投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なるチャットボットから、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと進化しています。しかし、プロトタイプの作成が容易になる一方で、実運用における課題はこれまで以上に複雑化しています。本記事では、グローバルで注目される「Agentic Operations（エージェント運用）」の概念を解説し、日本企業がPoC（概念実証）の壁を越え、安全にAIエージェントを社会実装するためのポイントを紐解きます。
「作る」のは簡単だが、「運用」は困難であるという現実
生成AIブームの初期、企業の関心は「どのLLM（大規模言語モデル）を使うか」「RAG（検索拡張生成）で社内データをどう参照させるか」に集中していました。しかし現在、その関心は自律的に推論し、ツールを使いこなし、複雑なタスクを完遂する「AIエージェント」へと移行しています。
LangChainやAutoGPTなどのフレームワーク、あるいは各クラウドベンダーのノーコードツールを使えば、特定のタスクをこなすエージェントのプロトタイプを作成することは、今や比較的容易です。しかし、元記事でも指摘されている通り、「エージェントを作る（Building）」ことと、それを企業環境で「運用する（Operating）」ことの間には、巨大なギャップが存在します。
「Agentic Operations（エージェント運用）」とは、このギャップを埋めるための概念であり、実データ、実ユーザー、そして実リスクが存在する環境下で、AIエージェントを安定的かつ安全に稼働させ続けるための仕組みづくりを指します。
なぜAIエージェントの運用は難しいのか
従来のソフトウェアや、単一の回答を生成するだけのLLMアプリと異なり、AIエージェントは「非決定的な挙動」を含みます。エージェントは目標を達成するために、自分で手順を考え、試行錯誤を繰り返すループ構造（ReActなどの手法）を持っています。これにより、以下のような実務上のリスクが生じます。
第一に「無限ループとコストの増大」です。エージェントが解決策を見つけられず、API呼び出しを永遠に繰り返せば、クラウドコストは青天井になります。第二に「権限管理の複雑さ」です。エージェントが社内システムを操作する場合、そのエージェントに「人事データを閲覧する権限」や「発注ボタンを押す権限」を与えてよいのか、というガバナンスの問題が浮上します。
これらを管理・監視し、問題発生時に即座に介入できる基盤（LLMOpsの進化系としてのAgentOps）がなければ、企業は安心してエージェントを現場に配備することはできません。
日本企業特有の課題と「Human-in-the-loop」の重要性
日本企業においては、品質への要求水準の高さと、合意形成（稟議など）を重んじる文化から、AIの「完全自律化」に対する心理的ハードルが高い傾向にあります。「AIが勝手に判断して間違った発注をした」といった事故は、企業の信頼を大きく損なうためです。
ここで重要になるのが、エージェントの自律性を適切に制限し、重要な判断ポイントには必ず人間が介在する「Human-in-the-loop（人間参加型）」の設計です。欧米企業が効率化を優先して自律性を高めるアプローチを取る場合でも、日本の商習慣においては、最終確認プロセスをワークフローに組み込むことが、実運用への近道となります。
また、日本企業にはレガシーシステム（基幹システム）が多く残存しており、これらと最新のAIエージェントをどう安全に接続するかという技術的課題も、「Agentic Operations」の重要なテーマとなります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの活用をPoCで終わらせず、実務に定着させるために、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識する必要があります。
1. 「賢さ」よりも「制御可能性」を重視する
最新のモデルを追いかけるだけでなく、エージェントの行動ログを可視化し、意図しない挙動をした際にすぐに停止・修正できる「可観測性（Observability）」の確保に投資してください。制御できないエージェントは、企業にとって資産ではなくリスクです。
2. 段階的な自律化（Level of Autonomy）の設計
最初からフルオートメーションを目指さないことが肝要です。「提案までを行い、実行は人間が承認する」レベルから開始し、運用実績と信頼が蓄積された領域から徐々に権限を委譲していくアプローチが、日本の組織文化に適合します。
3. ガバナンスとサンドボックスの整備
エージェントがアクセスできるデータ範囲と実行可能なAPIを厳格に制限（RBAC：ロールベースアクセス制御）してください。また、本番環境に影響を与えずにエージェントの挙動をテストできるサンドボックス環境の整備は、開発効率と安全性を両立するために不可欠です。