AIエージェントは、さまざまな産業分野で実際に運用されているが、その成功した実運用を可能にする技術的手法については、公開されている情報はほとんどない。本研究では、実運用におけるAIエージェントに関する初めての大規模な体系的調査を報告する。対象は306名の実務者を対象としたアンケート調査と、26の分野にわたる20件の詳細な事例研究（インタビューを含む）である。本調査では、組織がエージェントを構築する理由、構築方法、評価手法、および開発における主要な課題について検証した。その結果、実運用エージェントは、一般的にシンプルかつ制御可能なアプローチで構築されていることが明らかになった。具体的には、70%が自己の重み調整を行わず、既存のモデルをプロンプトで利用しており、74%が主に人的評価に依拠している。また、70%が人間の介入を必要とするまでに最大10ステップ以内で処理を終了している。信頼性が開発における最大の課題であり、これはエージェントの正しさを確保し、評価することが困難であることに起因している。こうした課題にもかかわらず、シンプルでありながら効果的な手法により、エージェントは多様な産業において実際の影響をもたらしていることが明らかになった。本研究は、実運用の現状を記録するとともに、研究者と実務者の間のギャップを埋める役割を果たす。研究者には実運用における課題の可視化を提供し、実務者には成功事例から得られた検証済みのパターンを提供することで、実践的な知見の共有を促進する。