AIエージェント設計・実装
業務で信頼される、本番向けAIエージェント
有望なエージェントの試作を、実業務でツールを安全に扱い、品質を測定できる制御されたシステムへ発展させます。プロダクト・業務チームの設計から実装まで支援します。
本番システムの構成例
自律性を制御し、実行を観測可能に
モデルは制御基盤そのものではなく、構成要素の一つです。各レイヤーの責務と障害境界を明確にします。
利用者・業務イベント
開始前に依頼内容、利用者、権限、運用上の制約を検証します。
エージェント制御
実行範囲、状態、予算を管理し、例外を適切に人へ戻します。
モデル・ツール・社内データ
用途に適したモデルと、型付きでテスト可能な許可済みツールを利用します。
実行・業務成果
API、社内知識、データベース、キュー、既存業務フローを統合します。
成果・実行ログ・評価を、次の判断へ反映
全レイヤーに共通する制御
- 評価
- 可観測性
- セキュリティ
- 人による承認
開発対象
具体的な業務成果につながるエージェント
業務自動化エージェント
分類、調査、アクション準備、業務システム更新を担い、損失リスクに応じて承認を組み込みます。
ナレッジ・意思決定支援
根拠資料を示し、不確実性を明らかにしながら、専門家のレビューを効率化する検索・推論システムです。
プロダクト組み込み型AI
テナント分離、利用制御、プロダクト計測を含め、既存SaaSやFintech製品へLLM機能を統合します。
本番エンジニアリング
難しい技術判断も、開発範囲に含めます
自律性をどこで止めるか
自動実行、確認が必要な操作、モデルへ委任しない操作を明確に分けます。
品質をどう測るか
実業務を反映した評価ケース、タスク単位の成功条件、回帰テストを業務フローと同時に設計します。
障害からどう復旧するか
冪等なツール、実行ログ、再試行、タイムアウト、人への引き継ぎにより部分障害を安全に扱います。
コストをどう説明可能にするか
モデル選択、コンテキスト上限、キャッシュ、フロー単位の計測により、AI費用と業務成果を結び付けます。
進め方
不確実な業務課題から、本番で検証できる状態へ
実現性・リスク整理
価値の高い業務、失敗コスト、データ境界、連携制約、測定可能な成功条件を整理します。
最小構成での実装
実際のツールと代表ケースを用いて、一つの業務フローを端から端まで実装し、拡張前に信頼性を検証します。
本番運用への強化
評価、監視、セキュリティ、コスト制御、デプロイ、ドキュメント、運用移管を整備します。
AIありきではなく、解決したい業務をお聞かせください
現在の業務、時間や品質が失われている箇所、関係システム、重大な失敗の条件をご共有ください。エージェント、より単純な自動化、あるいはAIを使わない選択肢も含めて判断します。
業務フロー、関連システム、データの機密性、希望時期、予算感があるとスムーズです。