米国株と中国A株の26年Q2決算から見る、エージェントで実際に何が起きているのか

著者：qinbafrank

この2日間、米国株と中国A株のエージェント関連企業の決算を一通り調べてみて、強く感じたことがある。エージェントが発表会から財務諸表へと入り込み始めたのだ。

この1年、市場がエージェントを見る際に注目していたのは、モデルがツールを呼び出せるか、複数ステップのタスクを連続して完了できるか、そして企業がいくつのエージェントをリリースしたかだった。

今回の決算シーズンでは、観察指標が明らかに変わった。エージェントがどれだけのARR、ACVに貢献したか、どれだけの新規受注をもたらしたか、何社の顧客が本番環境に移行したか、四半期ごとに実際にどれだけの作業量を完了したかが注目されるようになった。

この変化は重要だ。

製品が機能することは、技術的な方向性が正しいことを示すにすぎない。収益、契約、回収、利益が現れ始めて初めて、企業がこの能力に対して継続的に対価を支払う意思があることを示す。

したがって、2026年をエンタープライズ向けエージェントの「財務検証の起点かつ元年」と定義する傾向にある。ここで言うのは検証の元年であり、産業の成熟までにはまだ長い道のりがあるが、少なくとも財務モデルに組み込める最初の実データが現れた。

一、米国株はすでに最初の答えを出した

現在最も明確に見えている数社は、基本的に企業内部のデータ、権限、ワークフローを掌握している。

1、ServiceNowの第2四半期サブスクリプション収益は38億7700万ドルに達し、前年同期比24.5%増。AI事業のACVは10億ドルを突破し、エージェント展開数は9か月で9倍に増加した。

以前はServiceNowをITチケットおよびワークフローソフトウェアと見る人が多かったが、今では企業エージェントのコントロールセンターに近づいている。

企業内部では将来、Claude、Gemini、OpenAI、そしてさまざまな垂直モデルが同時に稼働する可能性がある。どのエージェントがどのデータにアクセスできるか、誰を代表してタスクを実行するか、どの操作に承認が必要か、エラー後のロールバック方法など、これらすべてに統一されたガバナンス層が必要となる。

ServiceNowはすでにそのポジションに立っている。同社が販売するものは、ワークフローソフトウェアから、エージェントのアイデンティティ、権限、監視、実行体系へと徐々に広がっている。

2、Salesforceの検証も直接的だ

AgentforceのARRはすでに15億ドルを超え、前年同期比240%以上増。AgentforceとData 360を合わせたARRは39億ドル近くに達する。第2四半期にAgentforceとSlackは32億のAgentic Work Unitsを完了し、前期比97%増となった。

これまで市場でSalesforceが議論される際、汎用大規模モデルがCRMを迂回して直接営業やカスタマーサービスを掌握するのではないかと懸念されていた。しかし現状を見ると、大規模モデルが企業タスクを真に完了するには、依然として顧客データ、過去の注文、契約状況、営業リード、権限体系が必要だ。

Claudeは意図の理解を担い、Salesforceはビジネスコンテキストと実行レールを掌握している。

もちろん、240%の前年比成長率は多少割り引いて見る必要がある。Salesforceは今四半期からAgentforce ARRの統計範囲を拡大し、他のAI製品、Slackbot、Headless 360を加えた。方向性は明確だが、具体的な成長率は定義変更を踏まえて判断する必要がある。

3、Workdayの決算も非常に代表的だ

AIはすでに新規ACVの25%以上に貢献しており、5500社以上の顧客が少なくとも1つのWorkday自社開発エージェントを利用している。

このデータは、企業がHR、財務、監査といった機密性の高い領域で、既存のソフトウェアプラットフォームを簡単に迂回していないことを示している。従業員データ、給与規則、財務制度、組織権限はすべてWorkday内部に蓄積されており、エージェントはこれらの確定的なレールに沿って作業する必要がある。

多くの従来型SaaS企業にとって、AIは確かに一部のページ、ボタン、低価値シートを圧縮する。しかし、コアデータとビジネスルールを持つプラットフォームは、エージェントによって新たな追加購入の機会を得る可能性がある。

4、Palantirは別の形態を代表している

第2四半期の収益は前年同期比93%増、米国商業部門の収益は149%増だった。Palantirの強みは一貫して、企業データ、ビジネスオブジェクト、権限、実際の生産プロセスを結びつけ、ソフトウェアで意思決定と実行を完了させることにある。

多くのエージェント製品は「答えを生成する」段階に留まっているが、Palantirは「企業が結果を達成する」ことに近い。

製造企業は設備停止時間の削減、サプライチェーン企業は在庫回転率の改善、営業チームはコンバージョン率の向上を重視する。企業が最終的に高額を支払うのは、通常、定量化可能な経営成果に対してだ。

これら数社をまとめて見ると、非常に明確なトレンドが浮かび上がる。

エージェントの恩恵を最初に受けるのは、もともと企業のコア業務システム内に位置していた企業が一般的だ。

モデル能力はもちろん重要だが、企業がエージェントを展開するには、データ、権限、プロセス、監査、顧客入口も必要だ。単にモデルを接続してチャットインターフェースを作るだけでは、参入障壁はすぐに下がる。これは以前、AI導入がエンジニアリング時代に入ったという長文で述べたことでもある。ワークフローとコアな独自データを真に持つSaaSが、作業入口、ビジネスオブジェクト、ビジネスセマンティクス、ユーザー権限、過去の操作データ、システム記録、業界ルール、最終的なアクション実行、顧客の結果フィードバックを掌握している。

二、今回の決算で最も重要な変化は、実は測定方法が変わったことだ

これまでAI製品を判断する際、市場は登録ユーザー数、トライアル顧客数、トークン呼び出し量をよく見ていた。これらの指標は関心の存在を証明できるが、ビジネスモデルの成立を証明するのは難しい。

現在、ますます多くの企業が開示し始めている。AIが新規ACVにどれだけ貢献したか、エージェントがどれだけのARRを生み出したか、何社の顧客がトライアルから本番環境に移行したか、実際にどれだけのタスクを完了したか。

SalesforceがAgentic Work Unitsで作業量を測定し始めたことは、非常に重要なシグナルだ。

これまでSaaSは主にシート単位で課金していた。企業に1万人の従業員がいれば、1万アカウントを購入する。将来、エージェントが企業のために大量のタスクを完了するようになると、課金方式は徐々に次のように変化する可能性がある。

基本シート料金＋AI使用量＋タスク完了量。

さらに先では、一部の高価値シーンでは成果ベースの課金もあり得る。

例えば、カスタマーサービスエージェントが何件のチケットを解決したか、営業エージェントが何件のリード選別を完了したか、財務税務エージェントが何枚の伝票を処理したか、セキュリティエージェントが何件のリスクイベントをクローズしたか。

課金単位が「何人がソフトウェアを使っているか」から「ソフトウェアがどれだけの仕事を完了したか」に移行すると、SaaSの収益上限も変化する。

それは企業の人件費、アウトソーシング費用、運営予算に切り込み始め、IT予算内での再配分だけではなくなる。

三、なぜモデルの知能向上がエージェントを長期的な産業にするのか

エージェントには明確な能力閾値がある。仮にエージェントが単一ステップのタスクを95%の成功率で実行できるとしても、10ステップ連続で実行すると、タスク全体が完全に成功する確率は約6割にまで低下する。

そのため初期のエージェントにはよくある問題があった。各ステップは賢そうに見えても、長いプロセスに組み込むとエラーが発生し始める。企業は従業員にチェック、修正、手戻りをさせなければならず、最終的に節約できる時間は多くない。

モデルの推論能力、コンテキスト長、ツール呼び出し、記憶能力が向上するにつれて、この状況は徐々に改善される。エージェントが連続して完了できるステップが増え、人手の介入が必要なノードが減り、これまで自動化できなかった作業が商業化の閾値を超える。

これは均一な速度で進むプロセスではない。

モデル能力が少し向上しても、回答がより流暢になるだけかもしれない。しかし信頼性がある閾値を超えると、ワークフロー全体が自動化される機会が生まれる。

したがって、エージェントの収益は今後、非常に強い非線形性を示す可能性がある。

今日はデータ整理しかできなくても、次はシステムへの入力ができ、さらに先には承認申請、進捗追跡、例外処理ができるようになる。1つの工程を完了するごとに、ビジネス価値は明確に向上する。

これが、エージェントが必ずしもいわゆる汎用人工知能を先に実現する必要がない理由でもある。

財務税務、カスタマーサービス、IT運用、営業リード選別、文書処理には、境界が明確で、繰り返し頻度が高く、結果を検証できるタスクが大量に存在する。これは以前、悪意あるコーディングの次に話した第二のシナリオでもある。

エージェントがその大部分を安定的に完了できれば、顧客のROIは成立する。

四、中国A株も検証が始まったが、道筋は米国株とやや異なる

米国株で現在最初に実現しているのは、企業プラットフォームとワークフロー企業だ。中国A株では垂直シナリオに注目する価値がより高い。

1、金山弁公の上半期の売上高は33億1300万元で、前年同期比24.69%増。WPS 365は6四半期連続で60%以上の成長を維持している。

金山弁公の強みは直感的だ。文書の入口、フォーマット機能、コラボレーション関係、企業のオフィスデータを持っている。将来のオフィスエージェントは、文書の生成、修正、審査、納品を直接行える。これは文書の横にチャットウィンドウを置くよりも価値がある。

ただし金山弁公の上半期の親会社帰属純利益は200%以上増加したが、その大部分は投資収益によるものだ。本業を見る際には、こうした一時的な項目を除外する必要がある。

2、税友股份は中国A株の垂直エージェントの中でも比較的典型的な事例だ

上半期の売上高は10億1200万元で、前年同期比9.72%増。非経常損益を除く純利益は44.04%増だった。AI製品および事業の回収額は、すでにデジタル財務税務事業の回収額の33%を占め、2025年通年の28%を上回っている。

財務税務のシナリオはエージェントに非常に適している。ルールが比較的明確で、データの構造化度が高く、結果を再検証でき、顧客も人件費と税務リスクの低減に対して対価を支払う意思がある。

この種の事業は、モデルがすべてをこなす必要はない。狭いシナリオで十分な信頼性を確保できれば、実際の収益を生み出せる。

3、漢得信息

上半期のAIインテリジェント事業の売上高は約2億2000万元で、前年同期比100%以上増加し、すでに同社の売上高の二桁の割合を占めている。

漢得は長年、ERP、サプライチェーン、製造、財務システムの導入を手掛けてきた。企業エージェントの導入で最大の難題は、旧システムとの接続、非標準データ、複雑な承認プロセスに現れることが多い。漢得はこれらの工程に精通しており、国内企業向けAIの展開層および統合層となる機会がある。

ただし中国A株では特に財務の質に注意が必要だ。中国A株のエージェントの機会は大きいが、分析の難易度は米国株より高い可能性がある。

多くの企業は依然としてプロジェクトベースの収益が中心で、AI事業が標準化できるか、粗利率が向上できるか、一度限りの導入からサブスクリプションや継続的な使用量課金へ移行できるかは、引き続き観察が必要だ。

五、エージェント産業チェーンは4層構造を形成する可能性がある

第一層は基盤モデルと計算能力で、エージェントの知能上限と推論コストを決定する。

第二層はデータ、アイデンティティ、権限、ガバナンスだ。ServiceNow、Salesforce、Workdayが現在この層を争っている。

第三層はワークフローオーケストレーションと実行だ。Palantir、UiPath、および一部の企業デジタル化サービスプロバイダーがここで競争している。

第四層は垂直業界エージェントで、財務税務、オフィス、法律、医療、製造、カスタマーサービス、営業が含まれる

現在、財務検証が最も明確なのは第二層だ。

企業は、権限境界がなく監査できないエージェントにコアシステムを直接操作させることを恐れるため、データとガバナンスのプラットフォームは強いポジショニング優位性を持つ。

長期的に最も弾力性があるのは第四層かもしれない。垂直エージェントは具体的な作業量に直接対応でき、ROIを計算しやすく、人件費やアウトソーシング予算にも入り込みやすい。

第三層は、エージェントが本当に本番環境に入れるかどうかを決定する。モデルが思考できるだけでは不十分で、旧システムに接続し、ツールを呼び出し、例外を処理し、プロセスを最後まで実行する必要がある。

UiPathは非常に重要な観察サンプルとなる。同社は米国東部時間2026年9月3日の市場終了後に第2四半期決算を発表する予定で、その際に従来のRPAからエージェント実行層へのアップグレードの速度をさらに判断できる。

六、今後エージェント企業をどう見るか

今後この種の企業を見る際、いくつかの指標がますます重要になると考える。

1、まずAI関連のARR、ACV、実際の収益を見て、次に本番環境の顧客数を見る。トライアル顧客の参考価値はますます低くなる。

2、次にAIの新規契約への貢献を見る。Workdayが開示した「AIが新規ACVの25%以上を占める」は、いくつのエージェントをリリースしたかよりも意味がある。

3、さらにタスク呼び出し量、完全なタスク成功率、更新率、顧客拡大率を見る必要がある。

4、最後に財務諸表に戻り、推論コストを差し引いた後の粗利率、導入期間、売掛金、営業キャッシュフローを観察する。

エージェントを1つ導入するたびに、大量のエンジニアを投入して半年のカスタマイズが必要なら、それは従来のITサービスに近い。

エージェントが迅速に複製でき、顧客の利用が増えるほど単位コストが下がるなら、ソフトウェア企業の経営レバレッジが真に解放される。

最後に、エージェントというラインに対する理解をまとめる。

1）モデルの知能向上が、エージェントがどれだけのことをできるかを決定する。

2）企業データ、権限、ワークフローが、その知能を安全に本番システムに投入できるかを決定する。

3）実際のタスク結果が、顧客がいくら支払う意思があるかを決定する。

モデルがアップグレードされるたびに、自動化可能なタスクの境界は外側に押し広げられる。

今日はプログラミング、カスタマーサービス、文書だが、今後は財務、営業、サプライチェーン、医療、そしてより多くの専門シナリオに進む。信頼性が向上すれば人手によるチェックが減り、単位経済性は継続的に改善する。

したがって、エージェントは何年も続く効率向上型の新産業となる可能性が高い。

ただし、この機会は均等に分配されない。

最初の勝者は、おそらくすでに企業データと業務プロセスを掌握しているプラットフォームだ。第二の勝者は、AIを本番環境に展開し、タスクのクローズドループを真に完成させる実行層の企業だ。中国A株の弾力性は垂直シナリオからより多く生まれるが、財務の質と収益の標準化にはより注意を払う必要がある。

2026年はエージェントの財務検証元年に近い。これまで市場はモデルがどれほど賢いかを議論してきたが、今後は、それがどれだけの仕事を完了し、顧客にどれだけのコスト削減をもたらし、どれだけの価値が上場企業の収益、利益、キャッシュフローに入ったかに関心が移っていくだろう。