AIエージェント
本番運用診断
「実行してよいこと」の境界を診断します。
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。
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
技術検証は成功したが、 本番導入のガバナンス設計で止まっている。
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」
この境界が曖昧なまま
AIエージェントを本番環境へ移すことが、
企業にとって新しいガバナンス課題になっています。
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。
実行
保留
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。
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
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。
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。
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 →Human decides. AI traces.