By Jay Revels, CEO Ichizoku株式会社
本記事は、AI Conference 2025 の「AI Agents in Production」セッションをもとに、AIエージェントを研究段階から本番運用へ移行する要点を日本企業向けに簡潔に整理します。システム設計・オープンソース活用・運用指標の観点から、実装の勘所を解説します。
重要なポイント
- モデル選定から設計重視へ
エージェントはモデル単体でなくシステム全体設計が要。 - OSS × カスタマイズが鍵
コスト・品質・機動性で優位化し、本番移行を加速。 - 運用の規律が成果を左右
決定性・レイテンシ・コンプライアンスへの対処が中核。 - 測るべきを測る
最初/最後のトークン時間とばらつきを継続計測し、UXを担保。
2025年9月にシリコンバレーで開催されたThe AI Conference 2025に参加した際のレポート「Silicon Valley Trip Report #03 The AI Conference 2025 シリコンバレーから学ぶ日本への示唆 – 業界を牽引するリーダーたちが語る、世界の AI潮流と日本企業の次の一手 -」から抜粋しお届けします。フルバージョンはこちらからダウンロード頂けます。
AI Conference 2025で開催されたセッション 「AI Agents in Production: Systems Design, Tuning, and Deployment」 に参加した際、会場はすでに熱気に包まれていました。そこに集まった誰もが抱いていた問いはひとつ。
「AIエージェントを研究段階から実際の本番環境にどう展開するのか。」
登壇したのは、Fireworks AIのHead of AI Developer Relations、Aishwarya Srinivasan（アイシュワリヤ・シュリーニヴァーサン）氏。彼女の講演は、技術的な深みと実用的な洞察に満ちており、IchizokuのCEOとして日々向き合っている課題とも強く重なりました。
モデルを超える「エージェント」という考え方
Srinivasan氏はまず、ChatGPTは「AIエージェント」かどうかを問いかけました。答えはYes。その理由が重要です。
AIエージェントは単なるモデルではなく、以下のような特徴を持ちます。
- リフレクション：出力を検証しながら回答する
- ツール利用：APIや外部システムを活用して行動する
- 計画性：曖昧な指示からタスクを分解して実行する
- マルチエージェント連携：複数のサブエージェントで複雑な処理を分担する
つまり重要なのは、「どのモデルを選ぶか」ではなく「どうシステムを設計するか」 にシフトしているのです。
オープンソースが切り開く未来
講演で強調されていたのは、オープンソースLLMの急成長でした。
- 毎週のように新しいモデルやファインチューニング版が公開
- コストと品質の両面で、既に多くのプロプライエタリモデルを上回る
- DeepSeek-R1などの推論特化モデルが業界の転換点に
企業にとっての教訓は明確です。
「オープンソース + カスタマイズ こそが本番運用の鍵となる。」
AIエージェントを支える7つの要素
単一エージェントであれマルチエージェントであれ、基本構成は同じです。
1. 知覚 (Perception)：ユーザー入力やドキュメント、画像を理解
2. 推論 (Reasoning)：思考の連鎖やTree of Thoughtによる問題解決
3. 記憶 (Memory)：コンテキストを超えた短期・長期の情報保持
4. 計画 (Planning)：タスクを段階的に分解して実行
5. ツール利用 (Tool Use)：API、DB、社内アプリとの連携
6. 学習 (Learning)：ユーザーのフィードバックから進化
7. 通信 (Communication)：サブエージェント同士のプロトコルやログ管理
つまり、AIエージェントは「モデル単体」ではなく「システム全体」として設計すべきなのです。制違反により 1億2500万ドルの罰金を科せられました。生成AIが原因であっても、責任は企業にあります。
本番環境で直面する課題
現実の運用では、次のような壁があります。
- 決定性の欠如：同じ質問でも出力が毎回異なる
- ドメイン特化の必要性：コードレビューやカスタマーサポートなどの縦型エージェントが有効
- レイテンシー：応答速度の遅さは信頼を損なう
- スケール：グローバル利用に耐えるマルチリージョン対応
- コンプライアンス：ゼロデータ保持ポリシーで企業データを保護
Srinivasan氏の言葉を借りると、「今重要なのはモデルの知能ではなく、エンジニアリングの規律だ」 ということです。
成熟した導入のライフサイクル
A企業がAIエージェントを導入するには、次の流れが有効です。
1. 実験 (Experimentation)：ベンチマークだけでなく実ユーザーで検証
2. カスタマイズ (Customization)：合成データや独自データで精度を向上
3. コンポーザビリティ (Composability)：テキスト以外に画像、ドキュメント、音声を統合
4. スケーリング (Scaling)：複数クラウドやリージョンに分散配置
特にFireworks AIでは8つのクラウドプロバイダーを活用し、グローバルに高い信頼性を確保しています。
企業が測るべき指標
本番運用で重要なのは単なる精度ではなく、以下のような指標です。
- 最初のトークンまでの時間
- 最後のトークンまでの時間
- 応答速度のばらつき
これらを追跡することで、ユーザー体験に直結する「速さ」と「信頼性」を確保できます。
Ichizokuとしての視点
IchizokuのCEOとして強く感じたのは、日本企業も今こそAIエージェントを「実験」から「本番」へと移行させるべき時期に来ているということです。
- オープンソースの活用とカスタマイズ
- ガードレールとモニタリングの整備
- スピードと信頼性の重視
この3点を押さえた企業こそが、これからのAI競争で優位に立つでしょう。
【FAQ】よくある質問
1. 研究段階と本番運用の最大の違いは？
モデル単体の性能ではなく、システム設計と運用の規律（ガードレール／監視）が成果を左右します。
2. なぜオープンソースが本番の鍵になるのですか？
迅速な改良とコスト最適化、用途別のカスタマイズ自由度が高く、品質でも優位なケースが増えているためです。
3. エージェント設計の基本要素は何ですか？
知覚・推論・記憶・計画・ツール利用・学習・通信の7要素を、ユースケースに合わせて構成します。
4. 本番で特に注意すべき課題を教えてください。
決定性の欠如、レイテンシ、スケール、コンプライアンス。縦型エージェント化やゼロデータ保持で対処します。
5. 運用時に追うべきKPIは何ですか？
最初/最後のトークンまでの時間、応答速度のばらつき。UX直結のため、継続計測・改善が不可欠です。