マルチエージェントシステム（MAS）プラットフォーム市場：市場規模・シェア分析、成長トレンドと予測（2025年～2030年）

マルチエージェントシステム（MAS）プラットフォーム市場の概要

マルチエージェントシステム（MAS）プラットフォーム市場は、2025年から2030年の予測期間において、著しい成長が見込まれています。2025年には78.1億米ドルに達し、2030年には549.1億米ドルに拡大すると予測されており、この期間の年平均成長率（CAGR）は47.71%に上ります。市場の成長を牽引しているのは、企業が実験的なパイロット段階から生産規模の自律型オーケストレーションへと移行している動きです。特に、大規模言語モデル（LLM）と強化学習パイプラインが融合し、人間の介入なしに計画と実行を行う推論エージェントが生まれていることが需要を高めています。製造工場、物流ハブ、都市インフラプログラムにおいて、マルチエージェントの協調は将来の投資ではなく、中核的な自動化レイヤーとして認識されるようになっています。これにより、個別のロボットセルへの予算が、本格的なエージェントエコシステムへとシフトしています。

ベンチャー投資とハイパースケールデータセンターの容量増加により、以前の計算能力の障壁は解消されつつありますが、GPUの継続的な不足は、低遅延のワークロード向けにハイブリッドクラウド・エッジ展開を促しています。ロボット自動化サプライヤー、クラウドハイパースケーラー、AIネイティブスタートアップがオーケストレーションスタックの主導権を争う中、競争は激化しており、統合と標準化に向けた協力が促進されています。

主要な市場動向と洞察

1. プラットフォームタイプ別
オーケストレーションプラットフォームは、2024年にMASプラットフォーム市場の41.2%を占め、タスクのスケジューリング、データのルーティング、異種エージェントプールのパフォーマンス指標の記録を行うコマンドハブとして機能しています。一方、自律型エージェントSaaSは、2030年までに53.2%のCAGRで成長すると予測されており、インフラの複雑さを隠蔽するターンキーバンドルがビジネス部門のマネージャーに支持されています。

2. 展開モード別
クラウドデリバリーは、2024年に78.4%のシェアを占め、サーバーレスGPUクラスターと事前統合されたIDサービスによってプロビジョニング時間を短縮しています。しかし、ミリ秒単位の低遅延要件を満たし、帯域幅コストを削減するために、工場や通信タワーでのマイクロクラスター（エッジ）の導入も進んでいます。エッジ実装は2030年までに58.4%のCAGRで成長すると予測されています。

3. エンドユース産業別
製造業は2024年に28.3%の収益シェアを占め、生産スケジューリング、品質検査カメラ、自動搬送車にエージェントを統合しています。スマートシティおよびインフラは、まだ初期段階ですが、交通信号エージェントによる渋滞緩和や、グリッドバランシングエージェントによる再生可能エネルギーの変動吸収などにより、48.1%のCAGRで拡大すると予測されています。

4. アプリケーション別
マルチロボット協調は、2024年にMASプラットフォーム市場の33.4%を占める主要なユースケースです。倉庫では、経路探索エージェントが数千台の自動搬送車をデッドロックなしで調整し、ピッカーの移動距離を削減し、注文処理能力を向上させています。意思決定支援および計画エージェントは、サプライチェーンのリスク、エネルギー価格、顧客需要を実用的な計画に統合するAIコパイロットとして、48.8%のCAGRで最も速く成長すると予測されています。

5. 地域別
北米は2024年に45.2%のシェアを占め、豊富なベンチャーキャピタルとハイパースケールデータセンターの構築に支えられています。アジア太平洋地域は、中国、日本、韓国がスマート製造と都市インフラのパイロットプロジェクトに産業政策インセンティブを投入しているため、2030年までに47.9%という驚異的なCAGRで最も速く成長すると予測されています。

市場を牽引する要因

* クラウドネイティブMAS展開の急増（CAGRへの影響：+8.2%）: クラウドの柔軟性とマネージドサービスにより、数千のエージェントの展開サイクルが短縮されています。コンテナ化されたエージェントランタイムの利用可能性が統合のオーバーヘッドを削減し、消費ベースの価格設定が導入を促進しています。
* LLMベースエージェントと従来の強化学習フレームワークの融合（CAGRへの影響：+9.1%）: 推論LLMと報酬駆動型学習者を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャにより、エージェントは自然言語の指示を解析し、フィードバックループを通じて行動を最適化できます。これにより、コード生成、レポート作成、異常トリアージなどのタスクで単一の大規模モデルを上回る性能を発揮しています。
* 倉庫自動化におけるマルチロボットオーケストレーションの需要（CAGRへの影響：+6.4%）: 労働力不足とEコマースの注文変動に対応するため、フルフィルメントセンターの自動化が加速しています。エージェントスケジューラーは、自律移動ロボット、コンベア、人間作業員にピッキング・プレースタスクを割り当て、スループットを向上させています。
* エッジAIコストの低下によるオンデバイスエージェントの実現（CAGRへの影響：+5.8%）: 特殊な推論アクセラレーターと効率的な小型モデルにより、工場、公益事業、車両がマルチエージェント推論をローカルで実行できるようになりました。これにより、機密データのオンサイト保持、主権要件の遵守、バックホールリンク障害時の稼働時間確保が可能になります。
* エージェント型ローコード開発ツールの台頭（CAGRへの影響：+3.7%）: ローコード開発ツールの普及により、エージェントシステムの開発が民主化され、より多くのユーザーがアクセスできるようになっています。
* ベンチャー支援のオープンソースMASエコシステム（CAGRへの影響：+2.9%）: ベンチャーキャピタルに支援されたオープンソースエコシステムが、開発者の関心を引きつけ、市場の成長を促進しています。

市場の阻害要因

* MAS対応人材と標準の不足（CAGRへの影響：-4.3%）: 分散システムと高度なAIの両方に精通したエンジニアの不足が、導入コストとプロジェクト期間を増加させています。ユニバーサルな通信プロトコルの欠如も、マルチベンダー統合を複雑にしています。
* サイバーセキュリティとエージェントレベルの攻撃対象領域（CAGRへの影響：-3.8%）: 各自律型エージェントがAPI呼び出しを行い、メッセージを交換することで、脅威の状況が拡大しています。プロンプトインジェクションから不正エージェントの共謀まで、新たな攻撃ベクトルが出現しており、リアルタイムの行動監視と暗号化されたエージェント間チャネルが求められています。
* GPU/AI推論サプライチェーンの変動性（CAGRへの影響：-2.9%）: 高度な計算能力を必要とする地域では、GPUやAI推論チップの供給不足が市場の成長を妨げる可能性があります。
* ESG投資家からのエネルギー効率圧力（CAGRへの影響：-2.1%）: 特にEUと北米では、環境・社会・ガバナンス（ESG）投資家からのエネルギー効率に関する圧力が、MASプラットフォームの導入に影響を与える可能性があります。

競合状況

MASプラットフォーム市場は依然として細分化されており、上位5社が市場収益の大部分を占めています。純粋なオーケストレーションスタートアップ、ロボット自動化の既存企業、クラウドハイパースケーラーがそれぞれ市場での地位を確立しようとしていますが、すべてのレイヤーで圧倒的なシェアを持つ単一のプレーヤーは存在しません。UiPathによるMaestroメタオーケストレーターのリリースやPeak.aiの買収は、プラットフォーム中心の統合の動きを示しています。

戦略的なパターンとしては、以下の3つのテーマが見られます。
1. バンドリング: プラットフォームが隣接するシミュレーションツールやローコードツールを統合し、調達を簡素化します。
2. 垂直統合: 特定の業界（BFSIのリスクスコアリングなど）向けのドメインプリミティブを組み込みます。
3. オープンソースの活用: ベンダーが寛容なライセンスを商用化し、開発者の支持を獲得してからエンタープライズサポートを収益化します。

M&Aの動きは加速すると予想されており、企業はポイント製品よりもワンストップのスタックを追求しています。今後は、アルゴリズムの生性能よりも、セキュリティ体制と規制への適合性が競合優位性の鍵となると考えられます。ISOおよびNISTフレームワークの下でエージェントの行動を認証できる企業は、規制産業の予算を獲得できるでしょう。

主要プレーヤー

* OpenAI LLC
* UiPath Inc.
* GreyOrange Inc.
* C3.ai Inc.
* Fetch.ai Foundation Pte Ltd.

最近の業界動向

* 2025年4月: UiPathが、AIエージェント、ロボット、人間ワークフローを企業規模で統合するMaestroプラットフォームを発表しました。
* 2025年3月: UiPathがPeak.aiを買収し、自動化スイート内のエージェント型意思決定機能を強化しました。
* 2025年2月: UiPathとInflection AIが提携し、Intel Gaudi 3プロセッサを使用してセキュリティに敏感な垂直市場でエージェント型AIを展開しました。
* 2025年2月: OpenAIとソフトバンクが合弁会社SB OpenAI Japanを通じて、日本のコングロマリットをターゲットとした「Cristal intelligence」を発表しました。

この市場は、技術革新と企業ニーズの進化により、今後も急速な成長と変革が続くことが予想されます。

本レポートは、グローバルなマルチエージェントシステム（MAS）プラットフォーム市場に関する詳細な分析を提供しています。市場の定義、調査範囲、調査方法から、市場規模、成長予測、競争環境、そして将来の展望までを網羅しています。

本レポートによると、マルチエージェントシステム（MAS）プラットフォーム市場は2025年に78.1億米ドルの規模に達し、今後5年間で急成長を遂げると予測されています。

市場の成長を牽引する主要な要因としては、以下の点が挙げられます。
* クラウドネイティブなMAS導入の急増
* LLM（大規模言語モデル）ベースのエージェントと従来の強化学習（RL）フレームワークの融合
* 倉庫自動化におけるマルチロボットオーケストレーションへの需要
* エッジAIのコスト低下によるオンデバイスエージェントの実現
* 「エージェント指向」のローコード開発ツールの台頭
* ベンチャーキャピタルに支えられたオープンソースMASエコシステムの拡大

一方で、市場の成長を阻害する要因も存在します。
* MASに対応できる人材と標準規格の不足
* サイバーセキュリティとエージェントレベルの攻撃対象領域の拡大
* GPU/AI推論サプライチェーンの不安定性
* ESG投資家からのエネルギー効率に対する圧力

レポートでは、市場を様々な側面から詳細に分析しています。
プラットフォームタイプ別では、エージェント開発フレームワーク、オーケストレーションプラットフォーム、シミュレーションおよびデジタルツインスイート、自律エージェントSaaSなどが含まれます。特に、オーケストレーションプラットフォームは2024年に41.2%のシェアを占め、企業における統合的な調整レイヤーへの需要を反映し、最大のシェアを保持しています。

展開モード別では、クラウドとオンプレミス/エッジに分けられます。組織が低遅延制御とデータ主権コンプライアンスを求める中、エッジ展開は58.4%の年平均成長率（CAGR）で拡大すると予測されており、クラウドを上回る成長が見込まれます。

最終用途産業別では、製造業、サプライチェーンおよびロジスティクス、ヘルスケアおよびライフサイエンス、BFSI（銀行・金融サービス・保険）、スマートシティおよびインフラストラクチャが分析対象です。スマートシティは、都市交通、エネルギー、廃棄物システムにおけるエージェントベースの最適化の恩恵を受け、2030年までに48.1%という最も速いCAGRで成長するセグメントと見なされています。

アプリケーション別では、ワークフローおよびプロセスオーケストレーション、マルチロボット協調、意思決定支援および計画、シミュレーションおよびデジタルツインモデリング、自律取引およびFin-Opsなどが含まれます。

地域別では、北米、南米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東およびアフリカが対象です。特にアジア太平洋地域は、製造業の自動化プログラムと大規模なスマートシティ投資に牽引され、47.9%のCAGRを記録し、最も高い成長を遂げると予測されています。

競争環境については、市場集中度、戦略的動向、市場シェア分析が行われています。主要ベンダーとして、OpenAI LLC、UiPath Inc.、GreyOrange Inc.、C3.ai Inc.、Fetch.ai Foundation Pte Ltd.などが挙げられ、多数の企業のプロファイルが詳細に分析されており、各社のグローバルおよび市場レベルの概要、主要セグメント、財務情報、戦略的情報、市場ランク/シェア、製品とサービス、最近の動向などが含まれています。

最後に、レポートは市場の機会と将来の展望についても言及しており、未開拓の領域や満たされていないニーズの評価を通じて、今後の成長可能性を探っています。

1. はじめに

• 1.1 調査の前提と市場の定義
• 1.2 調査範囲

2. 調査方法

3. エグゼクティブサマリー

4. 市場概況

• 4.1 市場概要
• 4.2 市場の推進要因
  • 4.2.1 クラウドネイティブMAS導入の急増
  • 4.2.2 LLMベースのエージェントと従来のRLフレームワークの融合
  • 4.2.3 倉庫自動化におけるマルチロボットオーケストレーションの需要
  • 4.2.4 エッジAIコストの低下によるオンデバイスエージェントの実現
  • 4.2.5 「エージェント型」ローコード開発ツールの台頭
  • 4.2.6 ベンチャー支援のオープンソースMASエコシステム
• 4.3 市場の阻害要因
  • 4.3.1 MAS対応人材と標準の不足
  • 4.3.2 サイバーセキュリティとエージェントレベルの攻撃対象領域
  • 4.3.3 GPU/AI推論サプライチェーンの変動性
  • 4.3.4 ESG投資家からのエネルギー効率化圧力
• 4.4 バリューチェーン分析
• 4.5 規制環境
• 4.6 技術的展望
• 4.7 マクロ経済要因の影響
• 4.8 ポーターの5つの力分析
  • 4.8.1 新規参入者の脅威
  • 4.8.2 供給者の交渉力
  • 4.8.3 買い手の交渉力
  • 4.8.4 代替品の脅威
  • 4.8.5 競争上の対立

5. 市場規模と成長予測（金額、米ドル）

• 5.1 プラットフォームタイプ別
  • 5.1.1 エージェント開発フレームワーク
  • 5.1.2 オーケストレーションプラットフォーム
  • 5.1.3 シミュレーションおよびデジタルツインスイート
  • 5.1.4 自律エージェントSaaS
  • 5.1.5 その他
• 5.2 展開モード別
  • 5.2.1 クラウド
  • 5.2.2 オンプレミス / エッジ
• 5.3 最終用途産業別
  • 5.3.1 製造業
  • 5.3.2 サプライチェーンおよびロジスティクス
  • 5.3.3 ヘルスケアおよびライフサイエンス
  • 5.3.4 BFSI
  • 5.3.5 スマートシティおよびインフラストラクチャ
• 5.4 アプリケーション別
  • 5.4.1 ワークフローおよびプロセスオーケストレーション
  • 5.4.2 マルチロボット協調
  • 5.4.3 意思決定支援および計画
  • 5.4.4 シミュレーションおよびデジタルツインモデリング
  • 5.4.5 自律取引およびFin-Ops
• 5.5 地域別
  • 5.5.1 北米
  • 5.5.1.1 米国
  • 5.5.1.2 カナダ
  • 5.5.1.3 メキシコ
  • 5.5.2 南米
  • 5.5.2.1 ブラジル
  • 5.5.2.2 アルゼンチン
  • 5.5.2.3 その他の南米諸国
  • 5.5.3 ヨーロッパ
  • 5.5.3.1 ドイツ
  • 5.5.3.2 イギリス
  • 5.5.3.3 フランス
  • 5.5.3.4 イタリア
  • 5.5.3.5 スペイン
  • 5.5.3.6 ロシア
  • 5.5.3.7 その他のヨーロッパ諸国
  • 5.5.4 アジア太平洋
  • 5.5.4.1 中国
  • 5.5.4.2 日本
  • 5.5.4.3 インド
  • 5.5.4.4 韓国
  • 5.5.4.5 その他のアジア太平洋諸国
  • 5.5.5 中東およびアフリカ
  • 5.5.5.1 中東
  • 5.5.5.1.1 アラブ首長国連邦
  • 5.5.5.1.2 サウジアラビア
  • 5.5.5.1.3 トルコ
  • 5.5.5.1.4 カタール
  • 5.5.5.1.5 その他の中東諸国
  • 5.5.5.2 アフリカ
  • 5.5.5.2.1 南アフリカ
  • 5.5.5.2.2 ナイジェリア
  • 5.5.5.2.3 エジプト
  • 5.5.5.2.4 その他のアフリカ諸国

6. 競合情勢

• 6.1 市場集中度
• 6.2 戦略的動向
• 6.3 市場シェア分析
• 6.4 企業プロファイル（グローバルレベルの概要、市場レベルの概要、主要セグメント、利用可能な財務情報、戦略的情報、市場ランク/シェア、製品とサービス、最近の動向を含む）
  • 6.4.1 OpenAI LLC
  • 6.4.2 UiPath Inc.
  • 6.4.3 GreyOrange Inc.
  • 6.4.4 C3.ai Inc.
  • 6.4.5 Fetch.ai Foundation Pte Ltd.
  • 6.4.6 Mindsmiths d.o.o.
  • 6.4.7 CrewAI Inc.
  • 6.4.8 Swarms AI Inc.
  • 6.4.9 HASH.ai Ltd.
  • 6.4.10 Algovera DAO Ltd.
  • 6.4.11 Emergence AI Inc.
  • 6.4.12 AgentVerse Technologies Ltd.
  • 6.4.13 Temporal Technologies Inc.
  • 6.4.14 Instadeep Ltd.
  • 6.4.15 Locus Robotics Corp.
  • 6.4.16 Blue Yonder Group Inc.
  • 6.4.17 Manus AI
  • 6.4.18 Onomatic LLC
  • 6.4.19 Softeon Inc.
  • 6.4.20 Symbotic Inc.
  • 6.4.21 Camunda Services GmbH
  • 6.4.22 Airt Inc.
  • 6.4.23 Relevance AI Pty Ltd.
  • 6.4.24 Anthropic P.B.C.
  • 6.4.25 Instadeep Ltd.
  • 6.4.26 Cognizant Technology Solutions Corp.

7. 市場機会と将来展望