AIエージェント
本番運用診断

AIの「できること」と
「実行してよいこと」の境界を診断します。

PoCでは動いた。
しかし本番では、権限・承認・停止条件・責任・監査が必要になります。

EVΛƎの考え方を用いて、 AIエージェントの本番運用に向けたガバナンスを診断します。

AIエージェント本番運用診断を相談する →

Human decides. AI traces.

PRODUCTION GOVERNANCE

こんな課題はありませんか？

AIエージェントを本番で運用するには、性能だけではなく、権限・承認・停止条件・責任・監査の設計が必要です。

権限範囲が曖昧

AIエージェントに、どこまで判断・実行を任せてよいのか決められていない。

承認フローが未設計

どの業務で、誰の承認が必要なのか整理できていない。

停止条件が不明確

異常時や不確実な場合に、 AIをどこで止めるべきか決まっていない。

実行経路を説明できない

AIがなぜその行動を実行したのか、後から追跡しにくい。

責任分界が曖昧

AI・担当者・管理者・組織の責任範囲が整理されていない。

PoCから本番へ進めない

技術検証には成功したが、本番導入に必要なガバナンス設計で止まっている。

WHO IS THIS FOR?

この診断が向いている企業・プロジェクト

AIエージェントを「試す」段階から「実際の業務で動かす」段階へ進めようとしている企業を想定しています。

✓

PoCから本番へ進めたい

技術検証は終わったが、本番運用のルールや承認条件が決まっていない。

✓

AIに実行権限を持たせたい

回答だけでなく、メール送信・更新・申請などの実行を任せようとしている。

✓

責任と停止条件を整理したい

承認、例外処理、停止、責任分界を本番前に明確にしておきたい。

✓

既存AIを活かしたい

AIモデルを入れ替えるのではなく、現在の環境にガバナンスを加えたい。

THE CORE ISSUE

AIの能力が問題なのではありません。

「誰が、何を、どこまで許可したのか」

AIエージェントの本番運用では、この境界を明確にする必要があります。

AIが高度になるほど、「できること」と「実行してよいこと」を同じものとして扱わない設計が重要になります。

FIVE DOMAINS

診断する5つの領域

AIエージェントを本番で安心して運用するために必要な 5つの領域を総合的に確認します。

権限 Authority

AIに許可する判断・実行範囲を確認します。

承認 Approval

人間による確認・承認ポイントを整理します。

境界・停止条件 Boundary / Stop

Execute / Hold / Block の条件を明確にします。

記録・追跡可能性 Traceability

判断と実行の履歴を後から確認できる状態か診断します。

責任分界 Responsibility

AI・担当者・管理者・組織の責任範囲を整理します。

EVΛƎ DECISION LAYER

EVΛƎの考え方

AIエージェントに必要なのは、「できるか？」だけではありません。

実行前に 「実行してよいか？」 を判断できる構造です。

Can AI do it? AIはできるか？

→

May AI do it? AIは実行してよいか？

EXECUTE
実行

HOLD
保留

BLOCK
停止

EVΛƎはAIモデルそのものを置き換えるものではありません。

AIの能力と実行の間に Decision Layer を置き、権限・承認・条件・停止・記録を実行前に確認するための意思決定アーキテクチャです。

DELIVERABLES

診断後にお渡しするもの

診断結果を、企業内で検討・共有できる形に整理してご提供します。

現在のAIガバナンス構造
権限・承認・停止条件の課題
主要なリスクポイント
改善優先順位
本番運用 Readiness 評価
推奨する Decision Layer 設計
必要に応じたPoCへのロードマップ

PROCESS

診断の流れ

対象確認

対象となるAIエージェントとユースケースを整理します。

現状診断

権限・承認・停止条件・監査構造を確認します。

課題可視化

リスクと改善優先順位を整理します。

改善提案

本番運用に向けた改善案とロードマップを提示します。

必要に応じてPoCへ

必要な場合は EVΛƎ ARMOR PoCへ進みます。

診断だけで終了しても構いません。
新しいAIモデルの導入を前提としたサービスではありません。

WHY AMULETPLUS?

なぜAmuletplusなのか

AIの能力ではなく、
「実行権限」を設計する。

Amuletplusは、 AIの「できること」と「実行してよいこと」を分離する意思決定アーキテクチャ EVΛƎを開発しています。

特定のAIモデルそのものを評価するのではなく、 AIと実行の間にDecision Layerを置き、権限・承認・停止・責任・記録をどのように設計するかを扱います。

EVΛƎ関連技術について国内特許出願・PCT国際出願。
Amuletplus G.K. ｜ Tokyo, Japan

Decision Layerに特化

AIが答えを生成した後、実際の行動に移る前の「許可・保留・停止」という境界を設計します。

特定モデルに依存しない

既存のAIモデルや業務システムをすべて置き換えることを前提にしません。現在の環境を活かしながら設計します。

診断からPoCまで

まず現状を可視化し、必要な場合だけ EVΛƎ ARMORによるPoC・実装へ進むことができます。

FAQ

よくあるご質問

AIエージェント本番運用診断について、よくあるご質問をまとめました。

まだPoC段階ですが、診断できますか？

はい。 PoCから本番運用へ移行する前の段階でも、権限・承認・停止条件・責任・監査の設計状況を確認できます。

すでにAIエージェントを運用しています。対象になりますか？

はい。すでに運用中の場合も、現在の権限設計、承認フロー、停止条件、追跡可能性などを再確認できます。

現在利用しているAIモデルを変更する必要がありますか？

ありません。 EVΛƎは特定のAIモデルへの置き換えを前提としていません。現在のAI環境を前提にガバナンス構造を確認します。

診断するとEVΛƎ ARMORの導入が必要になりますか？

必須ではありません。診断だけで終了することも可能です。必要に応じて、 PoCや実装をご提案します。

診断後には何が提供されますか？

現状のガバナンス構造、権限・承認・停止条件の課題、リスクポイント、改善優先順位、本番運用Readiness、推奨するDecision Layer設計などを整理してご提供します。

EU AI ActやNIST AI RMFとの関係も確認できますか？

必要に応じて、関連するガバナンス要件との対応関係を整理できます。ただし本診断そのものが、法的適合性や公的認証を保証するものではありません。

費用や期間はどのくらいですか？

対象となるAIエージェント、ユースケース、組織規模、確認範囲によって異なります。まず対象を確認したうえで、実施範囲・期間・費用をご案内します。

まだ正式な導入計画が決まっていなくても構いません。

現在検討中のAIユースケースを1つお知らせください。診断の対象になるかどうかから確認します。

まずは1つのAIユースケースから。

AIエージェントを本番で安心して動かすために、現在の権限設計と運用体制を確認しませんか？

AIエージェント本番運用診断を相談する → Amuletplus G.K. 公式サイトを見る →

Amuletplus G.K. ｜ EVΛƎ ARMOR
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