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米メディアVentureBeatが2026年第2四半期に実施した調査で、AIエージェントに業務文脈を供給する基盤が、信頼が追いつかない速さで構築されている実態が明らかになりました。従業員100人超の企業101社のうち57%が、過去半年に文脈の不足や不整合を原因とする「自信に満ちた誤答」を経験し、その半数以上が複数回起きたと回答しています。問題の本質は検索精度ではなく、基盤への信頼の欠如だと同社は指摘します。
この失敗は、明白な幻覚とは異なる点が危険です。モデルは文脈が薄いまま、権威ある口調で自信満々に誤るため、利用者が誤りに気づきにくいのです。企業がエージェントに業務を理解させる主要手段は検索拡張生成（RAG）で、全体の38%が第一の文脈源としています。これは次点である統治された意味層やオントロジー（21%）のほぼ2倍にあたります。
検索基盤の勢力図では、専用ベクトルデータベースが中心の座を失いつつあります。OpenAIのファイル検索（40%）とGoogleのVertex AI Search（38%）が、あらゆる専用ベクトルDBを上回りました。企業は既に導入済みのツールに付属する検索へ集まる傾向が強く、Weaviateやpineconeなど純粋なベクトルDBは軒並み1桁台にとどまっています。
一方で企業の本音は逆を向きます。純正検索が実際に普及する中でも、36%はプロバイダーの純正基盤に統合せず、最良の単体ツールを維持したいと答え、統合派の21%を大きく上回りました。利便性から束ねられた検索を採用しつつ、独立性を保ちたいという矛盾が、この市場の戦略的な争点です。
アーキテクチャはハイブリッド検索へ収束しつつあります。埋め込みに再ランクとアクセス制御を組み合わせる方式が2026年末までに主流になると34%が予想し、ベクトルのみとする11%の3倍に達しました。統治された意味層も58%が構築中ですが、多くはまだ本番投入に至っていません。自信ある誤答という土台の問題が解けない限り、その上に築くすべてが揺らぐことになります。