投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズは、単なる「対話」から、ツールを操作してタスクを完遂する「エージェント（Agentic AI）」へと移行しつつあります。しかし、AIが自律的にシステム操作を行うようになれば、その挙動に対する不透明性は新たなリスクとなります。本記事では、複雑なネットワーク管理の領域で重要視される「可観測性（Observability）」の概念をヒントに、日本企業が自律型AIを安全に導入・運用するための要諦を解説します。
「対話」から「行動」へ：エージェンティックAIの台頭とリスク
現在、世界のAI開発トレンドは、LLM（大規模言語モデル）に単にテキストを生成させる段階から、APIやCLI（コマンドラインインターフェース）を通じて外部ツールを操作させる「エージェンティックAI（Agentic AI）」へと急速にシフトしています。これは、AIが「検索して回答する」だけでなく、「社内データベースを照会し、グラフを描画し、レポートを作成してメールで送る」といった一連のワークフローを自律的に遂行することを意味します。
しかし、AIに行動権限を与えれば与えるほど、「なぜAIはその判断をしたのか」「具体的にどのシステムに対して、どのようなコマンドを発行したのか」が見えにくくなるという問題が生じます。特に日本の企業実務において、結果だけを見てプロセスが検証できないシステムは、コンプライアンスやガバナンスの観点から導入の大きな障壁となります。
なぜ「可観測性（Observability）」が不可欠なのか
ここで重要となるキーワードが「可観測性（Observability）」です。これは単なる死活監視（モニタリング）とは異なり、システムの出力から内部の状態や挙動の理由を推測できる能力を指します。AIが複雑なネットワークトラブルシューティングやシステム運用を行うシナリオでは、AIが誤った判断をした際、それが「プロンプトの不備」なのか、「参照データの誤り」なのか、あるいは「ツール実行時のエラー」なのかを即座に特定できなければなりません。
AIに対する信頼は、AIが完璧であることから生まれるのではなく、その挙動が透明であり、問題発生時に追跡可能（トレーサビリティがある）であることから生まれます。特に、ミスが許されない基幹システムやインフラ領域にAIを適用する場合、この透明性の確保は機能要件と同等以上に重要な非機能要件となります。
ブラックボックスを開示する：具体的に何を記録すべきか
実務的な観点では、AIエージェントの挙動を可視化するために、以下の要素を詳細にログとして記録・追跡する仕組みが必要です。
まず、ユーザーの入力とLLMの応答（Prompts and Responses）はもちろんですが、それ以上に重要なのが「ツールの呼び出し（Tool invocations）」の記録です。具体的には、AIが発行したCLIコマンド、APIコール、ローカルナレッジベースへのクエリ内容などが該当します。さらに、そのツール実行によってどのようなデータが取得されたのか（Data retrieved）、そのデータを基にAIがどう思考したのかというプロセス全体を時系列で可視化する必要があります。
これにより、例えば「AIが誤った設定変更を行った」というインシデントが発生した際、AIが誤った情報を取得していたのか、指示の解釈を誤ったのかを客観的事実として監査することが可能になります。
日本企業のAI活用への示唆
日本企業が今後、業務効率化やプロダクト開発にエージェンティックAIを組み込む際、以下の3点が重要な意思決定ポイントとなります。
1. ガバナンスとしての可観測性への投資
「動けばよい」というPoC（概念実証）レベルを脱し、商用利用に進むためには、AIの思考と行動をログとして残す基盤への投資が不可欠です。これはデバッグのためだけでなく、説明責任を果たすための「保険」となります。
2. 段階的な権限委譲（Human-in-the-loop）
いきなりフルオートメーションを目指すのではなく、AIが提案したアクション（CLIコマンドやAPI実行）を人間が承認してから実行するフローを挟むことが推奨されます。可観測性が確保されていれば、人間はAIの提案根拠を確認した上で承認できるため、心理的・実務的な安全性が高まります。
3. エラー時の「作法」の定義
AIがツール操作に失敗した場合のロールバック（復旧）手順や、異常検知時の停止条件を明確に定義する必要があります。日本の現場では「想定外」を極力嫌う傾向があるため、AIが制御不能にならないためのガードレールをシステム的に設計に組み込むことが、現場の信頼獲得に繋がります。