投稿者 global-ai-media 
Teneo.aiが公益事業（電力・ガス・水道）向けのAIエージェントソリューションを発表しました。このニュースは、単なる特定ベンダーの新製品リリース以上に、インフラ業界における生成AI活用の重要な転換点を示唆しています。本稿では、ハルシネーション（もっともらしい嘘）が許されない重要インフラにおいて、LLM（大規模言語モデル）と決定論的システムを組み合わせるハイブリッドなアプローチの重要性と、日本企業が学ぶべき実装戦略について解説します。
「確実性」が求められるインフラ領域でのAI活用
生成AIのビジネス活用が進む中、電力、ガス、水道といった公益事業（ユーティリティ）分野での導入には慎重な姿勢が見られてきました。その最大の理由は、これらのサービスが社会インフラであり、誤情報が人命や社会活動に直結するリスクがあるためです。
今回取り上げるTeneo.aiの事例は、LLMによる自然言語処理の柔軟性と、決定論的（Deterministic）なインテリジェンス層を組み合わせることで、この課題に対する一つの解を示しています。具体的には、停電時のピーク対応や請求管理、サービス調整といった業務において、AIエージェントが自律的に、かつ正確に振る舞うことを目指しています。
LLMと「決定論的レイヤー」のハイブリッド構成
この事例で注目すべき技術的なポイントは、「LLMの流暢さ」と「ルールベースの厳密さ」の融合です。これを実務的な視点で分解すると、以下のようになります。
まず、顧客との対話インターフェースにはLLMを活用します。これにより、従来のチャットボットでは対応しきれなかった曖昧な表現や、顧客の感情に寄り添った自然な受け答えが可能になります。一方で、停電復旧の見込み時間や請求金額、契約内容といった「事実（ファクト）」に関しては、LLMに生成させるのではなく、APIを通じて基幹システムから正確な値を取得し、事前に定義されたルールに従って回答する「決定論的レイヤー」を経由させます。
日本国内のコールセンターシステムにおいても、RAG（検索拡張生成）の導入が進んでいますが、さらに一歩進んで「回答の論理構造」そのものを制御するアーキテクチャが、ミッションクリティカルな領域では必須となります。
マルチLLMオーケストレーションによるコストと精度の最適化
もう一つの重要な視点は「マルチLLMオーケストレーション」です。これは、一つの巨大なモデル（GPT-4など）にすべてを依存するのではなく、タスクの難易度や性質に応じて複数のモデルを使い分ける手法です。
例えば、顧客の意図分類には軽量で高速なモデルを使用し、複雑なクレーム対応の文章生成には高性能なモデルを使用するとった具合です。これにより、トークンコストの削減とレスポンス速度の向上、さらには特定ベンダーへの依存リスク（ベンダーロックイン）の軽減が可能になります。日本の企業システムにおいても、コスト意識の高まりとともに、このオーケストレーション層の実装が今後の標準になっていくと考えられます。
日本企業における「おもてなし」と「BCP」の観点
日本の商習慣において、インフラ企業の顧客対応には極めて高い品質が求められます。特に台風や地震などの災害時において、コールセンターへの入電が殺到（呼量増大）した際、つながらない電話は顧客満足度を著しく低下させるだけでなく、不安を煽ることになります。
AIエージェントによる自動化は、単なるコスト削減（呼量削減）の手段ではなく、BCP（事業継続計画）の一環として捉えるべきです。平常時は人間のオペレーターを支援し、有事の際にはAIが一次受けを担うことで、急激なスパイクに耐えうるレジリエンスを組織に持たせることができます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本の実務者が検討すべきポイントは以下の3点に集約されます。
1. 「流暢さ」と「正確さ」の機能分離
LLM単体にすべてを任せるのではなく、不確実性が許されない業務ロジックやデータ参照については、旧来の確実なプログラム（決定論的処理）と組み合わせるアーキテクチャ設計を行うこと。これが「ハルシネーション」リスクに対する最も現実的な解です。
2. 災害対策としてのAI実装
労働人口の減少が進む日本において、有事の際に十分なオペレーター人員を確保することは年々難しくなっています。AIエージェントを「デジタル労働力」として組み込み、災害時の顧客接点を維持するBCP対策として位置づけることが重要です。
3. レガシーシステムとの連携
日本のインフラ企業の多くは、堅牢ですが古い基幹システムを抱えています。AI導入の成否は、最新のLLMといかにしてこれらレガシーシステムをAPI連携させ、セキュアにデータをやり取りできるかにかかっています。単なるAI導入ではなく、API基盤の整備を含めたシステム全体のリモダナイゼーションが必要です。