昨今、自律型および半自律型のAIエージェントを導入する企業が出始めてきました。しかし実際にAIを導入してみると、新たな運用上の課題も浮上してきました。たとえば、エージェントが実際に何をしているのか、どのような理由でその行動をとるのか、そしてその行動を自社の目標にどのように沿わせるのか、というような問題です。
エージェンティック環境下では、AIモデルは単一のプロンプトに反応して動くだけの存在ではありません。AIモデル自体がツールを使用し、データにアクセスして、他のエージェントやシステムと対話する継続的な意思決定ループを作成します。
そして、可視性、トレーサビリティ、アカウンタビリティといった、すでに確立されたオブザーバビリティの原則をAIエージェントに適用します。基本的なモデル監視の域を超え、エージェントの意思決定、実行パス、データ入力、ツール呼び出し、結果に関する遠隔測定データを把握します。チームで適切なオブザーバビリティシグナルを導入することで、問題が表面化してからではなく、エージェントが稼働する際にリアルタイムで異常な行動を検出し、障害を診断し、パフォーマンスを評価できます。
オブザーバビリティは、AIを安全かつ効果的に大規模に実行するために不可欠な要素です。そのためには、ITチーム、AI開発者、企業の利害関係者など、あらゆる人がエージェントの可観測性がどのように役立っているのかを理解する必要があります。可観測性があることで、複雑なワークフローをデバッグし、パフォーマンスとコストを最適化し、意図したとおりにエージェントが動いていると確信が持てます。ITインフラやアプリケーションの動作の安定した動作に可観測性が必要であるのと同様に、AIエージェントも企業内で担う責任が増えるにつれて、同レベルの透明性が求められています。
AIエージェントの可観測性とは？
大規模言語モデルを搭載した最新のエージェントは、決まった経路をたどりません。コンテキスト、データの可用性、モデルの状態によって動き方が変化します。そのため結果の理解には可観測性が不可欠です。
AIエージェントの可観測性とは、自律型AIエージェントが動作する際の内部状態、意思決定、パフォーマンスを可視化する能力や手法を指します。従来のソフトウェアの可観測性（ログ、メトリクス、トレース）を基盤とする考え方ですが、大事な部分を掘り下げています。チームが必要としているのは、実行シグナルだけでなく、確率的推論、計画ステップ、ツールの使用状況、中間決定に関するインサイトです。
マルチエージェントシステムや動的な環境下では、エージェントの可観測性がさらに重要になります。多くの組織では、複数のプラットフォームやフレームワークにAIエージェントを導入しています。可観測性―のレイヤーが統一されていないと、動作、リスク、パフォーマンスを統一されたビューで確認できなくなります。データセキュリティポスチャ管理などの機能を使うと、エージェントが機密データをどのように扱っているか、またその取扱い方針が組織の管理の方向性に沿っているかどうかが明らかになります。
単純なAIスクリプトでは、基本的なロギングとエラー追跡しか行いません。しかし、高度なエージェンティックAIシステム（計画立案、ツール呼び出し、データ検索、他のエージェントとの連携システムなど）では、安全な運用とトラブルシューティングをサポートするために、より深い可観測性が必要となります。
AIの可観測性が現実世界で重要な理由
AIエージェントは確率論に従い、自律的に動きます。そのため、ハルシネーションを起こしたり、検索したコンテキストを誤って処理したり、どこか機能不全を起こすまでそれらしい方法でツールを誤用したりすることがあります。またエージェントは自分自身でアクションを実行できるため、チャットのみのシステムでエラーが起きるよりも、下流工程へ深刻な影響をもたらす可能性があります。
さらに近年では、エラーによる実社会へのインパクトが大きなワークフローにもAIエージェントは進出しています。たとえば、金融の意思決定支援、セキュリティ運用、医療分野の臨床や運用プロセスなどです。このような場面では、リスクを管理し責任あるAIを使用できていることを示す必要があるため、透明性と説明可能性が必要になります。たとえば、金融サービス業界向けの研究や実務者向けガイダンスでは、説明可能なAIはコンプライアンス、信頼、リスクガバナンスをサポートするという点が繰り返し強調されてきました。医療の透明性に関する研究でも同様に、AI主導の意思決定に対する可観測性を、安全で責任あるAIの使用に不可欠なものとして位置づけています。
可観測性とは、エージェントの行動を運用上管理しやすい形で示したものです。オブザーバビリティシステムによって、根本原因分析、診断までの時間短縮が可能になります。また、測定、監視、継続的なリスク管理を重視するガバナンスフレームワークに必要なエビデンスも提供できます。セキュリティチーム向けには、脅威モニタリングなどの機能が、不審なアクティビティをエージェントが接触したデータやシステムと関連付けて、エージェントの可観測性を補完しています。
表1. 可観測性が影響を与えるエージェンティックシナリオ
実用的なシナリオ | 観測可能なエージェントの行動 | 観測不可能なエージェントの行動 |
誤った意思決定を引き起こすハルシネーションを起こした出力 | トレースは、根本原因分析（RCA）のために取得されたソース、中間ステップ、信頼指標を示す | 最終的な回答のみが可視化され、RCAは推測の域にとどまる |
ツールの呼び出しによって意図しない変更が引き起こされる | ログは、アクションを特定のツール呼び出し、パラメータ、権限に関連付ける | アクションは「変更された」とだけ表示され、追跡可能なチェーンはない |
機密データの露出 | 遠隔測定データは、アクセスされたデータの特定とデータの行き先を示す | データアクセスは不透明で、実際に漏洩が起きてからしばらくして事態が発覚する場合がある |
コンプライアンス／監査の照会 | 証跡は、レポート作成と統制の検証をサポート | 限られたアーティファクトしかないため、チームは手動で再構築している |
AIエージェントを監視する主要な遠隔測定データと指標
AIエージェントの可観測性を効果的なものにするためには、適切な遠隔測定データを収集できるかどうかが鍵となります。最低限必要な遠隔測定データは、詳細な入出力ログ、ツール権限と呼び出しシーケンスの記録、決定パス、エラー率、実行トレースなどです。これらの指標を組み合わせることで、エージェントが何をしようとしたか、実際に何をしたか、そしてどこで問題が発生した可能性があるかを再現することができるようになります。複数の段階を経ながら計画し行動するエージェンティックシステムにとって、中間決定の可視化は、最終的な出力よりも重要であることが多いです。
LLMベースのエージェントの場合、コンテキストウィンドウの使用状況、トークン消費量、そしてプロンプト、検索ステップ、ツール呼び出しにかかるレイテンシーに関するインサイトもチームにとって必要です。トークン効率の追跡は、コストとパフォーマンスの管理に役立ちます。一方、レイテンシー指標は、長時間実行するワークフローや複数のエージェントが関わるワークフロー全体のボトルネックを浮き彫りにします。時系列データによってこれらをすべて結びつけることで、数時間、数日、数週間にわたる組織の傾向を観察し、エージェントのパフォーマンスの段階的な低下や、突然の異常を発見できるようにします。遠隔測定データを 異常の検出 やその他のセキュリティ意識の高い信号と統合することで、エージェントのアクティビティを、誤設定、誤用、新たなリスクを示す異常なパターンなどと関連付けることができます。
Rubrik Agent Cloud 内のオブザーバビリティ機能は、このような現実に沿う形で設計されています。エージェントがデータとどのように相互作用するのか、アクションが時間とともにどのように展開していくのか、そして環境全体に拡大していくにつれエージェントの行動がどのように変化していくのか、に関する可観測性を提供するプラットフォームです。エージェントのパフォーマンスをデータセキュリティと運用コンテキストに直接結びつける、一般的な監視ツールを超えたアプローチです。
ユースケース：エージェントの可観測性が大きな違いをもたらす場面
AIエージェントは企業活動の運用面全体にわたって活用され始めています。エージェントの可観測性によって、以下の分野における自律型AIシステムを、チームで測定、管理し、信頼できる運用資産に変えます。
IT運用：特定のアクションがなぜ実行されたのか、またそれがシステムの安定性にどのように影響したのかを明確にトレースしながら、修復やインシデントを自動的に優先順位付けするエージェントを観察します。
セキュリティ：エージェントがどのように脅威を選別し、制御を推奨し、応答を開始する方法を追跡して、意思決定内容を検証し、アクティビティをより広範なセキュリティ指標と関連付けられるようにします。
カスタマーサポート：エージェントの相互作用を監査して、エスカレーションパス、ツールの使用状況、顧客の信頼に影響を与える可能性のあるハルシネーションや不正確な応答を確認します。
コパイロットのコーディング：コードの提案と適用された変更を監視します。特に、エージェントが本番システムや機密性の高いワークロードに関連付けられたリポジトリとやりとりする場合に重要です。
- DevOpsとCI/CD：デプロイメントおよびQAエージェントがInfrastructure as Code（IaC）を管理する様子を観察します。これは、リリースの失敗や意図しない構成ドリフトの診断に役立ちます。
規制対象となる業界：医療記録や財務書類などの機密データにエージェントがアクセスする様子を監視し、 サイバーリカバリのシミュレーション機能と同時に、コンプライアンスをサポートし、管理されたデータを使用できるようにします。
エージェントの可観測性を実装するためのベストプラクティス
エージェントの可観測性は、追加拡張するアドオン機能として扱うべきではありません。最初からエージェントの 設計、デプロイ、運用に組み込んでおけば、チームで早期にリスクを検出し、 問題を迅速に診断し、自信を持ってエージェントを拡大していけます。
ここでは、AIエージェントの可観測性の導入に役立つ6つのベストプラクティスを紹介します。
明確なオブザーバビリティ目標の設定：監査可能性、パフォーマンスチューニング、高リスクエージェントの特定、有害なアクションの検出、複雑なワークフローのデバッグ、インシデント後のフォレンジック分析など、最も重要な可観測性の指標を定義します。
開始初日からエージェントを計測：推論経路をログに記録し、ツールへのアクセス状況と使用状況を把握し、IDと権限のコンテキストを記録し、障害を追跡し、重要な決定に対するアクションまでの時間を測定します。
構造化されたロギングと一元化されたパイプラインの使用：標準化されたスキーマと一元化されたオブザーバビリティツールにより、エージェント、プラットフォーム、環境全体のアクティビティをリアルタイムで関連付けることが可能になります。
アラートを立てる仕組みとダッシュボードの確立：異常な動作、ポリシー違反、パフォーマンスの低下を監視し、ユーザーやシステムに影響が及ぶ前に問題を表面化させます。
ステージング環境における可観測性のテスト：合成ワークフローとエッジケースを使用して、遠隔測定データ、アラート、ダッシュボードが現実的な条件下で期待どおりに動作することを検証します。
一元化されたエージェント運用プラットフォームの採用：Rubrikのようなプラットフォームは、エージェントの開発フレームワーク全体に統一されたビューを提供することで、チームがエージェントの動作を他のデータリスク指標と結び付けやすくします。
エージェントの可観測性を通じて信頼を構築する
エージェントの可観測性は、信頼性が高く、説明責任を果たし、高性能なAIシステムを運用する根幹をなしています。エージェントがドメイン全体に拡張され自律的にアクションを実行するようになると、意思決定がどのように行われ、その決定がデータやシステムにどのように影響するかを、組織として可視化し続ける必要が生じます。
エンタープライズ規模では、監視は任意なものではなく、リスク管理、障害の診断、運用管理の維持に不可欠なものです。Rubrikでは、 Rubrik Agent Cloud を通じてデータをはっきり可視化し、レジリエンスを実践できるようサポートします。これは組織が安全で、可観測性の高い、監査可能なAIシステムを運用する際に役立ちます。
安全で可観測性の高いAIシステムの構築について詳しく知りたいですか？ 今すぐRubrikにお問い合わせください 。