2025年は「AIエージェント元年」と期待されたが、実際の成果は調達額ほど華々しくなかった。OpenAIのサム・アルトマンCEOは自律型AIエージェントが労働力に加わると予測し、テック企業はAIシフトを理由に人員削減を発表した。PitchBookのレポートによると、垂直統合型AIエージェントスタートアップのVC調達額は2025年に前年比252%増の241.7億ドル（約3.9兆円）に達した。
期待と現実のギャップ
プログラムのコーディングなど一部領域で導入が急拡大した一方、多くのスタートアップは厳しい現実に直面。AIエージェントの実装・運用インフラ整備や、現場での信頼構築は容易ではなかった。
2026年に入ってもエージェンティックAIへの資金調達は続き、3月初旬までに26.3億ドル（約4270億円）を集めた。しかし、投資家の仮説は変化。管理されたデモで判断する段階から、AIエージェントを訓練し現場で成果を出せるスタートアップへ資金が向かっている。
成功事例：Patronus AI
この変化を捉えた一社がPatronus AIだ。同社はGreenfield Partners主導のシリーズBで5000万ドル（約81億円）を調達。Notable Capital、Lightspeed Venture Partners、Datadog、Samsungなども参加した。
MetaのAI研究者だったAnand Kannappan氏とRebecca Qian氏が創業。AIエージェントを本番投入前にストレステストできる「Digital World Model」というシミュレーション環境を構築している。
構造的な課題への挑戦
従来のAIエージェント性能評価は短時間の明確なタスクを静的な環境で行ってきた。しかし、数日に及ぶ複雑なワークフローの自動化では失敗確率が飛躍的に増加する。Patronus AIはこの課題に取り組んでいる。
