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、タスクを自律的に遂行する「AIエージェント」へと進化しています。しかし、実運用においてはエラー処理や状態管理といった「信頼性」の課題が浮き彫りになりがちです。本記事では、GoogleのGemini APIとワークフローエンジンのTemporalを組み合わせた「Durable（高耐久な）AIエージェント」のアーキテクチャを題材に、日本企業が信頼性の高いAIシステムを構築するための要諦を解説します。
AIエージェントの実装における「信頼性」の壁
大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIが自ら思考（Reasoning）し、外部ツールを使って行動（Act）する「ReAct型」のAIエージェント開発が注目されています。しかし、PoC（概念実証）レベルでは動作しても、いざ本番環境に投入しようとすると、多くのエンジニアが「信頼性」の壁に直面します。
AIエージェントは、APIのタイムアウト、サーバーの再起動、あるいは下流システムのメンテナンスなど、予測不可能な障害によって処理が中断するリスクを常に抱えています。例えば、AIが「在庫確認」をした後、「発注処理」を行う前にシステムがダウンした場合、単純なスクリプトでは処理の状態が失われ、重複発注や処理漏れといった重大なビジネスリスクにつながりかねません。日本の商習慣において、こうした「不安定さ」は業務システムとして許容されないケースがほとんどです。
「Gemini」×「Temporal」が示唆する解決策
Googleが公開した開発者向けチュートリアルでは、推論能力を持つ「Gemini API」と、ワークフローオーケストレーションツールである「Temporal」を組み合わせるアプローチが紹介されています。ここで鍵となるのは、Temporalが提供する「Durable Execution（高耐久な実行）」という概念です。
Temporalは、アプリケーションの状態（ステート）を自動的に保存・管理します。もしAIエージェントの処理中に障害が発生しても、システム復旧後に「中断した正確な位置」から処理を再開できます。これにより、Geminiが生成した推論プロセスや、これまでに行ったアクションの結果を失うことなく、タスクを完遂させることが可能になります。
このアーキテクチャを採用するメリットは、単なるエラーハンドリングの自動化だけではありません。「Gemini」が複雑な判断や文脈理解を担い、「Temporal」がその実行プロセスの確実性を担保する、という役割分担ができる点にあります。
Human-in-the-loop（人の介入）の実装とガバナンス
日本企業におけるAI導入で特に重要視されるのが、ガバナンスと責任の所在です。完全な自律型AIにすべての決定を委ねることには、依然として高いリスクと心理的ハードルがあります。
Durableなワークフローエンジンの導入は、この課題に対しても有効です。処理フローの中に「人間の承認（Human-in-the-loop）」を明示的なステップとして組み込むことが容易になるからです。例えば、AIがリスクの高いアクション（高額な発注や外部へのメール送信など）を行おうとした際、ワークフローを一時停止し、担当者のSlackやメールに承認依頼を通知、人間が「OK」を出して初めて処理が再開される、といった設計が標準的な機能として実装可能です。
これにより、AIの自律性を活かしつつ、最終的な責任は人間が担保するという、日本企業の組織文化に即した運用設計が可能になります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiとTemporalの事例から、日本企業がAIプロダクトを開発・導入する際に考慮すべきポイントは以下の通りです。
- 「賢さ」だけでなく「強さ」を設計する：
LLMの回答精度（賢さ）に注目しがちですが、実務適用にはシステムとしての継続性や耐障害性（強さ）が不可欠です。スクリプトレベルの実装から脱却し、ステート管理が可能なオーケストレーションツールの導入を検討すべき段階に来ています。 - 「完全自動化」より「協働フロー」の確立：
AIにお任せにするのではなく、確実な停止・再開が可能な基盤の上で、人間が適切なタイミングで介入できるフローを構築することが、コンプライアンス遵守と現場の安心感につながります。 - ベンダーロックインへの留意と技術選定：
今回はGoogleのGeminiとTemporalの組み合わせですが、この「LLM（脳）＋オーケストレーター（神経系）」という構成自体は普遍的なものです。自社の既存システムやクラウド環境（AWS、Azure、Google Cloud）に合わせ、最適なツールを選定する視点を持つことが重要です。