誰もがAIエージェントの話をしている。推論、計画、実行ができる自律システム。しかしほとんどのエージェンティックAIプロジェクトは本番環境で失敗する—ハルシネーション、セキュリティギャップ、コスト暴走。適切なガードレール、評価フレームワーク、ガバナンスを備えた本番グレードのAIエージェント構築をお手伝いする。ツール統合にはModel Context Protocol (MCP)、オーケストレーションにはClaude Agent SDKとOpenAI Agents SDKを活用しています。
取締役会は「エージェンティックAI戦略」を求めているが、本番対応がどのようなものか誰も知らない。
AIエージェントのデモは印象的。適切なガードレールなしの本番デプロイメントはリスクが高い。
ツール呼び出しエージェントは有害なアクションを実行できる—安全な自律システムをどう構築するか？
評価は難しい。AIエージェントが本当に正しいことをしているかどう測定するか？
安全で効果的で本番対応のAIエージェントを構築するための体系的アプローチ。ユースケース特定から人間の監視付きデプロイメントまで。
AIエージェントが真の価値を加える高価値ユースケースを特定。すべてが自律である必要はない。
安全のためのアーキテクチャ：ガードレール、ヒューマン・イン・ザ・ループ、ロールバックメカニズム、明確な境界。
適切な評価フレームワークによる実装、直感ベースのテストではない。エージェントパフォーマンスの実際のメトリクス。
監視、可観測性、ガバナンス付きの本番デプロイメント。信頼できるエージェント。
安全で効果的で本番対応のAIエージェントを構築するための構造化されたアプローチ。エージェントが適切な人間の監視の下で重要なビジネスプロセスを処理する実際のデプロイメントから開発されました。
チャットボットを超えて真に自律的なAIシステムに移行したい方。リスクを理解し適切なガードレールを求めている。デモエージェントではなく本番エージェントを探している。
チャットボットはクエリに応答します。エージェントはアクションを実行します—API呼び出し、コード実行、意思決定、複数ステップのワークフローを自律的に完了できます。このパワーにはリスクが伴います：エージェントはスケールでミスを犯す可能性があるため、適切なガードレールが不可欠です。
はい、適切なアーキテクチャがあれば。鍵は適切なユースケースの特定、堅牢なガードレールの構築、高リスク決定へのヒューマン・イン・ザ・ループ監視の実装、ロールバックメカニズムの設置です。すべてのプロセスをエージェントで自動化する必要はありません—安全に価値を追加できる場所を特定するお手伝いをします。
多層防御を通じて：入力検証、出力検証、レート制限、異常検知、高インパクトアクションへの人間の承認ゲート、包括的なロギング。安全に失敗し、必要に応じてロールバックできるエージェントを設計します。
フレームワークはユースケースと既存の技術スタックによって異なります。Claude Agent SDK、OpenAI Agents SDK、Model Context Protocol (MCP)、LangChain、LlamaIndex、カスタム実装で作業します。特にMCPはエージェントとツール間の標準化された統合を実現します。フレームワークよりも方法論が重要です—あなたの具体的な要件に基づいて最適なものを選択します。
このサービスがあなたの具体的な課題にどのように対処し、実際の結果をもたらすことができるか話し合いましょう。