業界ホワイトペーパー · 2026年5月
Computer Agent Studio
ガバナンスし、改善し、スケールするエージェントを支えるアーキテクチャ。つながるナレッジ、組み合わせ可能なスキル、ライフサイクル全体の管理によって、エージェントの実行ループを、管理可能なエンタープライズサービスへと進化させる仕組みを解説します。
エージェントの実行ループ、その先へ
エンタープライズ向けエージェントを構築・運用するチームにとって、課題はモデルを動かすことだけではありません。判断に根拠を持たせ、行動を統制し、継続的に性能を改善することが重要です。
コンテキストに基づく判断. 構造化され、つながった組織のナレッジを活用することで、エージェントは大量の文書を読み込むのではなく、必要なコンテキストを取得できます。
統制された機能を組み合わせる. 確率的、プロアクティブ、決定的なスキルを一つのランタイムで組み合わせ、必要に応じてガードレールと人の判断を適用します。
エージェントをサービスとして管理する. デプロイをゴールとせず、構築、テスト、デプロイ、観測、改善を継続的なライフサイクルとして管理します。
本ペーパーの内容
三つのアーキテクチャの柱。価値が積み重なる一つのシステム。
ナレッジ、スキル、ライフサイクル管理が連携し、根拠に基づき、組み合わせ可能で、観測可能なエンタープライズエージェントを実現する仕組みを解説します。
柱1 ナレッジに基づくアーキテクチャ
つながるメモリ、スコープに応じたアクセス、継承されるガードレール。
個人、チーム、組織、顧客向けの各スコープで共有されるコンテキストを解説します。下位のスコープは上位のガードレールを拡張できますが、弱めることはできません。
柱2 スキルのアーキテクチャ
必要な場面では推論を。既知の処理には決定的な実行を。
三つのスキルタイプ、段階的なコンテキスト読み込み、マーケットプレイスでの再利用、探索的な推論から再現可能なワークフローへと成熟させる道筋を紹介します。
柱3 ライフサイクル全体の管理
構築 → テスト → デプロイ → 観測 → 改善。
エージェントの構成、プレイグラウンドと一括テスト、明示的な公開、統合されたトレース、実際の会話データが、継続的な改善を支える仕組みを解説します。
エージェントのライフサイクル早見表
ステージ | 確認すべき問い | 本ペーパーで解説する内容 |
|---|---|---|
構築 | 何を知り、何を実行し、何をしてはいけないのか？ | メモリ、振る舞い、ツール、スキルを組み合わせ、スコープに応じたアクセス、行動制限、人が関与する要件を設定します。 |
テスト | このバージョンは、リリース前に正しく動作しているか？ | 対話型プレイグラウンドテストと会話データの一括評価を使い、指示への準拠、スキル呼び出し、回答の関連性、根拠を確認します。 |
デプロイ | 依存関係を意図せず変えることなく、変更をユーザーに届けるには？ | 下書き、公開、アーカイブの状態を管理し、明示的な公開とワークフローのバージョン固定を通じて、対応チャネルへ展開します。 |
観測 | 何が起き、なぜ起き、どれだけのコストがかかったのか？ | セッション分析とともに、推論、スキル、ツール、ガードレール、レイテンシ、トークン使用量、結果を統合されたトレースで確認します。 |
改善 | 次の改善では、どこに注力すべきか？ | 実際の会話の評価とエージェントのバージョン比較を用いて品質の課題を特定し、スキルと引き継ぎを改善します。 |
基盤を築く。セッションごとに進化する。
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