投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズが「対話」から、自律的にタスクをこなす「AIエージェント」へと移行しつつあります。これに伴い、システムエラーを出さずに誤った判断を下す「サイレント障害」への対策が急務となっています。最新のグローバル動向をもとに、日本企業が備えるべきAIの品質管理と監視（オブザーバビリティ）のあり方について解説します。
「対話するAI」から「行動するAI」へ：運用の難易度は上昇している
昨今のAIトレンドは、単に質問に答えるだけのチャットボットから、ユーザーの代わりに予約を行ったり、社内システムを操作してワークフローを完結させたりする「AIエージェント」へと急速にシフトしています。SalesforceのエコシステムであるAgentforceが、AIエージェントの「ヘルスモニタリング（健全性監視）」機能を強化したというニュースは、まさにこの潮流を象徴しています。
AIが自律的に行動するようになると、従来のソフトウェア開発とは異なるリスク管理が必要になります。これまでのシステム監視は「サーバーが落ちていないか」「レスポンスが遅くないか」といったインフラ面が中心でした。しかし、AIエージェントの運用においては、「AIが意図通りに思考し、正しい手順でツールを使えているか」という、より高度な監視が求められるようになっています。
システムは正常でもAIが間違える「サイレント障害」の脅威
Agentforceの新機能が焦点をおいているのが「サイレント障害（Silent Failures）」の検知です。これは、システム的なエラーログ（HTTP 500エラーなど）は一切出ていないにもかかわらず、AIの出力内容や行動が間違っている状態を指します。
例えば、顧客対応AIが「在庫があります」と回答しつつ、裏側では誤ったデータベースを参照している場合や、予約システムへのAPIコールを誤ったパラメータで実行してしまうケースなどがあげられます。これらはシステム上「成功」として処理されるため、従来のアラートには引っかかりません。AIエージェントが普及すればするほど、こうした「静かなる失敗」がビジネスに与えるダメージは深刻化します。特に日本の商習慣において、誤情報の提供や誤発注は信頼を大きく損なう要因となるため、このリスクへの感度を高める必要があります。
LLMOpsからAgentOpsへ：可観測性（オブザーバビリティ）の進化
こうした課題に対応するため、グローバルでは「LLMOps（大規模言語モデルの運用基盤）」から、よりエージェントの挙動に特化した「AgentOps」への進化が進んでいます。単にプロンプトと回答を記録するだけでなく、AIが「どのような推論プロセスを経て」「どのツールを」「どのような順序で」呼び出したかを詳細に追跡（トレース）する機能です。
Agentforceが提供するようなリアルタイムの可視化と予兆検知は、今後すべてのエンタープライズAI基盤において標準機能となっていくでしょう。AIがブラックボックスのまま勝手に動くことを許容する企業は少なく、特にコンプライアンスやガバナンスを重視する組織では、AIの挙動を人間が事後的にでも検証できる環境整備が必須となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のAgentforceの動向や世界のAgentOpsの潮流を踏まえ、日本企業は以下の3点を意識してAI実装を進めるべきです。
1. 「動く」だけでなく「正しく動いているか」を定義する
PoC（概念実証）の段階ではAIが回答を生成するだけで成功とみなされがちですが、実運用では「正確性」や「安全性」のKPI設定が不可欠です。サイレント障害を定義し、何をもって「AIの健康状態が良い」とするのか、ビジネス部門とエンジニアが合意形成を図る必要があります。
2. 人間による監視（Human-in-the-loop）の戦略的配置
AIエージェントの監視ツールが進化しても、最終的な責任は人間が負います。特にリスクの高い処理（決済、契約変更など）については、AIに全権を委ねるのではなく、必ず人間が承認するフローを組み込むか、あるいは監視ツールが異常（ハルシネーションの予兆など）を検知した瞬間に人間にエスカレーションする仕組みを設計段階から組み込むべきです。
3. ベンダーロックインとエコシステムの選定
Agentforceのようなプラットフォーム付属の監視ツールを使うのか、DatadogやLangSmithのような独立した監視ツールを使うのかは重要な意思決定です。自社のデータ基盤や既存のSaaSとの親和性を考慮し、将来的にマルチモデル（複数のAIモデルの使い分け）へ移行した際にも耐えうる監視体制を検討してください。