エンタープライズ向けにAIエージェント作成アシスタント「connon」を提供する株式会社Renewer（本社：東京都、代表取締役：堀内 亮平）は、社内へのAIエージェント導入を検討する事業会社・推進担当者向けに、構想から本番運用までの意思決定を体系化したガイドブック『社内AIエージェント導入前に読む完全ガイド』を無料公開しました。 ■ 公開の背景──「PoC止まり」を抜け出すための、共通の意思決定フレームが求められている 国内外でAIエージェントへの注目が急速に高まる一方で、エンタープライズ企業の現場では「PoCから先に進めない」「導入したのに効果が出ない」という声が増えています。 MIT NANDAイニシアチブの調査では、生成AIパイロットの95%がROIを生み出せていないと報告されています。Gartnerも、AIエージェントプロジェクトの40%超が2027年までに中止されると予測しました（※1、2）。 そんななか、2026年4月にスタンフォード大学Digital Economy Labが公開した『The Enterprise AI Playbook』は、実際にAIを本番導入して成果を上げた41組織・51事例を深掘り分析し、成功企業に共通する事実を抽出しています。 そこで本書は、こうした海外の最新研究知見と、Renewerが伴走してきたエンタープライズ向けのAIエージェント導入支援の実践知をかけ合わせ、経営層・推進担当者の双方が共通言語を持って意思決定できるように体系化しました。 （※1）MIT NANDA イニシアチブ『The GenAI Divide: State of AI in Business 2025』 （※2）Gartner プレスリリース『Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027』 ■ 『社内AIエージェント導入前に読む完全ガイド』概要 本ガイドブックは、AIエージェント導入の構想から本番運用までの判断ポイントを網羅しています。全55ページ・40点以上の図解を通じて、各フェーズで「何を決めるか」「どこでつまずくか」を視覚的に整理しました。 本書ではAIエージェント導入を「知る → 決める → 動かす」の3つのパートで体系的に構成しました。必要なパートから読み始められます。 PART 1：共通言語の獲得（知る） 「私たちが話す"AIエージェント"は、同じものを指しているか？」という問いに答えるパートです。3分類・自律度・成熟度レベルで社内の認識のズレをなくし、議論の出発点を揃えます。 PART 2：経営視点／成功と失敗の分かれ目（決める） 「投資・予算・経営の関与を、どこに向けるべきか？」を扱うパートです。生産性のJカーブ、見えないコスト、経営層の関与の度合いなど、51事例の実証データが示す10の事実を通じて、経営判断の論点を明確にします。 経営層・意思決定者を対象としています。 PART 3：推進者視点／導入ロードマップ（動かす） 「何から始め、各フェーズで何を決めるべきか？」に答えるパートです。構想からPoC・運用までの5フェーズ・14ステップの手順と、それを支える「業務の実態把握」という土台を扱います。 推進責任者・現場リーダーを対象としています。 主な掲載内容 第1章「数値で見るAIエージェント導入の現実」 MITの350人・300事例・150件のリーダーインタビュー、Gartner「Agentic AIプロジェクトの40%超が2027年までに中止される」予測 第2章「AIエージェントの解像度を揃える」 自律度のグラデーション、3分類（チャットボット型／ワークフロー型／自律型）、OpenAI定義の5段階レベル、代表サービスマップ 第3章「AI導入の成否を分ける10の事実」 スタンフォード大学『The Enterprise AI Playbook』の51事例から抽出した、生産性のJカーブ、見えないコストの77%、61%の失敗経験、経営層関与の4段階、AIモデル選定の重要度、データの扱い方など 第4章「AIエージェント導入ロードマップ」 構想／テーマ選定／要件定義／PoC／本番展開・運用の5フェーズと、業務棚卸し・スコアリング・ECRS+A・ハーネスエンジニアリング・3層KPIなどの14のチェックポイント 第5章「業務観察データという新しいアプローチ」 ロードマップ全体で繰り返し現れた「業務の実態をどれだけ正確につかめているか」が成否を分けるという前提、基幹システム外で起きる60〜80%の業務をどう捉えるか ■ 本ガイドの入手方法 『社内AIエージェント導入前に読む完全ガイド』は、以下のペ