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AI Agentをシステムに組み込む前にゆるく向き合ってみる

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June 30, 2026

AI Agentをシステムに組み込む前にゆるく向き合ってみる

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June 30, 2026

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Transcript

  1. 自己紹介 2 羽山 公平 Sreake 事業部 / SRE @hayama17 @hymaaa_k

    Sreake事業部・SRE 得意領域・担当 Kubernetes / SRE / Platform Engineering ひとこと / 趣味 マイケルジャクソンの映画が気になっています。 所属・経歴
  2. 技術要素で考えて整理する エージェントが渡す権限、責務を考えた時に同じ「AIエージェント」とはいえない • AIエージェント ◦ 権限はやるべき仕事 ◦ 責務はユーザの代わりに特定の操作すること ◦ AIによる副作用が見える

    • エージェント型AI ◦ 権限はガードレール ◦ 責務はユーザの代理としてできること全てをする ◦ AIによる副作用が見えない 8 とはいえ、UXとしては自然言語を通してシステムを操作することは変わらない
  3. なぜエージェント型AIは業務システムに入れにくいのか そもそもSaaSやシステムとしてエージェント型AIを提供する旨みが少ない • 操作範囲はある程度限定的にとどまる ◦ 複数のサービスやツールを横断する必要性が少ない ▪ エージェントに使って欲しいサービス・ツールは管理したいし… ▪ 他のサービスを使って欲しくないし…

    • エージェント型AIを業務システムに安全に組み込むハードルの高さ ◦ AIの操作範囲が動的になりセキュリティ・プライバシーの境界が引けない ◦ 副作用が分からないので、処理の成功/失敗の判定基準自体が曖昧になる ◦ 推論のステップ自体も不明瞭で原因が特定しにくく改善サイクルが回らない 10
  4. 専門エージェントなら複雑さを閉じ込められる • エージェント型AIを業務システムに安全に組み込むハードル ◦ AIの操作範囲が動的になりセキュリティ・プライバシーの境界が引けない ▪ AIの操作範囲が事前定義されており、境界が静的に引ける ◦ 副作用が分からないので、処理の成功/失敗の判定基準自体が曖昧になる ▪

    入出力の型が決まっているから、スキーマで機械的に判定できる ◦ 推論のステップ自体も不明瞭で原因が特定しにくく改善サイクルが回らない ▪ 操作が固定だから、どのステップで壊れたか特定できる 11 非決定論なLLMの問題が「何をするかわからない」ではなく「意図解釈の精度」に
  5. まとめ ここまでの話 • 「AIエージェント」と「エージェント型AI」は、立ち位置・権限・責務が違う別物 • エージェント型AIの組み込みは技術的にハードルが高く、市場的にもtoo much • だから今は専門エージェントで良い。ただしこれは諦めではなく通過点 •

    先行勢はすでにエージェント型AIへ動き始めている これからやること • 個別作業を代行するエージェントを、質高く作り込む ◦ その積み上げが、エージェント型AI時代の基礎コンポーネントになる 13