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米メディアのVentureBeatは8月12日、従業員100人超の企業101社を対象とした調査結果を公表しました。過去6カ月間にAIエージェントが自信を持って誤った回答を出し、その原因をモデルではなく業務文脈の欠落や不整合にたどり着いた企業が68%に達したという内容です。しかも最も多い回答は「一度きり」ではなく「複数回」で、再発が37%、単発が32%となりました。
最も意外なのは、対策として導入が進むガバナンス付きセマンティック層を構築中・運用中の企業ほど、再発を多く報告している点です。回答可能な91社で見ると、層を持つ企業の再発率は50%、持たない企業は21%と2倍以上の開きがありました。層が誤答を生んでいるのではなく、指標定義の食い違いや古いテーブル、参照できない文書といった欠陥を追跡可能にしているためだと分析されています。
規模別でも同じ方向が確認できます。従業員1,000人超の企業の再発率は55%で、101〜1,000人の30%を上回りました。本番稼働の層を持つ割合は大企業のほうが低い（24%対37%）にもかかわらずであり、誤答の報告が少ないことは健全さの証明にはならないという含意が読み取れます。
エージェントに文脈を供給する主要な手段は依然として検索（RAG）で31%を占め、セマンティック層の19%、併用の17%を上回ります。一方で13%が長大なコンテキスト窓への丸ごと読み込みに頼り、5%はモデルの一般知識だけで動かしており、5社に1社近くが文脈基盤を持たない計算です。検索を主軸とする企業では87%が文脈起因の誤答を経験しており、検索の品質がそのまま回答の品質になる構図が浮かびます。
本番稼働の検索基盤はOpenAIのファイル検索が46%、GoogleのVertex AI Searchが41%で、専用ベクトルデータベース各社の7〜12%を大きく引き離しました。それでもプロバイダー純正のスタックへ統合すると答えたのは12%にとどまり、79%は文脈層の一部を単一ベンダーの外に残す構えです。選定基準ではアクセス制御と権限管理がデータ取り込みの容易さと24%で並び、成功指標は回答の正しさが38%で最多となりました。
調査は2026年7月の単一波、101社の自己選択サンプルであり、精密な計測ではなく方向性を示す信号として読むべきものです。それでも示された方向ははっきりしています。文脈層はAIスタックで最も争点となる階層であり、問題を最もよく見えている企業ほど厳しい数字を報告する、という逆転が起きているのです。