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、複雑なタスクを自律的に遂行する「エージェント型」へと進化しています。しかし、確率的に動作するLLMに、決済やデータベース更新といった「失敗が許されない処理」を任せるには、従来以上の堅牢な設計が必要です。本稿では、AIエージェントにトランザクション処理（一貫性のあるデータ処理）の概念を組み込む重要性と、日本企業が意識すべき「Human-in-the-loop（人間による確認）」の実装について解説します。
チャットボットを超えて：自律型エージェントの台頭と課題
現在、多くの企業がRAG（検索拡張生成）を用いた社内QAボットの導入を一巡させ、次なるステップとして「自律型AIエージェント」の開発に着手しています。これは、AIが単に回答を生成するだけでなく、APIを通じて在庫を確認したり、予約を確定させたり、ワークフローを回したりといった「アクション」を伴うシステムです。
しかし、ここで最大の壁となるのが、大規模言語モデル（LLM）の本質的な特性である「確率性」です。LLMは次に続くもっともらしい言葉を予測するモデルであり、論理的な一貫性を常に保証するデータベースではありません。そのため、ビジネスにおける重要なトランザクション（取引処理）をそのまま任せることには大きなリスクが伴います。
AIに「2フェーズコミット」と「ロールバック」を実装する
AIエージェントが複数のシステム（例：CRMと会計システム）にまたがって書き込みを行う場合、従来のシステム開発で用いられてきた「分散トランザクション」の考え方を適用する必要があります。その代表例が「2フェーズコミット（Two-Phase Commit）」や「セーフ・ロールバック」の概念です。
例えば、AIが「フライトの予約」と「ホテルの予約」を同時に行うタスクを想像してください。フライトは予約できたが、ホテルが満室で予約できなかった場合、システムは「フライト予約」を取り消し（ロールバック）、元の状態に戻さなければなりません。
最新のAI開発フレームワーク（LangGraphなど）では、こうした複雑な状態管理をエージェントに組み込む動きが進んでいます。しかし、これを実現するためには、単にプロンプトを工夫するだけでなく、エラー発生時にAIがどの時点まで状態を戻すべきかを定義する、エンジニアリング主導の厳密な設計が不可欠です。
「Human-in-the-loop」による日本的ガバナンスの実装
技術的なトランザクション制御に加え、実務運用で極めて重要なのが「Human-in-the-loop（人間による介在）」の設計です。特に品質への要求水準が高く、合議制や承認プロセスを重んじる日本の商習慣において、AIが完全にブラックボックスの状態で最終決定を下すことは、コンプライアンスや心理的な受容性の面でハードルが高いでしょう。
AIエージェントの処理フローの中に、明示的な「人間による承認（Interrupt）」のステップを組み込むことは、有効な解決策となります。例えば、AIがデータの集計と下書き作成までは自動で行い、メール送信やシステムへの確定登録の直前で処理を一時停止し、担当者の確認を待つというフローです。
これは単なるリスク回避だけでなく、AIの挙動に対する監査証跡を残すという意味でも、日本企業のガバナンス要件に合致します。
決定論的な挙動の確保とセキュリティ
AIエージェントを業務システムに組み込む際は、「決定論的（Deterministic）」な挙動を担保することも重要です。同じ入力に対しては常に同じ結果を返すよう、LLMのパラメータ（Temperature設定など）を調整し、再現性を確保する必要があります。
また、エージェントは自律的に外部ツールを呼び出す権限を持つため、APIキーの管理やアクセス権限の制御は、従来のWebアプリケーション以上に厳格に行う必要があります。開発環境と本番環境でAIがアクセスできるデータ範囲を明確に区分けし、意図しないデータ漏洩や誤操作を防ぐアーキテクチャが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの実用化に向け、日本の実務者は以下の点を考慮すべきです。
- 「確率」と「確実」の分離： クリエイティブな生成タスクと、確実性が求められるトランザクション処理を明確に分け、後者には従来の堅牢なシステム設計パターン（ロールバック機能など）を適用すること。
- 承認フローのシステム化： AIの自律性を過信せず、重要な意思決定ポイントには必ず人間が介入できる「Human-in-the-loop」を設計段階から組み込むこと。これは日本的な「稟議・承認」文化とも親和性が高い。
- 失敗を前提とした設計： AIは必ず間違えるという前提に立ち、誤った操作が行われた際に、速やかに前の状態に戻せる「Undo機能」や安全装置をプロダクトの必須要件とすること。
AIは「魔法の杖」ではなく、高度なエンジニアリングによって制御されるべき「ソフトウェア部品」です。特にエージェント型AIへの移行期においては、AIの能力を引き出すプロンプトエンジニアリングと同じくらい、あるいはそれ以上に、堅実なシステムアーキテクチャの設計が成功の鍵を握ります。