VentureBeatが調査した101社の企業において、AIエージェントにビジネスコンテキストを供給するインフラは、信頼に足るものとして構築されるよりも早くデプロイされている。検索拡張生成（RAG）はエンタープライズAIにおけるデフォルトのコンテキストソースとなっており、プロバイダーネイティブの検索ツールは、もともとこのカテゴリーを定義していた専用ベクトルデータベースを静かに追い抜いた。この採用のスピードは注目に値する。RAGは2020年に研究手法として導入され（当時Facebook AI ResearchのLewisら）、数年のうちに企業が大規模言語モデルを自社データに基づかせる標準的な手法となった。しかし、過半数の企業はすでに、欠落または不整合なコンテキストに起因する、自信に満ちた誤った回答をAIエージェントが生成するのを目の当たりにしている。これは、より多くの検索だけでは解決できない問題である。

本号のVentureBeat Pulse Researchでは、エンタープライズRAGおよびコンテキストレイヤーを検証する。すなわち、AIエージェントにビジネスコンテキストを供給するもの、組織が運用する検索システム、選定と評価の方法、アーキテクチャの方向性、そしてそのコンテキストがすでにどの程度の頻度で障害を引き起こしているかである。

コンテキストギャップ

本レポートの中核となる発見は、VentureBeatが「コンテキストギャップ」と呼ぶものである。これは、エンタープライズエージェントがどれだけ自信を持って回答するかと、その基盤となるコンテキストが実際にどれだけ信頼できるかの間の距離である。過半数の企業（57%）が、過去6ヶ月以内にAIエージェントが欠落または不整合なビジネスコンテキストに起因する自信に満ちた誤った回答を生成したと報告した。そのうち過半数は、この問題が複数回発生したと述べている。28%のみがそのような障害を報告していない。

これは周辺的な問題ではない。検索は38%の企業で主要なコンテキストソースであり、他のどのアプローチよりも多い。つまり、検索が不十分または不整合な場合、結果として生じる誤りはエージェントの知覚される権威性を伴うことになる。この問題に対処するためのインフラは開発中である。58%の企業がすでにガバナンス付きセマンティックレイヤーを運用または構築しているが、大半にとってまだ本番環境には至っていない。

これらの発見の背景において、市場は予想外の方向に集約している。プロバイダーネイティブ検索（OpenAIのファイル検索40%、GoogleのVertex AI Search 38%）は、本番環境での利用においてすべての専用ベクトルデータベースをリードしている。企業は2026年末までにハイブリッド検索が支配的になると予想している（34%）。しかし、相対的多数（36%）は単一プロバイダーのネイティブコンテキストスタックに集約するのではなく、ベストオブブリードのスタンドアロンツールを維持する意向を示しており、過半数（57%）は12ヶ月以内にプロバイダーを乗り換えまたは追加する計画である。表明された選好と実際の利用が乖離している。組織はプロバイダーネイティブ検索を購入しながら、独立性を求めていると主張している。

調査方法

VentureBeatは継続的なPulse Researchシリーズの一環として本調査を実施し、エンタープライズRAGインフラとコンテキストレイヤー（検索システム、セマンティックレイヤー、AIエージェントに供給するコンテキストソース）に焦点を当てた。回答は従業員100名超の組織に絞り込まれた（n=101）。従業員100名以下の組織からの回答はなく、サンプル全件が対象となる。全回答は2026年第2四半期（6月）の単一波から得られたものであり、レポートはクロスセクション（横断的）であり、月次トレンドは推定しない。複数選択の質問が複数含まれるため、構成比の合計は100%を超える場合がある。

組織規模別では、サンプルは中堅市場に集中している。251〜1,000名（31%）および101〜250名（31%）が上位で、続いて1,001〜5,000名（20%）、5,001〜10,000名（12%）、10,001名以上（7%）となっている。役職別では、マネージャー（39%）、個別貢献者（27%）、C-suite（16%）、VPおよびディレクター（14%）にまたがる。購買権限については、46%が最終意思決定者、さらに26%が推薦者またはインフルエンサーであり、バイヤーの信頼性が高い。テクノロジー/ソフトウェアが20%で最大の業種、次いでヘルスケア/ライフサイエンス（11%）、小売、運輸、金融サービス、製造、教育に広く分布している。

101人の回答者という規模では、サンプルは控えめであり、精密な測定値ではなく方向的シグナルとして読むべきである。これは確率サンプリングではなく自己選択サンプルであり、最大規模の運用者ではなく、RAGおよびコンテキストインフラを積極的に構築している組織の視点を反映している。

発見1：自信を持って誤る — エージェントの誤りが不適切なコンテキストに起因

VentureBeatは、過去6ヶ月以内に企業が自信に満ちた誤ったエージェントの回答を、欠落または不整合なビジネスコンテキストに起因したかどうかを尋ねた。過半数がそうであった。

これが本レポートの決定的な数値である。過半数の企業（57%）が、すでにAIエージェントが自信に満ちた誤った回答を生成し、それが不適切なコンテキスト（誤った指標、古い定義、欠落したドキュメントなど）に起因すると特定した経験があり、そのうち過半数は複数回発生したことを確認している。28%のみがそのような障害を報告せず、少数の残りはエンタープライズデータでエージェントを運用していないか、根本原因を十分に追跡していない。

この障害モードは特定されており危険である。モデルは明らかにハルシネーションを起こしているわけではない。コンテキストが不十分または不整合であったため、自信を持って誤っているのである。この区別はエンタープライズリスクにおいて重要である。ハルシネーション（モデルが検索データに基づかずに捏造すること）は、ガードレールや出力バリデーションによって検出が容易になりつつある。しかし、古いドキュメントから引き出された自信に満ちた誤った指標は、回答にもっともらしいソースがあるため捕捉が難しい。本レポートの他のすべての発見（企業が何を検索し、どのようにガバナンスし、何を構築しようとしているか）は、この問題の下流にある。

発見2：RAGがデフォルトのコンテキストソース

検索は他のどの手法よりも多くのエージェントにコンテキストを供給している。38%の組織において、ドキュメントまたはベクトルインデックス上のRAGがエージェントがビジネスを理解する主要な手段であり、次点のガバナンス付きセマンティックレイヤーまたはオントロジー（21%）のほぼ2倍である。ミックスアプローチが14%、直接的なライブシステムクエリが10%、ロングコンテキスト読み込みが6%を占める。モデルの一般知識のみでエージェントを運用しているのはわずか2%である。

この集中は発見1の観点から重要である。エンタープライズコンテキストの大部分が検索を通じて流れるため、検索の品質が回答の品質を決定する。RAGがデフォルトソースである場合、不十分な検索はエッジケースではなく、主要な障害面である。

ひとつ顕著に欠けているアプローチがある。モデルの重みをカスタマイズする、いわゆるファインチューニングである。調査におけるビジネスコンテキストの主要ソースはすべて実行時に注入される。VentureBeatのファインチューニングに関する直近の直接測定は、4月〜5月の調査波（別調査、n=136）から得られたもので、ファインチューニング機能はモデル選択の6要因中最下位の5%であった。もっとも、そのサンプルの26%は依然としてファインチューニングとカスタマイズを成長が期待される投資として挙げている。ファインチューニングは主要な選択の対話から外れ、コンテキスト注入が企業がエージェントにビジネス知識を持たせる方法となっている。

発見3：プロバイダーネイティブ検索がすでにベクトルデータベースをリード

専用ベクトルデータベースはもはやRAGスタックの中心ではない。OpenAIのファイル検索（40%）とGoogleのVertex AI Search（38%）が本番環境での利用をリードしており、プロバイダーネイティブおよびハイパースケーラーネイティブの検索として、すべての専用構築ベクトルデータベースを上回っている。スペシャリストの中で最も利用されているのは、企業が他の理由ですでに運用しているツール（Elasticsearch/OpenSearch、20%）と、オープンの組み込みオプション（pgvector、12%）である。このカテゴリーを定義するピュアプレイのベクトルデータベース（Weaviate、Qdrant、Pinecone、Milvus）は、それぞれ一桁台から低い二桁台にある。注目すべきは、13%の企業が依然として本番環境でのRAGを一切運用していないと回答していることである。

これは2022年〜2023年に substantialなベンチャー投資を集めたカテゴリーにとって大きな変化である。Pinecone、Weaviate、Qdrantなどの企業は、専用構築のベクトルインフラがエンタープライズAIの基盤になるという仮説に基づいて資金調達を行った。調査データは、モデルプロバイダーとハイパースケーラーが、企業が推論にすでに使用している同じAPIに検索レイヤーをバンドルすることでこれを獲得していることを示唆している。これは、監視からCI/CDに至る市場を再構築したのと同じプラットフォームダイナミクスのパターンである。

VentureBeatの並行インフラ調査波におけるプラットフォームと同様に、企業はすでに購入しているツールにバンドルされた検索に引き寄せられている。

この発見は第2四半期の両波で一貫していた。4月〜5月（n=161）でもプロバイダー構築の検索が利用をリードし、すべての専用ベクトルデータベースは限定的なままであった。最も利用されたスタンドアロンのベクトルデータベースはそのサンプルの8%がピークであった。ハイブリッドで多元的な未来はすでに当時のコンセンサス的予想であった（34%がハイブリッド検索の支配を予想、さらに29%がユースケースごとに複数のアーキテクチャを予想）。2つの波が一貫した状況を描いている。「ベクトルデータベース」という用語を生み出したカテゴリーが、企業がすでに取引しているプラットフォームに吸収されている。

発見4：しかしベストオブブリードの維持を希望

プロバイダーネイティブ検索が実際にはリードしているにもかかわらず、相対的多数の企業（36%）はプロバイダーのネイティブコンテキストスタックに集約するのではなく、ベストオブブリードのスタンドアロンツールを維持する意向を示しており、集約を計画する21%を大きく上回っている。さらに21%がミックスを予想し、9%がレイヤーを自社で構築・所有する意向である。

企業が運用しているものと、維持したいと述べているものの間のギャップは、このカテゴリーの戦略的課題である。利便性のためにバンドルされた検索を採用しながら、独立性を維持すると主張している。どちらのインパルスが勝つか（プロバイダーバンドルの引力か、モジュラー制御の選好か）が、単一のツールよりも検索市場の形成に影響を与えるだろう。

発見5：ハイブリッド検索がコンセンサスの予想

企業の3分の1（34%）は、2026年末までにハイブリッド検索（埋め込みとリランキングおよびアクセス制御の組み合わせ）が本番システムで支配的になると予想しており、ベクトル単独の検索が支配的になると予想する11%の3倍である。このカテゴリーを立ち上げたピュアベクトル検索アプローチは、すでに単独では不十分と見なされており、精度のためのリランキングとガバナンスのためのアクセス制御を追加するパイプラインに取って代わられている。まさにそのアクセス制御の欠如が発見1の障害を生み出している。

2番目に大きい回答は不確実性である。17%の回答者がどのアーキテクチャが支配的になるか分からないと回答し、さらに14%が専用ベクトルレイヤーを完全に超えて、ツールファーストまたはロングコンテキスト検索に移行すると予想している。コンセンサスは単一のツールではなくレイヤードパイプラインであり、まだ完全には形成されていない。

発見6：ガバナンス付きコンテキストレイヤーは現在構築中

企業の過半数（58%）はガバナンス付きセマンティックレイヤーを本番環境で運用（25%）またはパイロット・構築中（34%）である。さらに17%が積極的に評価しており、何らかの形でこの概念に取り組んでいるのは4分の3に達する。

セマンティックレイヤーの概念はビジネスインテリジェンスに先行例がある。dbt、Looker、Tableauなどのプラットフォームは、組織全体のダッシュボードやレポートが同じ数値を参照するよう、ビジネス指標のガバナンスされた再利用可能な定義を長年提供してきた。ここで新しいのは、同じ規律ある定義レイヤーをAIエージェントに入力されるデータに拡張することである。エージェントが売上や顧客ステータスを引用する際、基盤となる定義が一貫し、最新で、アクセス制御されていることを保証し、検索パイプラインが最初に表示したドキュメントから引き出されたものではないようにする。

しかし、バランスは示唆に富む。出荷したよりも多くの組織が構築中である。大半の企業にとって、発見1の「自信を持って誤る」障害を防ぐ共有されたガバナンス付き定義レイヤーはまだ作業進行中である。セマンティックレイヤーは不整合コンテキストに対する業界の回答であり、本調査はそれが構築途上にあることを捉えており、本番環境を大きく先行する野心がある。

発見7：データ取り込みとシンプルさで選択、正確性で監視

企業は運用性で検索システムを選択する。データ取り込みの容易さ（36%）、レイテンシとパフォーマンス（32%）、運用のシンプルさ（29%）が選定基準の上位であり、検索精度とアクセス制御（各23%）を上回っている。後者2つは発見1の障害に最も直接結びつく要因である。

システムが稼働すると、重点は信頼に移る。最も追跡されている指標は回答の正確性（42%）とセキュリティ・アクセス制御（38%）であり、レイテンシ（28%）、運用安定性（27%）、回答の関連性（23%）を上回っている。

購買基準と監視基準のこの乖離は、エンタープライズAI採用のより広範なパターンを反映している。組織は調達時に統合スピードを優先し、その後、正確性とガバナンス（測定が難しく時間のかかる属性）がエージェントが本番環境で信頼されるかどうかを決める指標になることを発見する。「自信を持って誤る」障害に最も直接結びつく2つの次元である検索精度とアクセス制御が、選定基準の中で最も低い順位にあるという事実により、このギャップはより鋭くなる。

現在のシステムに対する満足度は中程度にポジティブだが熱心ではない。5段階評価で、総合満足度は平均4.0であり、実装の容易さと費用対効果はともに3.9近くである。企業はシステムがどれだけ容易に稼働するかで購入し、信頼できるかどうかで監視する。

発見8：検索の再編が到来

43%の企業は検索プロバイダーの変更計画がないが、小過半数（57%）は12ヶ月以内にプロバイダーを乗り換えまたは追加する意向であり、4分の1（26%）は次四半期内である。

検討セットは現在のスタックとは異なる。プロバイダーネイティブ検索は企業が評価しているものでも依然リードしている（OpenAI 22%、Vertex AI Search 21%）が、オープンソースのベクトルスペシャリストは現在のフットプリントを超える存在感を示している。Qdrant（14%）とMilvus（13%）は、現在の利用（それぞれ10%と6%）が示唆する以上の乗り換え関心を集めている。

発見4と併せて読むと、市場は流動的な状況にある。企業は現在プロバイダーネイティブツールを運用し、より広範なフィールドを評価し、選択肢を開いたままにしたいと述べている。今後の再編は、ベストオブブリードの意向がバンドルされたオファリングの利便性との接触を生き延びるかどうかの試練となる。

ボトムライン

従業員100名超の組織は、AIエージェントをビジネスオペレーションに組み込む速度が、それらのエージェントが依存するコンテキストの信頼性を保証する速度を上回っている。検索はエンタープライズコンテキストのデフォルトソースであり、専用ベクトルデータベースではなく、ますますモデルプロバイダーやハイパースケーラーから提供されている。しかし、過半数の企業はすでに、コンテキストが不十分または不整合であったため、エージェントが自信を持って誤って回答するのを目の当たりにしている。この障害は特異なものではなく、権威的に聞こえるエージェントを信頼できない基盤に向けることの予測可能な結果である。

業界の提案する解決策（ガバナンス付きセマンティックレイヤーとハイブリッド検索、リランキング、アクセス制御の組み合わせ）は構築中であるが、大部分はまだ本番環境に至っていない。企業はプロバイダーネイティブバンドルの利便性と、ベストオブブリードの独立性に対する表明された選好の間で板挟みとなっている。

単一の第2四半期波で101人の回答者という規模では、これは中堅市場に偏った方向性のある読み取りである。しかし方向は明確である。コンテキストレイヤーはAIスタックの次の争奪の階層であり、現在エージェントはそれを先行している。コンテキストギャップは、より多くのドキュメントやより大きなインデックスだけでは解決できない検索ボリュームの問題ではなく、ガバナンスされた、一貫性のある、アクセス認識型のコンテキストの問題である。今後の調査波に対する未解決の問いは、企業が「自信を持って誤る」障害がラボから重要な意思決定の場に移行する前に、そのレイヤーの構築を完了するかどうかである。

従業員100名超の101社の適格なエンタープライズ回答者からの調査回答に基づく。2026年第2四半期（6月）の単一波から取得。このサンプルサイズでは、結果は精密な測定値ではなく方向的シグナルとして読むべきである。サンプルは確率サンプリングではなく自己選択であり、中堅市場に偏っている。回答者にはマネージャー、個別貢献者、VP/ディレクター、C-suiteが含まれ、強い購買権限を持ち、テクノロジー、ヘルスケア、小売、運輸、金融サービス、製造、教育にまたがっている。