Dataiku Agent Managementのご紹介：すべてのエージェントを記録、管理

おめでとうございます。これであなたは、社内のすべてのAIエージェントに責任を持つことになりました。

もっとも、それらを作ったのはあなたではありません。

マーケティング部門はキャンペーンブリーフの草案作成用にエージェントを1つ作りました。財務部門は請求書照合用にもう1つ立ち上げました。オペレーション部門では、さらに3つが本番稼働しています。どこかで誰かが、先週エージェントを社内データに接続しました。そして明日には、さらに増えているでしょう。

これが企業にとっての新たな現実です。AIを構築する力は、それを管理する力よりも速いスピードで企業全体に広がっています。構築すること自体は問題ではありません。欠けているのは、増え続けるエージェントの寄せ集めを、実際に管理可能なポートフォリオへと変えるための仕組みです。

どのエージェントが稼働しているのか。オーナーは誰か。誰かが使っているのか。今も本来の目的どおりに動いているのか。コストはいくらか。そして、数百、やがては数千に及ぶエージェントのうち、どれを拡大する価値があり、どれに注意を払う必要があるのか。

取締役会やリスク管理チーム、監査人がこうした問いを投げかけ始めたとき、責任を負うのは依然としてただ一人、あなたです。

Dataiku Agent Management は、接続されたプラットフォーム全体からエージェントを1か所で検出し、その稼働状況を監視し、どこで構築されたかにかかわらず、エージェントポートフォリオ全体のリスクを管理できるようにします。

実際に稼働しているエージェントを把握していますか？

存在を知らないエージェントは管理できません。エージェントは、さまざまなチームによって、さまざまなモデルやデータソースを使って構築されています。構築先もMicrosoft Copilot StudioやAzure Foundry、Salesforce Agentforce、AWS Bedrock、Google Gemini Enterprise、Databricks、Snowflake Cortexといったさまざまなプラットフォームにわたり、OpenTelemetryを使ったコードベースのエージェントもあります。

Agent Managementは、接続されたプラットフォームをスキャンし、それらのエージェントを1つのインベントリーに集約します。各エントリーには、オーナー、接続先、最終実行日時、構築目的といった基本情報が記録されます。これらの答えが、1か所にまとまります。

これで、取締役会から「実際にどのエージェントが稼働しているのか？」と問われても、調査に追われる（あるいは慌てて対応する）必要はありません。

注視すべきエージェントを見極める

インベントリーは出発点にすぎません。次は、その中身を理解する必要があります。ユーザーが3人のエージェントと3,000人のエージェントを同じように扱うべきではありません。意図どおりに機能しているエージェントと、本来の目的から気づかぬうちに逸脱しつつあるエージェントも同様です。

Agent Managementは、各エージェントの健全性、利用状況、コスト、品質、挙動を継続的に監視します。いつものパターンから外れたエージェントがあれば、システムが「手を挙げて」知らせるので、担当者が確認できます。

エージェントを書き直したり再展開したりする必要はありません。Agent Managementは、エージェントがすでに稼働しているプラットフォームに接続し、その動作を忠実に記録します。エージェントを操作したり、その判断に介入したりすることはないため、エージェントはチームが構築したとおりに稼働し続けます。得られるのは、エージェントの挙動に関する安定した信頼できる記録です。これにより、誰の作業も滞らせることなく、明確な可視化に基づく監督が可能になります。

責任を負うリスクを管理する

インベントリーと監視によって、何が起きているかがわかります。それでも、何を許容するかを判断し、その説明責任を果たせるよう備える人が必要です。このステップこそが、エージェントの一覧を、自信を持って責任を負えるポートフォリオへと変えるのです。

Agent Managementは、各エージェントが抱えるリスクを評価し、エージェントの変化に応じてその状況を常に最新に保ちます。これにより、ポートフォリオ全体のリスクを1か所で可視化できます。リスクの高いエージェントは、本番稼働前に、文書化された一連のチェック項目に基づいて認定を受けられるため、基準を満たしたことを示すエビデンスが残ります。

これこそが、あなたが実際に責任を負うコントロールです。どのエージェントの稼働が許可されているのか、それぞれに何が許可されているのか、今もそのとおりに振る舞っているのかを把握し、そうでない場合には記録を手元に持っていること。

問われたとき、答えられる

本番稼働しているエージェントの数を問われても、数秒で答えられます。エージェントの挙動がおかしくなり始めたときには、誰よりも先に自社のシステムから知らせを受けられます。

チームは、業務が行われる場所でこれからもエージェントを構築し、展開し続けます。違いは、各エージェントが稼働を開始した瞬間に記録に加わることです。そのため、エージェントの数が増えても、確実な把握が損なわれることはありません。

インベントリーは、何を保有しているかを教えてくれます。監視は、何が変化しているかを教えてくれます。リスク管理は、どこにリスクがあるかを教えてくれます。この3つが組み合わさることで、エージェントの一覧は信頼できるポートフォリオへと変わります。

責任は「押し付けられた負担」ではなく、「自ら運用するシステム」へと変わります。その基盤が整えば、本来注力すべきこと、つまりより多くのエージェントを本番稼働させ、全社でエージェント型AIを推進することに集中できます。