投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズは、単なる「対話」から業務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。しかし、実運用においては、エージェントの挙動を正しく評価・監視するためのコストと工数が、開発そのものよりも膨らむという課題が浮き彫りになっています。本稿では、AIエージェント導入に伴う「評価の難しさ」と、品質への要求水準が高い日本企業が採るべき現実的な対策について解説します。
AIエージェントへの進化と「確率的挙動」のリスク
現在、多くの企業がChatGPTのようなチャットボット形式の導入（RAG：検索拡張生成を含む）を一通り終え、次のステップとして「AIエージェント」の開発に着手しています。AIエージェントとは、単にテキストを返すだけでなく、システムAPIを叩いて予約を行ったり、複雑なワークフローを自律的に判断して処理したりするシステムを指します。
しかし、ここで最大の障壁となるのが、LLM（大規模言語モデル）特有の「非決定論的」な性質です。従来のITシステムであれば、同じ入力には必ず同じ出力が返ってきますが、AIは毎回異なる挙動をする可能性があります。エージェントが自律的に外部システムを操作する場合、この「ゆらぎ」が誤発注や誤送信といった重大な事故につながるリスクを孕みます。
見落とされがちな「評価（Evaluation）」のコスト
CIOの記事でも指摘されている「隠れたコスト」の正体、それは「評価（Evaluation）のエコシステム構築」にかかるコストです。AIエージェントを本番環境（プロダクション）に展開するためには、単にプロンプトを書くだけでなく、以下のような多層的な検証プロセスが必要となります。
まず、エージェントが意図した通りに判断したかをチェックするための「正解データセット（ゴールデンデータセット）」を作成する必要があります。これには、現場のドメイン知識を持つ専門家が、AIの出力結果を一つひとつレビューする膨大な人的コストがかかります。
次に、自動評価の仕組みです。人間が全てを見るのは不可能なため、別のLLMを用いてエージェントの挙動を採点させる「LLM-as-a-Judge」などの手法が採られますが、これ自体にもAPIコストがかかり、かつその評価自体の精度を担保するメンテナンスコストも発生します。
日本企業特有の課題：品質基準と「完璧主義」のジレンマ
日本のビジネス環境において、この問題はさらに深刻化します。日本の商習慣では、業務プロセスにおけるミスに対する許容度が極めて低く、いわゆる「ゼロ・トレランス（不寛容）」な傾向があります。「95%の精度で正しいが、5%の確率で不適切なメールを顧客に送る」AIエージェントは、日本では導入許可が下りないケースがほとんどです。
そのため、日本企業では欧米企業以上に、事前のテスト工程やガードレール（AIが不適切な行動をしないように制御する仕組み）の実装に時間をかける必要があり、結果としてPoC（概念実証）から本番運用への移行における「死の谷」が深くなる傾向にあります。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな動向と日本の現状を踏まえ、意思決定者やプロジェクト担当者は以下の点を意識してAIエージェントの実装を進めるべきです。
1. 「評価」を開発工数の主役に据える
AI開発において、プロンプトエンジニアリング以上に重要なのが「評価パイプライン」の構築です。予算とスケジュールの段階で、開発工数と同等かそれ以上のリソースを「テストデータの作成」と「評価システムの構築」に割り当ててください。
2. ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-Loop）の前提化
AIエージェントに最初から完全自動化を求めないことが重要です。特にリスクの高い処理（決済、外部送信など）の直前には、必ず人間が承認するフローを組み込むべきです。これにより、AIの信頼性が完全に確立されるまでの間、品質リスクを担保しながら現場導入を進めることができます。
3. 失敗の許容範囲を定義する（SLAの再考）
従来のソフトウェア品質基準（100%の動作保証）を生成AIに適用するのは現実的ではありません。「どの程度のミスなら許容し、リカバリーフローで対応するか」というビジネス側の合意形成を事前に行うことが、プロジェクトの停滞を防ぐ鍵となります。