と、ヒューマンタッチの維持を両立する運用が、消費者の選好をさらに押し上げています。

  エージェント提示時の選択率：■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ 94%
  人へのエスカレーション比率：Q1 ■■■■ 22% → Q2 ■■■■■■ 32%

“先陣”を切る産業：旅行・小売・金融の共通項

旅行・ホスピタリティは、予約・変更・特別対応の連鎖アクションが多く、エージェントのオーケストレーションが即効性を持ちます。小売は接客・在庫・返品・パーソナライズの高速統合が鍵、金融は本人確認・与信・商品適合性などガバナンス下での自動化が進展。三者に共通するのは「問い合わせの発生が予測可能で標準作業が多い」「顧客価値の時間感応度が高い」という条件です。

Shopper Spotlight：LLM/エージェント経由の流入はコンバージョンが3倍

リテールでは、LLMやエージェント由来のトラフィック（外部大規模言語モデルや自社サイトのエージェントからの導線）が、ソーシャル由来と比べて約3倍のコンバージョン率を示しました。滞在時間でも優位が確認されており、“質問の意図に沿って課題解決に導く”導線設計が商用成果に直結し始めています。検索やSNSと並ぶ—or場合によっては凌駕する—第三の流入路としての実力が、数値で裏づけられました。

可視化こそ普及の鍵：Agentforce 3と「コマンドセンター」

現場から聞こえる最大の壁は「見えないこと」。誰に、どの会話で、どのアクションが起き、どこで詰まっているのか——これを俯瞰できなければ拡張は止まります。Agentforce 3では、エージェントのライフサイクルを横断的に監視・測定・最適化する「Command Center」を提供。自己解決率やケース移管、商談所要日数などの実運用シグナルをダッシュボードで追跡し、改善サイクルを高速に回せます。日本提供もアナウンスされ、運用面の“肝”が整いました。

  [会話ログ] [アクション] [結果] → 可観測化
        │         │         └─ 解決/移管/満足
        │         └─ ツール呼び出し・記録更新
        └─ 顧客/従業員との往復
              ↓
       Command Center（可視化・検証・最適化）
              ↓
       改善提案／ポリシー更新／スキル拡張

プロダクト連携の最前線：Winter ’26と“エージェンティック・ポータル”

最新のWinter ’26アップデートでは、Service Cloudを中心に“エージェンティック・ポータル”の思想が前面に出ました。24時間365日、動的コンテンツとアクションを顧客ポータル全体に一体化し、ユーザー自身が最小クリックで自己解決できる体験へ。対話・手続き・ナレッジ・実行が一つの導線で完結することで、企業側の運用コスト削減とCXの同時向上が狙えます。

  問い合わせ → 対話ガイダンス → ナレッジ提示 → 即時アクション実行
                 ↑ ポータル全体に埋め込まれたエージェントが統合案内

マーケの地殻変動：Marketing Cloud Nextが開く“返信不可”から“継続対話”へ

Marketing Cloud Nextは、従来の「do-not-reply」型の一方通行コミュニケーションを、エージェントを介した双方向・継続対話へ転換します。訴求・反応・提案・履行までを一続きの会話として統合し、キャンペーンとオペレーションの境界を溶かす。エージェンティック・マーケティングの核は、メールや広告の“発射”ではなく、意図とコンテキストをつないで顧客の課題解決を“実行”することにあります。

他社ベンチマークの意味：ServiceNow「Enterprise AI Maturity Index 2025」との対比

他社の成熟度指標を見ると、今年は逆風データも散見されます。ServiceNowの最新レポートでは、世界のAI成熟度スコア平均が前年44から35へ低下し、50点以上の組織は1％未満という厳しい現実が報告されました。これは“後退”ではなく、エージェンティックAIのような新潮流の曲線が、組織の展開能力を一時的に上回っている兆候。すなわち、戦略・ガバナンス・運用の再設計が追いついていないのです。Salesforceのインデックスは、逆に「現場運用で何が回っているか」を照らすことで、このギャップを具体的に埋めるための羅針盤となります。

ガバナンスの設計図：決定性（Determinism）の階段を上る

エージェントの信頼性は偶然には高まりません。Agentforceが推奨する「決定性の段階モデル」は、ナレッジの出どころ、実行可能なアクション、許容される自由度を段階的にコントロールする設計思想です。RAGでの根拠付け、自然言語によるガードレール、ツール実行の権限管理、そして観測・評価のループ。これらを積み上げることで、ヒトの期待とエージェントの振る舞いを一致させ、拡張に耐える制度設計が可能になります。

  レベル1: 参照のみ
  レベル2: 推奨の提示
  レベル3: 部分実行（承認必須）
  レベル4: 条件付き自律実行
  レベル5: ポリシー内での自律最適化（常時観測）

“自律”は“放任”ではない：エージェンティックAIの本質

エージェンティックAIは「勝手にやってくれる魔法」ではありません。実体は、目的・ルール・知識・権限・観測の設計と運用が統合された“執行システム”です。だからこそ、エージェントは行為者でありながら、規範に従う組織人でもある。人間の判断を代替するのではなく、判断のための準備（情報収集・要約・論点提示）と、判断後の実行（手続き・更新・連絡）を面で支える。ここに、単なるオートメーションとの決定的な違いがあります。

日本企業が今すぐ設計すべき“人×エージェント”の共創体験

最適な入口は、顧客ポータルや社内フロントの“待ち時間”に潜むボトルネックです。まずは会話UIにナレッジとアクションを直列ではなく並列に並べ、選ぶほど賢くなる導線を設計してください。次に、Command Center等で観測と是正のループを固定化。会話タイプのタグ付けと成功・失敗パターンの抽出を進め、ポリシーを自然言語で可読化してメンテナンス可能な“運用資産”に昇華させる。最後に、セールス・サービス・バックオフィスのオーケストレーション単位で小さく勝ち、産業固有のスキルテンプレートを適用して横展開を図る。これが“机上の理想論”ではなく“現場で動く”設計の順路です。

  会話UI ── ナレッジ（根拠付き） ── アクション（権限/ロール） ── 観測（KPIではなく挙動）

反論への先回り：リスク・コスト・職務再設計の要点

リスクは“無い”のではなく“扱える形にする”のが原則です。権限の最小化、可逆なログ、部分実行からの漸進、業務記述の標準化、そして人への移管基準の明文化。コストは、ソフトウェア費だけでなくトランザクション（API・実行）費と運用（プロンプト・ナレッジ・権限）費の合算で評価すべきです。職務は、タスクからアウトカム単位へ。エージェント前提の職務設計に切り替えるほど、人的資源は“例外処理と関係価値”へ再配分され、組織の学習速度が上がります。

総括：“無限のデジタル労働力”は幻想ではない

119％という伸びは、単なる話題性では説明できません。実運用のデータが、現実の変化をすでに証明しています。消費者はエージェントを選び、従業員はエージェントと深い対話を重ね、必要な局面では人へ橋渡しされる。プロダクト面ではCommand Centerが運用の心臓を担い、ポータルやマーケティングは“会話し、実行する”体験へ再設計される。他社の成熟度指標が突き付ける“難しさ”は、Salesforceのインデックスが照らす“できている現場”と、補完的に読み合わせるべきです。次の1年で問われるのは、技術選定よりも、どの業務体験をエージェント前提の設計に再構築するか。その決断の速さが、競争力の差になります。

  目的を明確に ─ ルールを言語化 ─ 根拠を管理 ─ 実行を権限化 ─ 観測で回す

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