Please enable Javascript
メイン コンテンツへスキップ
大規模なエージェント AI システムを構築するための企業フレームワーク
September 11, 2025

はじめに

AI を使った会話の内容は様変わりしています。企業は、AI を使用するかどうかを尋ねることではなく、AI を大規模に運用する方法を尋ねることになりました。エージェント AI は、人間の入力を最小限に抑えながら、タスクを論理化、計画、実行できる自律型エージェント上に構築されたシステムです。しかし、適切なフレームワークがなければ、エージェント型 AI の取り組みは暗証番号で終わる可能性があります。

この記事では、オーケストレーションパターンからガバナンスモデルまで、企業で対応可能なエージェント AI システムを構築するためのフレームワークについて説明します。

エージェント AI の概要とフレームワークが重要な理由

  • 定義:複数のエージェントで構成された目標主導型のシステムとしてのエージェント AI。
  • 従来の AI との主な差別化要因は、自律性、オーケストレーション、適応性です。
  • フレームワークが重要な理由:繰り返し可能性、リスク管理、コスト管理、コンプライアンス。

エージェント AI のための主要な企業フレームワーク

  1. オーケストレーションフレームワーク: 複数エージェントの調整パターン:計画担当者と実行者、スーパーバイザーと作業担当者、ピアツーピア。 それぞれを適用するケース(企業のワークフロー、IT 運用、意思決定が必要な環境)。 オーケストレーションを可能にするツールとアーキテクチャ(LangGraph、AutoGen、uTask など)。
  2. ガバナンスとリスクフレームワーク: コンプライアンスのためのガイドライン(SOC2、GDPR、監査可能性)。 ロールベースのアクセス制御とポリシーの適用。 「失敗しない」設計:ロールバック、モニタリング、インシデント対応
  3. 評価と品質フレームワーク: 継続的な評価ループ。 エージェントのベンチマーキング用のゴールデンデータセットの作成。 端的なケースにおける人間の合意によって得られます。
  4. スケーラブルとデプロイのフレームワーク: ハイブリッド導入:オンプレミス、プライベートクラウド、エクスペリエンスデバイス。 1 秒あたり数千の取引にわたってエージェントの人数を調整するためのワークフロー パターン。 事例: 世界規模の IT インシデント是正エージェント。

フレームワークを使用することのビジネス上の価値

  • 試験運用から運用までの迅速なパス。
  • 予測可能な設計パターンによるコストの最適化。
  • 企業における AI 導入のリスクの軽減。
  • マルチエージェントシステム全体で広告費用対効果の測定が改善されました。

Uber AI ソリューションの視点

Uber AIことがあります

Uber の uTask オーケストレーションプラットフォームと uLabel のデータ品質ワークフローにより、初日からガバナンスと繰り返し可能性が組み込まれています。

枠組みは任意ではありません。これは、実験用 AI エージェントと企業向けシステムを分けて利用するための基盤です。

企業がエージェント型 AI フレームワークを大規模に導入するのに、Uber AI ソリューションがどのように役立つかを確認できます。今すぐデモを予約しましょう。