投稿者 global-ai-media 
米国の建機レンタル大手United RentalsのCTOは、開発したAIエージェントを全社展開する前に、自ら徹底的なストレステストを行いました。1,500以上の支店を抱える現場オペレーションにAIを組み込む際、なぜ「壊そうとする」プロセスが不可欠なのか。日本企業の現場導入における品質保証のヒントを探ります。
AIエージェント展開前の「儀式」としてのストレステスト
生成AIの企業導入が進む中、多くの組織が突き当たる壁が「現場での信頼性」です。チャットツールとしてオフィスワーカーが使う分には多少の不正確さは許容されても、具体的な業務を遂行する「現場」ではミスが許されません。
米国の建機レンタル大手、United Rentals（ユナイテッド・レンタルズ）の事例は、この課題に対する一つの解を示しています。同社のCTOであるTony Leopold氏は、開発したAIエージェントを1,500以上の支店に展開する前に、自らそのシステムを「壊そうとする」ストレステストを実施しました。
これは単なる動作確認（デバッグ）ではありません。意地悪な質問を投げかけたり、矛盾する指示を与えたりすることで、AIが予期せぬ挙動やハルシネーション（もっともらしい嘘）を起こさないか、あるいはセキュリティガードレールを突破しないかを検証するプロセスです。AI業界では「レッドチーミング」と呼ばれる攻撃的なテスト手法に近い動きを、経営層であるCTO自らが主導している点に、実務への本気度がうかがえます。
チャットボットから「エージェント」へ、高まるリスク管理の重要性
なぜここまで慎重なテストが必要なのでしょうか。それは、対象が単なる情報検索ツールではなく、「AIエージェント」であるためと推測されます。
従来のチャットボットが「質問に答える」ことが主目的であったのに対し、AIエージェントは「自律的にタスクを実行する」ことを目的としています。建機レンタルの文脈で言えば、在庫の確認、見積もりの作成、あるいは配送スケジュールの調整などが考えられます。
もしAIエージェントが誤った在庫情報を回答したり、不適切な価格を提示したりすれば、それは即座にビジネス上の損失や顧客の信頼失墜につながります。日本企業においても、カスタマーサポートや社内ヘルプデスク、あるいは製造現場の工程管理などにAIエージェントを組み込もうとする動きがありますが、「本当に任せて大丈夫なのか」という懸念が導入のボトルネックになりがちです。
日本企業における「現場力」とAI品質保証
日本のビジネス現場は、世界的に見ても高い品質基準と、現場担当者の自律的な判断（現場力）によって支えられています。ここに未成熟なAIを導入することは、現場の混乱を招き、「やっぱりAIは使えない」というアレルギー反応を引き起こすリスクがあります。
United Rentalsの事例が示唆するのは、現場に展開する前の「品質保証（QA）」の重要性です。ソフトウェア開発におけるテスト工程と同様に、AIモデルに対しても、事前に想定されるあらゆるエッジケース（極端な事例）をテストし、どこまでなら安全に対応でき、どこからは人間にエスカレーションすべきかという境界線を明確にする必要があります。
特に日本の商習慣においては、曖昧な表現や文脈依存のコミュニケーションが多いため、海外製のモデルをそのまま使うだけでは不十分なケースが多々あります。自社の業務データを用いたファインチューニング（追加学習）やRAG（検索拡張生成）の精度を高めると同時に、意図的にAIを誤動作させようとするストレステストを行うプロセスは、日本企業がAIを「安全に」使いこなすための必須要件と言えるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
United Rentalsの事例を踏まえ、日本企業がAIエージェントを実務に組み込む際に考慮すべきポイントは以下の通りです。
1. 「壊すテスト」の制度化
開発したAIが正常に動くかを確認するだけでなく、敵対的な視点で「どうすれば誤作動するか」を検証するレッドチーミングのプロセスを開発フローに組み込むこと。これにより、リリース後の炎上リスクや業務ミスを未然に防ぎます。
2. 経営・責任者によるハンズオン確認
現場任せにせず、決裁権者や技術責任者が自らAIの挙動を確認し、そのリスクと限界を肌感覚で理解すること。これがガバナンスの第一歩となります。
3. 段階的な現場展開（スモールスタート）
いきなり全拠点に導入するのではなく、一部の支店や部門でパイロット運用を行い、現場からのフィードバック（FB）をループさせて精度を高めてから拡大すること。現場の「納得感」醸成が成功の鍵です。