投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は「チャット」から、タスクを自律的に実行する「エージェント」へと進化しています。しかし、複雑な指示や制約条件をAIが正確に実行できているかを測定できていますか？本記事では、AIの実務導入における隠れたリスクである「意図と実行の乖離」に焦点を当て、その計測指標である「プロンプト忠実度（Prompt Fidelity）」の重要性と、日本企業がとるべき品質管理のアプローチについて解説します。
AIエージェントの「うっかりミス」はなぜ起こるのか
現在、多くの企業がLLM（大規模言語モデル）を単なる検索や要約ツールとしてだけでなく、システム操作やワークフローを自動化する「AIエージェント」として組み込み始めています。しかし、ここで頻繁に直面するのが、「主要な指示は実行するが、細かな制約条件を無視する」という現象です。
例えば、元記事で紹介されている事例では、「プレイリストを作成する」というタスクに対し、「再生回数が1000万回を超える曲は入れない」という制約条件を追加したところ、AIエージェントがエラーを起こしたり、制約を無視したりするケースが挙げられています。これをビジネスシーンに置き換えると、「顧客への返信メールを作成する」というタスクで、「過去のトラブルには触れない」「特定の競合他社名は出さない」といった制約が無視されるリスクに相当します。
LLMは確率的に次の言葉を予測する仕組みであるため、複雑な論理的制約よりも、文脈上の自然さを優先してしまうことがあります。この「意図した指示（Prompt）」と「実際の挙動（Execution）」の整合性を測る指標が「プロンプト忠実度（Prompt Fidelity）」です。
日本企業に求められる「言外の意図」とAIの限界
日本のビジネス現場では、明文化されていない「暗黙の了解」や、細部にわたる「厳密なコンプライアンス順守」が求められます。しかし、AIエージェントは指示されたこと以外は考慮しませんし、指示されたことであっても、プロンプトが長く複雑になればなるほど、指示の一部を忘れる（Lost in the Middle現象）可能性があります。
特にリスクとなるのが、AIが「できませんでした」とエラーを返すのではなく、制約を無視して平然とタスクを完了させてしまう「サイレント・フェイラー（沈黙の失敗）」です。金融機関での自動応答や、製造業における発注処理などにおいて、このような不確実性は許容されません。「だいたい合っている」では済まされない業務領域において、プロンプト忠実度の検証は、POC（概念実証）から本番運用へ移行する際の最大の壁となります。
「なんとなく」の評価から、定量的評価（Eval）へ
AIエージェントの品質を担保するためには、担当者がチャット画面で数回試して「良さそうだ」と判断する主観的な評価から脱却する必要があります。これをシステム開発のテスト工程と同様に、定量的に評価する「Evals（評価プロセス）」の導入が不可欠です。
具体的には、以下の3つのアプローチが有効です。
1. **決定論的な検証機能の実装**：AIの出力結果をそのままユーザーに見せるのではなく、ルールベースのプログラムで事後チェックを行うガードレールを設けること。（例：AIが作成したSQLクエリを、実行前に構文解析ツールで検証するなど）
2. **シナリオテストの自動化**：想定される制約条件（禁止用語、予算上限、データ参照範囲など）を含んだ数百パターンのテストケースを用意し、LLM自身あるいは別のモデルを使って、指示が守られているかを自動採点させる仕組みを作ること。
3. **忠実度の可視化**：エージェントがユーザーの意図をどの程度正確に汲み取れたかをスコアリングし、閾値を下回る場合は人間にエスカレーションするフローを組み込むこと。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの実用化においては、モデルの「賢さ（推論能力）」だけでなく、「誠実さ（指示順守能力）」が問われます。日本企業が安全にAI活用を進めるための要点は以下の通りです。
- 「100%の信頼」を前提にしない設計：AIは指示を「うっかり」無視する可能性がある前提で、業務プロセスを設計してください。特にリスクの高い処理には、必ず「人間による最終確認（Human-in-the-loop）」を挟むか、ルールベースの検証ロジックを併用すべきです。
- プロンプトエンジニアリングの資産化：「どのように指示すれば忠実度が高まるか」は、企業固有のノウハウになります。現場の知見を形式知化し、プロンプトのライブラリを管理・更新する体制（MLOpsの一部）を整えることが競争力につながります。
- 失敗の許容範囲の定義：すべての業務で完璧を求めるとコストが膨大になります。「社内向け資料の要約なら多少のミスは許容」「顧客向け回答は忠実度99%以上必須」といった具合に、ユースケースごとの品質基準（SLA）を明確に定めることが重要です。