AI運用

AI(企業向け)

【AgentOps・フリート編】”1体を運用する”から”群れを運用する”へ——エージェント・フリート管理の運用規律|数十〜数百のエージェント/インスタンスを「在庫(インベントリ)・設定ドリフト・一斉更新・ヘルスチェック・段階ロールアウト」で束ね、”どこかの1体が静かに壊れている”を検知・封じ込める運用設計

本記事は、AgentOps連載の続編です。連載①〜⑧では基本的に「1体のエージェントをどう生み育て、監視し、リリースするか」——つまり個体のライフサイクルを軸にしてきました。本稿はその上位レイヤー、すなわち群(フリート)としてエージェント...
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【AgentOps⑦・デプロイ】”テストは緑、本番は別物”の落とし穴——エージェント・デプロイのライフサイクル運用規律|「何がリリースか」の再定義(プロンプト/モデル/ツール定義/メモリスキーマ)・カナリア/シャドー/段階的自律のプログレッシブデリバリー・オンライン評価ゲート(②評価と直結)・サイレントなモデル更新へのバージョンピン留め・状態を持つエージェントのロールバック設計で「リリースが事故になる」を防ぐ運用設計

この連載では、AIエージェントを「作って動かす」段階から、「運用として回し続ける」段階へと視点を移してきました。②評価で品質の測り方を、③観測でシステムの見える化を、④コストでユニットエコノミクスを、⑤メモリで長期記憶のライフサイクルを、...
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【AgentOps⑥・権限】“付けたら付けっぱなし”の落とし穴——エージェント権限のライフサイクル運用規律|Just-in-Timeアクセス・最小権限のドリフト監視・権限行使の可観測性(誰が・何を・なぜできたか)・過剰権限=ブラストラジウスのコスト・卒業/失効(deprovisioning)で「権限が事故になる」を防ぐ運用設計

AgentOps連載: ①入門/ ②評価/ ③観測/ ④コスト/ ⑤メモリ/ ⑥権限(本記事) エージェントに強い権限を渡すと、できることは一気に増えます。ファイルを読み、APIを叩き、他システムへ書き込み、決済にまで手が届く——最...
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【AgentOps⑤・メモリ】「覚えるほど賢くなる」の落とし穴——エージェント長期記憶のライフサイクル運用規律|保持/忘却ポリシー・記憶品質のドリフト監視・「その記憶は成功率に効くか」のメモリ評価・想起の可観測性(何をなぜ思い出したか)・メモリ肥大とコンテキストコストの制御で「記憶が事故になる」を防ぐ運用設計

はじめに——「覚えるほど賢くなる」という前提が、静かに裏返るとき エージェントに長期記憶(メモリ)を持たせると、ユーザーの好みや過去のやり取りを覚え、回答は目に見えて賢くなります。だからこそ多くのチームが「まず記憶を貯めよう」から着...
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AIエージェント導入の失敗事例と教訓【2026年版】|「作ったのに使われない・暴走した・コストが爆発した」実際のパターンと対策

はじめに——「AIエージェントの失敗」は従来のAI失敗と何が違うか AIエージェントとは何か——「チャットAI」との本質的な違い 自律性がもたらすリスクの構造 失敗パターン①:「作ったのに誰も使わない」——現場定着の失...
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AIインシデント対応計画ガイド【2026年版】|「AIが情報を漏らした」「AIが誤回答して損害が出た」その瞬間に何をするか——初動対応・報告テンプレート・再発防止報告書の書き方

はじめに——「予防」は完璧だった。それでもインシデントは起きる AIの利用ガイドラインを作った。社内研修もやった。プロンプトインジェクション対策もした。——それでも、AIインシデントは起きます。 「社員がChatGPTに顧客の...
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