AIエージェントの展開で避けるために働くパターンと落とし穴

これは、企業におけるエージェントAIに関する5つのシリーズの第4の記事です。第3部では、堅固なAIエージェントアーキテクチャの7つの柱を詳細に説明しました。今では、そのアーキテクチャを効率的に使用する方法に取り組んでいます。この記事では、実世界の展開パターンをカバーし、AIエージェントプロジェクトを排除する共通の失敗モードも含まれています。第3部が機械を構築することについてでしたら、第4部は、道路のルールとその途中の危険性を知って賢く運転することについてです。 これは、企業におけるエージェントAIに関する5つのシリーズの第4の記事です。第3部では、堅固なAIエージェントアーキテクチャの7つの柱を詳細に説明しました。今では、そのアーキテクチャを効率的に使用する方法に取り組んでいます。この記事では、実世界の展開パターンをカバーし、AIエージェントプロジェクトを排除する共通の失敗モードも含まれています。第3部が機械を構築することについてでしたら、第4部は、道路のルールとその途中の危険性を知って賢く運転することについてです。 これは、エンタープライズにおける代理人AIに関する5つのシリーズの4番目の記事です。 偉大なアーキテクチャでさえ、AIエージェントの成功は、最終的にどのように展開するか、そしてどこでそれを適用するかに依存します。過去1年間で、私は、実用性がエージェントAIの展開に関して偉大さを打ち負かすことを観察してきました。最も成功したエンタープライズ展開は、特定の高価値の問題に焦点を当て、リスクを軽減するためのいくつかの重要なパターンに従ってください。 Proven Deployment Patterns for Agentic AI 組織にエージェントAIを導入する最良の方法の1つは、エージェントを助け役に置くことから始まり、信頼性とスキルが向上するにつれてその自律性を徐々に高めることである。エージェントに重要なプロセスに直ちに自由なコントロールを与える代わりに、成功したチームはしばしば最初にコパイロットまたは推薦者としてそれを展開し、人間はまだループにいる。 この段階的なアプローチは、AIの能力に対する信頼を構築し、人間のセキュリティネットワークがまだ存在している間、その失敗モードを表面化します。エージェントが自分自身を証明するように(提案の95%が正しく、作業時間を節約すると言えば)、あなたは徐々にその自律性を増やすことができます。 Start Assistive, Then Automate: 提案 アシスティブモードで始めることは、ユーザーの採用にも役立ちます。従業員は、ブラックボックス上司が突然仕事を引き継ぐよりも、有用なアシスタントとしてAIを採用する可能性が高くなります。実際には、エージェントAIで迅速な勝利を達成した多くの企業は、限られた測定可能なシナリオ(例えば、プロセスの1つのステップを自動化するエージェントまたは狭い繰り返しのタスクを処理するエージェント)で始まり、明確な価値を示した後、その範囲を拡大しました。 : 早期の展開を使用して、小規模な ROI を学び証明し、エージェントの自律性を拡大して、キンクを排除し、信頼を構築します。 走る前に歩く 展開が成熟するにつれて生じるもう一つのパターンは、複数のエージェントのオーケストラ化である。すべてを成し遂げる一つの単一型AIを構築しようとする代わりに、企業は、協力して働くより小規模で専門的なエージェントのチームで成功を見つける。各エージェントは特定のドメインや機能に焦点を当てることができ、中央の調整者やワークフローがそれらを結びつける。例えば、HRのオンボードプロセスを考慮してください。あなたはITアカウントの設定を処理するエージェントが1つ、給料とHRフォームを管理するエージェントが3つ、トレーニングセッションをスケジュールする監督エージェントが順序を調整し、すべてのサブタ Orchestrate Multiple Specialised Agents: 私たちは、このアプローチを大規模な保険会社の請求処理パイプラインで使用しました。最初は、請求プロセス全体を処理する単一AIエージェントの大きなビジョンが複雑すぎて混乱していました。私たちはそれを5つの専門エージェントに再構築しました:一つは請求文書からデータを抽出し、一つはポリシーカバーを分析し、一つは詐欺をチェックし、一つは支払いを計算し、一つは顧客コミュニケーションを策定します。軽量オーケストラサービスは新たな請求を受け、次に各専門エージェントに課題を割り当て、最終的な解決に彼らの出力を収集しました。結果は? より簡単な開発とデバッグ(各エージェントは比較的小さい あなたの使用例が単一のエージェントにとって複雑すぎるか広いと感じ始める場合、それを複数のエージェントに分割することを検討して、協力のための明確なプロトコルを提供します。これはコミュニケーションと統合の上位層を追加するので、私たちが第3部で議論したオーケストラシング層が必要になります。しかし、標準とツールが現れています。例えば、私たちが言及したエージェント対エージェント(A2A)プロトコルは、複数のエージェントシステムをより相互運用可能にし、より調整しやすくすることを目指しています。複数のエージェントアーキテクチャは、いくつかの追加のプランビングのコストで、よりモジュール型で抵抗性のあるソリューションを デザインTIP: 私たちが見た微妙な重要な成功要因は、エージェントがエージェントに適応することを期待するのではなく、既存のワークフローやシステムに組み込まれるようにエージェントを設計することです。これはしばしば、チャットを通じてユーザーが始動する代わりに、エージェントを舞台の後ろにイベントドライブまたはAPIを引き起こすことを意味します。たとえば、あなたのビジネスプロセスがチケットシステムの周りに回転する場合、AIエージェントを統合して、そのシステムから自動的に起動します(例えば、新しいチケットが入るたびに、エージェントは応答を策定したり、それらを解決するように呼びかける)エージェントがエージェントとのチャットに問題をコピーして挿入することを要求する代 Embed Agents in Event-Driven Workflows: イベント主導のエージェントは基本的にバックグラウンドで 24/7 を実行し、関連するイベントや条件が発生するたびにタスクに対処 - 実際に「あなたが眠っている間に」という利益を提供します。 エージェントが特定のトリガーを継続的に監視するように設定されているとき、我々は大きな利益を見ました。 ある会社は、電子商取引プラットフォームのイベントバスにAIエージェントを統合して、高価値のオーダーが遅れるたびに、エージェントは自動的にそれを検出し、アップデートのためのメールでサプライヤーに連絡し、顧客に謝罪と新しい配達日付を積極的に通知しました。 このような対応は、各イベントのループにいる人間では不可能でした:エージェントはリアルタイム もう一つの利点:イベント駆動型の設計はテストを容易にします。エージェントがどのように反応するかを見るためにイベントをシミュレートし、エージェントが誰かをノミネートするのを待っているのを避けることができます(しばしば偶発的な使用や忘れられた機能につながります)。 適切に、いずれにせよ1つを使用する - しかし、多くの高影響の使用ケースは、システムイベントによって引き起こされる背景で静かに動作するエージェントによってよりよくサービスされます。 は これらの構造パターンを超えて、戦略的な展開のヒントは、最初に明確で測定可能な利点を有する使用事例をゼロにすることです。特に初期段階では、いくつかの迅速な勝利を獲得し、動きを構築したいです。あなたが前後の影響をきれいに測定できるシナリオを識別する:時間節約、エラーを減らす、収益アップリフト、顧客満足度の向上 - そしてパイロットプロジェクトとしてのものに倍増する。我々は、具体的な勝利を回収することができると(例えば、「当社のエージェントはこの四半期でQAテスト時間を30%削減した」または「最初の呼び出しの解像度は、エージェントの導入後に60%から85 Focus on Measurable Value Early: 良いニュースは、業界全体で、特定の高価値の使用ケースは、代理人AIのための甘いスポットとしてバブルアップし続けています。一般的な例には、ITサービスデスクの自動化(通常のサポートチケットの処理、エンド-to-エンド)、エスカレーションなしで問題を解決できる顧客サービスボット、自動データ分析またはレポート生成エージェント、リアルタイムで支出を調整するマーケティングキャンペーンの最適化、サプライチェーンまたはリアルタイムの信号に反応する価格エージェントなどがあります。これらが共通しているのは、彼らは多くのデータと繰り返しの意思決定を有する制限ドメインで動作することです - AIが介入するための成熟 - そして彼らの成功は客観的に追跡することができます(より速 Common Failure Modes and How to Mitigate Them 多くの初期のプロトタイプはデモモモードで素晴らしいように見えましたが、一度混乱した現実にさらされたときに生産に衝突しました。Gartnerの第1部からの報告を思い出してください:近年、大半の生成型AIプロジェクトは期待を満たさず、AIにより多くの自律性を与えると、失敗するための新しい方法が追加されます。私の経験(そして初期の研究に反響)では、いくつかの一般的な失敗モードがあります。 良いニュース:あなたがそれらが何であるかを知っているなら、それらを防ぐためのステップを取ることができます。 驚くほど頻繁な落とし穴は、明確な問題の定義や成功基準なしにAIエージェントプロジェクトに潜入することです。エージェントがどのようなビジネス結果を達成すべきか(そしてそれをどのように測定するべきか)がクリスタルに明確でない場合、あなたはほとんどマークを見逃す保証があります。 1. Unclear Goals & Misaligned Expectations: 例えば、「レベル1のサポートチケットの少なくとも50%を2分以内に自己解決する」または「顧客のオンボード時間を5日から6ヶ月以内に2日間に短縮する」など、すべての利害関係者がこれらの目標に合意し、それらを追跡する方法があることを確認してください。エージェントプロジェクトを他のどの戦略的イニシアチブのように扱いましょう:ビジネスケースとKPIsで。オープンエンドの「何ができるか見てみよう」事業を避けてください。 軽減: AIのブズがあちこちにあり、AIエージェントが箱の外で何ができるかを過大評価する傾向がある(経験豊富な人々の中でも)。私は自分自身でこれを有罪にしました - ある時私は、私たちのシステムに接続されたAutoGPTが、スマートな新しい雇用のように物事を発見するだろうと仮定しました。 現実チェック:現在のエージェントは、彼らが訓練されたまたは構成されたシナリオの外でしばしば脆弱です。 私が話したアナリストの1人は「エージェント洗浄」について警告しました - サプライヤーは、本当に自律性がないシステムに「AIエージェント」ラベルを間違え、マネージャーは奇跡の労働者を期待し、それから支 AIになろう!) 2. Overhype & “Magic Thinking”: ハム あなたのエージェントは万能ではないと仮定します - 質の高いデータ、ドメインコンテキスト、および慎重な構成を必要とし、うまく機能するために、そしてそれでさえギャップがあります。 真のエッジケースでパフォーマンスを検証するための徹底的なパイロットを実行し、日焼けの日のシナリオではなく、あなたのエージェントは万能であると仮定します。 エージェントが調節を必要とし、夜間で「ビジネスを学ぶ」ことができないという関係者を教育します。 また、時には単純なもし、それからルールやスクリプトが複雑なAIよりも良い仕事をします、特に毎回正確でなければならない決定的なタスクのために。 AIのためにAIを使用しないでください。 AIエージェント 軽減: 自律的なエージェントは、彼らが与えられているデータと彼らがアクセスできる知識に非常に依存しています。そのデータが間違っている場合、偏見、または不完全な場合、エージェントの決定も同じです。多くのAIの失敗は、データの質または可用性の低下につながります。例えば、あなたのエージェントの知識ベースが時代遅れの製品情報を持っている場合、それは顧客に間違った答えを与える可能性があります。そのトレーニングデータが偏見を持っていた場合、エージェントは故意にその行動における偏見を強化する可能性があります。また、「メモリ中毒」のリスクがあります、悪意のあるまたは悪いデータがエージェントの文脈に侵入し、望ましくない方法で行動することを引き起こします。これは迅速な注入攻撃を通 3. Data & Memory Issues (Garbage In, Garbage Out): データの準備と品質保証に投資します。エージェントがそのドメインのための信頼できる、最新の、関連するデータにアクセスできるようにしてください。ライブに行く前に、彼が使用する知識ベースまたはデータベースのクリーニングを実行してください:古いレコードをアーカイブし、エラーを修正し、明らかなギャップを挿入してください。重要な情報を確認するためのチェックステップを実行してください(例えば、エージェントが財務アドバイスを提供している場合は、信頼できるソースに対して鍵の数字をクロスチェックしてください)。また、入力フィルターとコンテキストの制限を入力してください:エージェントがサンドボックスなしで任意で長いユーザーの入力や第三者コンテンツを消費させないでください。例えば、エージェントの LLMベースのアプリケーションの脆弱性(https://genai.owasp.org/llmrisk/llm01-prompt-injection/),我々がこのリスクをどれだけ真剣に取るべきかを強調する. あなたはまた、データ管理者や知識マネージャーが関与していることを考慮するかもしれません:いくつかの組織は現在、エージェントの情報ダイエットが健全であることを保証するためにAIプロジェクトチームにデータ専門家を組み込んでいます. 古い口説はまだ続きます:ゴミ入り、ゴミ出し - 自主エージェントを除き、ゴミ入りはゴミを意味するかもしれません。 だから、そのデータパイプラインを慎重に守りなさい。 軽減: #1 アクション エージェントAIの構築と運用には、多くのチームがまだ開発しているスキルが必要です。あなたのチームがプロンプトエンジニアリングを争わず、LLMの出力を管理したり、伝統的なシステムとAIを統合できない場合、プロジェクトはサブパールエージェントを停滞させたり生産する可能性があります。さらに、テクノロジーが機能する場合でも、組織内の人々はそれを受け入れないかもしれません。私たちは、AIエージェントが展開されましたが、それを信頼しなかったまたは脅威を感じた従業員によってほとんど無視されたり、サボタングされた場合があります。フロントラインのスタッフは、「自律性」はAIがそれらを置き換えることを意味し、中間マネージャーはコントロールや監督を失うことを心配するかもしれません 4. Talent Gaps & Cultural Resistance: 才能側では、AI開発やMLOpsに関する既存の開発者やアナリストをスキルアップするか、新しい専門家(MLエンジニア、AI倫理学者など)を雇用するか、短期的に空白を埋めるためのコンサルタントを導入することも必要かもしれません。また、最初からクロス機能チーム(IT、データサイエンス、ビジネスプロセスオーナー、コンプライアンス)を形成して、エージェントを設計する際に必要なすべての知識が部屋にありますように。 例えば、「このエージェントは、より有意義な仕事に焦点を当てることができるように、退屈なデータ入力に取り組む」は、仕事を失う恐れを軽減するための長い道のりです。エージェントの設計とテストにエンドユーザーを巻き込む - 彼らにフィードバックを提供し、機能を提案し、所有の感覚を持ってください。部門内のいくつかの「AIチャンピオン」を識別してください - テクノロジーに興奮し、それがどのように役立つかを示すことで同僚に積極的に影響を与えることができます。 購入することなく、最高のAIエージェントでさえ、未使用または意図的に避けられる可能性があります。 したがって、トレーニングやミスブッシュに投資してください。 私 軽減: なぜ 従来のソフトウェアと異なり、AIエージェント(特にLLMによって動作するエージェント)は変動的で時には奇妙な出力を生成することができる。ある日、エージェントは完璧な答えを与えるかもしれないが、翌日、少し異なる条件下で、それはバカさや明らかな間違いを生成する。この非決定主義は、一貫性と信頼性を期待するビジネスユーザーにとって困難である。エージェントの行動が不規則であるか、あるいはいくつかの高プロフィールなゴーフさえあれば、ユーザーはすぐに信頼を失うだろう(おそらく正しくそうである)。私はヘルプデスクエージェントとこれを経験しました:テストでは ~90%の精度を持っていたが、生産では時々非常に 5. Unpredictable Outputs & “AI Slop”: まず、エージェントは、一部の変数が正常であるという関係者に期待を誤らせる - AI は、毎回異なる方法で物事を表現したり、少し異なるアプローチをとることができます。しかし、エージェントは、損害を引き起こす前に本当に悪い出力を捕らえるためのコントロールを設定します。 テクニックには、認証規則(例えば、エージェントの答えや行動が予想された基準からあまりに異なっている場合、それを表記したり、承認を必要とする場合)、人間のレビューの背後に高いリスクの行動を起こしたり、AIの構成をより予測可能な行動のために調整します。 例えば、あなたはLLMの「温度」設定を低下させることができます(例として、エージェントの答えや行動がより 軽減: エンタープライズ環境にエージェントを統合し、スケールするためのエンジニアリングの仕事を過小評価するのが、より魅力的なが非常に現実的な失敗モードです。私はチームがAIエージェントの論理を完璧化するために数ヶ月を費やしているのを見たが、最も困難な部分は実際には、それが仕事をするために相互作用する必要がある数十の遺産システムにそれを接続することだった。APIの欠如、シロに閉じ込められたデータ、厳格なセキュリティ制限 - これらの統合の課題は、ゲームの遅くにプロジェクトを停滞させたり、さらには殺すことができます。さらに、コストを考慮してください。AIエージェント - 特に大規模なクラウドホストモデルを使用する人々 - リソース飢 6. Integration Headaches & Runaway Costs: エージェントのアーキテクチャとインテグレーションを段階的に節約し、最初の日からコストを考慮してください。ゲートからすべてのシステムとエージェントを統合しようとしないでください。代わりに、価値を証明するためのキーシステムを1つまたは2つに接続して、徐々に拡大します。あなたはまた、APIのないシステムのためのミドルウェアまたはRPAをストップガップとして使用することができます - 長期的なソリューションではありませんが、それはパイロットを通じてあなたを得ることができます。コストフロントで、エージェントはリソースの使用を追跡するためのツール(APIの呼び出し、トークン、LLM、CPU/メモリの使用等を使用する場合)。予算とアラートを設定し、例えば、エ 何かをし、それをスケールで行うのが経済的かどうかをチェックするのを忘れてください。 軽減: CAN いくつかの失敗は、最初の日に起こらないが、時間の経過とともに、運用監督の欠如のために徐々に起こります。それは驚くほど一般的です:チームは素晴らしいパイロットエージェントを展開し、成功を宣言し、その後、継続的な監視や改善プロセスなしで自動パイロットに大半を残します。数カ月後、パフォーマンスドリフや環境の何かが変化し、ある日、もしかしたらエージェントは数週間間大きな間違いを犯したが、顧客が文句を言うまで誰も気づいていません。これは本質的にAI操作の失敗です。静的ソフトウェアとは異なり、AIシステムは維持されない場合に劣化することができます:モデルが停滞し、データドリフ、ユーザー行動の変化があります。 7. Lack of Monitoring & Feedback (Set and Forget Syndrome): エージェントの成功のためのキーパフォーマンス指標(KPI)を定義する - 正確さ、タスク完了率、平均処理時間、ユーザー満足度のスコア、およびたぶん数多くのヒューマンオーバーレイドやエスカレーション(再び、パイロット6と7のアクション) - あなたのエージェントの成功のためのキーパフォーマンス指標(KPI) - のようなもの。 データからエージェントが学ぶ場合、特にあなたのデータが季節性またはビジネスプロセスが進化している場合、定期的なモデルアップデートや細かい調節をスケジュールしてください。 これらを継続的に追跡してください。 いくつかの組織は、例として「AIパフォーマンスレビュー」ミーティング(エージェントの このようなモニタリングを無視する人よりもAIから高いビジネス価値を達成するために(https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-11-04-gartner-survey-finds-regular-ai-system-assessments-triple-the-probelihood-of-high-genai-value)。レッスン:デプロイをターンラインとして扱うのではなく、継続的な改善の段階の始まりとして扱う。AIエージェントは新しいチームメンバーのように - パフォーマンスレビューとコーチングを与える必要があるだけでなく、単に雇用して逃げる必要があります。 軽減: three times more likely 私たちは、何について多くの土壌をカバーしました。 それは恐ろしいように思えるかもしれませんが、これらの緩和策は、プロジェクトプランにそれらを構築すると第二の性質になります。実践では、これらの7つの分野(明確な目標、現実的な期待、データ準備、チームトレーニング、出力検証、統合計画、継続的な監視)に取り組むことは、あなたのエージェントプロジェクトが成功する可能性を劇的に高めます - 少なくともあなたが問題を早期に把握し、適応するでしょう。 ノー パズルの最後の部分は、あなたが正しく成功を測定し、リアルなフィードバックに基づいて繰り返すことを保証することです。このシリーズの次の(そして最後の)部分では、私たちは、長期的にAIエージェントを動作させる方法を検討します。これには、影響のための有意義な指標を定義し、適切なツールとプラットフォーム(ベンダーの風景)を選択し、AIで働く組織の役割とスキルを進化させ、規制などの将来の変化に取り組むことが含まれます。