投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズは、単なるテキスト生成から、複雑なタスクを自律的に遂行する「AIエージェント」へと移行しつつあります。NVIDIA NeMoやAmazon Bedrockなどを組み合わせた最新のリファレンスアーキテクチャを題材に、実運用に耐えうるAIエージェント構築の勘所と、日本企業が直面するレイテンシ（応答遅延）やガバナンスの課題について解説します。
単なる対話から「タスク遂行」へ：AIエージェントの台頭
現在、グローバルなAI開発のトレンドは、ユーザーの質問に答えるだけのチャットボットから、ユーザーに代わって具体的な業務プロセスを実行する「AIエージェント（Agentic AI）」へと急速にシフトしています。外部ツールとの連携や推論能力を強化することで、予約システムへの入力、データ分析、レポート作成といった一連のワークフローを自律的にこなすことが期待されています。
しかし、こうしたエージェントシステムを「スケーラブル（拡張可能）」な形で構築することは容易ではありません。単一のプロンプトで完結するタスクとは異なり、エージェントは「計画立案→ツール実行→結果の評価→再試行」という複雑なループを繰り返すため、システム全体の設計難易度と計算リソースの負荷が飛躍的に高まるからです。
実運用を阻む「レイテンシ」の壁
AIエージェントをビジネスに組み込む際、最大のボトルネックとなるのが「応答速度（レイテンシ）」です。参照元の技術検証データによると、複雑な推論を要するLLM（大規模言語モデル）の処理セグメントに約61.4秒を要したケースがある一方で、非LLM部分（HTTPリクエストなどのシステムオーバーヘッド）はわずか0.7〜1.2秒程度に留まったという結果が示されています。
これは、システム連携部分の通信速度よりも、「モデルがいかに速く、正確に思考し、結論を出せるか」が全体のユーザー体験（UX）を決定づけることを意味しています。日本のビジネス現場、特にBtoCサービスやコールセンター業務においては、1分近い待ち時間は許容されないケースがほとんどです。NVIDIA NeMoのような最適化フレームワークや、Amazon Bedrockのようなマネージドサービスを組み合わせる背景には、こうした推論コストとレイテンシをいかに実用レベルに落とし込むかという切実な課題があります。
日本企業における「スケーラビリティ」と「ガバナンス」の両立
AIエージェントを国内企業で導入する場合、技術的なパフォーマンスに加え、特有の商習慣や法規制への対応が求められます。
まず、エージェントが自律的に動くということは、意図しない挙動（ハルシネーションによる誤発注や不適切なデータ参照）のリスクも高まることを意味します。そのため、LLMの出力前後で厳格なチェックを行う「ガードレール」の仕組みが不可欠です。NVIDIA NeMo Guardrailsなどのツールが注目されるのは、プロンプトエンジニアリングだけに頼らず、プログラム的にAIの挙動を制御し、企業のコンプライアンス基準を遵守させるためです。
また、日本企業は既存のレガシーシステム（基幹システム）との連携を重視します。AIエージェントがこれらのシステムと安全に接続するためには、APIのセキュリティ管理や権限設定（RBAC）が、LLMそのものの性能以上に重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな技術動向と検証結果を踏まえ、日本企業がAIエージェントの実装を進める上で意識すべきポイントは以下の通りです。
- 「待ち時間」の設計とモデルの使い分け：
すべてのタスクに最高性能の（そして最も遅い）モデルを使うのではなく、ルーチンワークには軽量モデル、複雑な推論には高性能モデルを使い分けるルーティング設計が必要です。また、処理中にユーザーへ中間ステータスを提示するなど、UX上の工夫も求められます。 - ガードレールの実装を標準化する：
AIエージェントの自律性が高まるほど、リスク管理が重要になります。各開発者が個別にプロンプトで制御するのではなく、組織として統一されたガードレール（入出力フィルタリング）をインフラ層で実装することを推奨します。 - PoCから本番への壁を超えるインフラ選定：
少人数のPoCでは問題にならなかった推論コストや遅延は、全社展開時にクリティカルな問題となります。AWSやNVIDIAなどが提供するスケーラブルなリファレンスアーキテクチャを参照し、初期段階から「数千人が同時に使った場合」を想定した基盤選定を行うことが、結果として手戻りを防ぐ近道となります。