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VentureBeatのPulse Researchが2026年5月に実施した132名の企業技術リーダー調査で、AIエージェントの本番運用における障害の主因は、モデルの推論能力ではなく実行基盤（ランタイム）にあることが明らかになりました。回答者の47%が統合・ガバナンスの欠如を、37%がステートレス基盤の脆弱性を主要な障害原因として挙げ、モデル性能を問題視したのはわずか17%でした。
開発チームへの影響は深刻です。回答者の77%がスプリント時間の10%以上をリトライ処理や状態管理などの「配管工事」に費やしており、24%は開発時間の半分以上をインフラ保守に奪われています。本番環境での最大の技術障壁はROI上限の超過（29%）で、トークンコストとインフラ費用がビジネス価値を上回る事態が発生しています。幻覚の連鎖的拡大（24%）やゴースト障害（20%）も深刻な課題です。
可観測性コストの負担はプラットフォームごとに大きく異なります。Microsoft（GitHub Copilot Workspaces/Agent Framework）が42%で最も高い計装コストを要求され、OpenAIが30%、Googleが16%、Anthropicが12%と続きました。誇大広告と実態の乖離でもMicrosoftが45%で首位となり、企業の失望感が顕著です。
セキュリティ面では、Policy-as-Code（30%）、データマスキング（25%）、最小権限ID（23%）、サンドボックス化（22%）がほぼ均等に採用され、支配的なパターンはまだ確立されていません。エージェントがAPI呼び出しやコード実行など広範な権限を持つため、従来のIT手法とは異なるセキュリティ層をゼロから構築している段階です。
アーキテクチャ戦略では、39%がモデル推論と決定論的ルールエンジンを組み合わせるポリグロット型を選択しています。59%がステートレス構造から永続的実行基盤への移行を進める一方、20%はプロンプト改善による対処を続けており、市場は分岐点にあります。本番判定指標としてはユーザー受容率（47%）が主流となり、技術指標よりも人間の信頼度を重視する傾向が鮮明になりました。