B2B組織は、購買ジャーニー、アカウントレベルのインテリジェンス、顧客体験（CX）においてエージェント型AIが果たす役割に大きな期待を寄せています。この期待は、商談前の顧客エンゲージメントから購買後のサポートまで、顧客ライフサイクル全体に及んでおり、組織が購買者との関係をどう描くかという点で根本的な変化を示しています。

B2B組織の実に78%が、今後18か月以内にエージェント型AIが全カスタマーサポートのやり取りの少なくとも半数を担うと予想しています。また69%は、顧客向け販売対応や取引においても同様の役割を期待しています。ブランドとしての顧客体験について尋ねたところ、56%以上のB2B組織が、エージェント型AIがリアルタイムで営業・マーケティング・サービスの各ジャーニーを統合的にコーディネートするようになると回答しました。これは、今日のサイロ型エンゲージメントモデルからの大きな転換を意味します。

こうした目標を裏付けるように、組織は具体的な準備状況を示しています。68%以上が高付加価値なAI活用事例を特定済みと回答し、65%はAIツールに対するセキュリティおよびプライバシーの管理体制が整っていると報告しています。また、約60%がB2B購買体験に革新的なAIソリューションを取り入れることを顧客自身が期待していると述べており、こうした外部からの需要が組織内の変革の緊急性をさらに高めています。

B2B組織はまた、顧客自身がAIエージェントを活用して各種タスクを自律的に実行する未来に向けた準備も進めています。一方で、エージェント主導のやり取りに対する顧客の受け入れ度は、特に機密性の高い判断や完全自律型の行動が伴うシナリオにおいては、組織側の期待よりも慎重なものになる可能性があるという懸念も生じています。

B2B企業の半数以上(57%)が、自社の人間の担当者とAIエージェントが協力して顧客対応を行うことに顧客はある程度抵抗がないと考えています。しかし、AIの自律性が高まるにつれて、この許容度は急速に低下します。顧客自身のAIエージェントがブランドのAIエージェントと直接やり取りし、人間の仲介を完全に排除するシナリオに対して、顧客が抵抗なく受け入れると予想するB2B企業は39%にとどまります。また、大規模または複雑な購買において、リサーチから交渉、最終的な意思決定まで、顧客が自身のエージェントに任せると見込む企業は3分の1未満(30%)です(図1)。AIエージェントによる購買体験を成功させるには、テクノロジーの準備が整うスピードだけでなく、顧客の信頼が積み上がるスピードにも目を向けることが不可欠です。

エージェント型AIの変革的な可能性に期待を寄せるB2B企業は多い一方、データ基盤の整備、人材育成、そしてAIの価値を適切に評価する仕組みの構築といった課題から、技術の本格展開に苦戦しているケースが少なくありません。これらの課題は互いに連鎖しています。信頼性の高いデータがなければAIモデルは十分な性能を発揮できず、熟練した人材がいなければモデルの導入・改善もままなりません。そして、堅固な評価の枠組みがなければ、経営層は投資継続の根拠となるエビデンスを得られないのです。

B2B企業の4分の3が、エージェント型AIの導入における最大の課題としてデータの統合と品質を挙げており、他のあらゆる課題を上回っています。その根本原因は構造的な問題にあります。AIエージェントや会話型インターフェースが生成するデータからインサイトを引き出すための統合された顧客データ基盤を持つと回答した企業は、わずか41%にとどまっています。

現在のデータ品質とアクセス性がAI活用に十分であると回答した組織は半数未満(48%)にとどまり、54%がデータの統合・構造化の現状がAI推進の障壁になっていると認めています。さらに、B2Bブランドの3分の1以上(36%)が、レガシーシステムやベンダーロックインによる技術インフラの課題がデータ環境をさらに制約していると指摘しており、インフラの整備不足が重なり合うかたちで浮き彫りになっています。

こうした状況を背景に、ベンダー選定においてシステム間の相互運用性が重要視されるようになっています。B2B組織の55%以上が、AIソリューションの選定においてエージェント間の相互運用性を重要な要素と見なしており、孤立したツールの乱立がデータの分断をさらに深めるという認識が広まっていることを示しています。

約4分の3(72%)が、エージェントAIソリューションの導入時に人材・スキル不足に悩んでいると回答しています。従業員への期待値は高く、B2B組織の58%以上が、AIをツールとしてではなく不可欠な仕事仲間として位置づけるべきだと考えています。これは、特に人員が限られたチームにおいて、AIを能力の乗数として活用しようとする姿勢の表れです。しかし、AIを業務で「使いこなせる」と評価した従業員は半数未満(48%)にとどまり、組織が従業員に求めるものと、実際の準備状況や意欲との間には大きな乖離があります。さらに複雑なのは、AIツールの習熟に向けたスキルトレーニングに注力していると答えた組織が58%に上る一方で、十分なAIトレーニングやスキルアップのプログラムが整備されていると感じているのはわずか49%に過ぎない点です。

エージェントAI投資の効果測定はB2B組織にとって依然として難しく、71%がROIやビジネスケースの不明確さを主要な導入障壁として挙げています。57%以上が、エージェントAIの有無にかかわらず、CX関連メトリクスを用いてAI投資の定量的な成果を示すことに苦労しています。背景の一因として、経営層における成功の定義が挙げられます。52%以上が、自社のリーダーシップはAI施策の評価において財務メトリクスのみを優先していると回答しており、AIが本来もたらしうる業務・体験・戦略的価値という広い視点とは乖離があります。

この評価の課題は、新興技術においてとりわけ顕著です。生成AI技術の価値とROIを評価するための計測フレームワークを整備しているB2Bブランドは39%にとどまり、エージェントAIに関してはさらに少ない30%に過ぎません。半数(51%)の組織では、いずれのフレームワークも整備されていないか、あるいは状況を把握できていないと回答しています(図2)。

導入における課題はあるものの、B2B組織はAI投資を明確な優先事項に集中させています。収益拡大やコスト削減よりも、顧客エンゲージメントと業務効率の改善をAI導入の主要目標として位置づけています。

今後18か月間で、よりパーソナライズされた顧客体験の提供が59%のB2B組織においてAI投資の最優先目標となっています。次いで、反復的な業務の自動化（47%）、顧客満足度・ロイヤルティ・エンゲージメントの向上（45%）、データ品質・統合・ガバナンスの改善（32%）、コンテンツ制作と活用の拡大・加速（31%）が続き、いずれも顧客中心・業務効率重視の方針を裏付けています。一方、収益拡大や新たな収益源の創出は比較的低い優先度にとどまり、選択したのは28%のみです。サポートや運営コストの削減を挙げた組織はわずか23%でした（図3）。