はじめに
近年、AI技術の進化は目覚ましく、特に自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」がビジネスの世界で注目を集めています。AIエージェントは、人間の指示を待たずに複雑な目標を達成できる強力なツールですが、その自律性ゆえに「なぜそのような判断をしたのか」というプロセスが不透明になりがちです。この「ブラックボックス」問題は、時に予期せぬエラーやコンプライアンス上のリスクを引き起こす可能性があります。
本稿では、この課題に対処するための重要な概念である「オブザーバビリティ（可観測性）」について、解説します。
参考記事
- タイトル： Why observability is essential for AI agents
- 発行元： IBM
- 発行日： 2025年8月14日
- URL： https://www.ibm.com/think/insights/ai-agent-observability
要点
- AIエージェントは、自律的に意思決定を行いタスクを遂行するため、従来のAIモデルよりもその動作プロセスが不透明になりがちである。
- この透明性の欠如は、コンプライアンス違反、運用上の失敗、システムへの信頼低下といったビジネス上のリスクを生む可能性がある。
- AIエージェントのオブザーバビリティとは、システムの外部から観測できるデータ（テレメトリデータ）を用いて、エージェントの内部状態や意思決定の過程を理解するためのアプローチである。
- オブザーバビリティを確保することは、問題発生時の根本原因の特定、パフォーマンスの最適化、そしてAIエージェントの信頼性向上に不可欠である。
詳細解説
AIエージェントとは？ なぜその「思考」は見えにくいのか？
まず、AIエージェントが従来のAIとどう違うのかを簡単に説明します。従来のAIが特定のタスク（画像認識や文章生成など）の支援を行うのに対し、AIエージェントは自律的に複数のステップからなるワークフロー全体を処理できます。例えば、顧客からの問い合わせに答え、在庫を確認し、発注処理までを人間を介さずに行うことができます。
この高い自律性は、大規模言語モデル（LLM）による推論能力、外部ツール（データベースや検索エンジンなど）との連携、そして過去のやり取りを記憶する能力によって実現されています。しかし、この複雑な仕組みが、AIエージェントの意思決定プロセスを「ブラックボックス」にしてしまう原因でもあります。明確なルールに基づいて動く従来のプログラムとは異なり、AIエージェントの振る舞いは常に予測可能とは限りません。
この不透明性は、次のようなリスクにつながります。
- コンプライアンス違反： 金融や医療など規制の厳しい業界で、なぜその結論に至ったのかを証明できない。
- 運用上の失敗： エラーが発生した際に、原因を特定して再発を防ぐことが困難になる。
- 信頼の低下： 予期せぬ、あるいは不適切な振る舞いをした場合、顧客や関係者の信頼を損なう。
AIエージェントの「オブザーバビリティ（可観測性）」とは
そこで重要になるのが「オブザーバビリティ（可観測性）」という考え方です。これは、システムの内部を直接覗き見ることなく、その外部に出力されるデータ（ログやメトリクスなど）を分析することで、内部の状態をどれだけ深く理解できるかを示す能力のことです。
従来の「監視（モニタリング）」が、「CPU使用率が90%を超えた」といった既知の問題を検知することに主眼を置くのに対し、オブザーバビリティは「なぜCPU使用率が急上昇したのか？」という未知の問題の根本原因を探ることを目的とします。AIエージェントのように複雑なシステムでは、この「なぜ？」を解明する能力が極めて重要になります。
オブザーバビリティを支える4種類のデータ「MELT」
AIエージェントのオブザーバビリティは、主に「MELT」と呼ばれる4種類のテレメトリデータを収集・分析することで実現されます。
- Metrics（メトリクス）： システムの状態を数値で示すデータです。
- 従来のCPU使用率などに加え、AIエージェント特有の指標が重要になります。
- トークン使用量： LLMの利用料金に直結するため、コスト管理に不可欠です。
- モデルのドリフト： 現実世界のデータが変化し、AIの精度が時間と共に低下していないかを測ります。
- 応答品質： AIの回答が正確か、不適切な内容（ハルシネーション）を含んでいないかを評価します。
- 推論レイテンシ： 応答にかかる時間。ユーザー体験に直結します。
- Events（イベント）： システム内で発生した個別の重要な出来事です。
- AIエージェントが外部ツールを呼び出すAPIコールや、思考の中核であるLLMコール、ツールの呼び出しが失敗した記録などが含まれます。これにより、エージェントがどのようなアクションを取ったかが分かります。
- Logs（ログ）： 出来事の詳細な時系列記録です。
- ユーザーとのやり取り、LLMとの対話プロンプトと応答、ツールの実行結果などが記録されます。エラーが発生した際の詳細な状況把握や、デバッグに役立ちます。
- Traces（トレース）： あるリクエストが処理されるまでの一連の流れを追跡した記録です。
- ユーザーからの入力から始まり、エージェントが計画を立て、ツールを呼び出し、LLMが応答を生成し、最終的にユーザーに回答を返すまで、一連の処理の旅路（ジャーニー）を可視化します。これにより、プロセスのどこで時間がかかっているのか（ボトルネック）や、どこでエラーが発生したのかを正確に特定できます。
データ収集の仕組みと活用法
これらのMELTデータは、AIエージェントを構築するフレームワークに組み込まれた機能や、サードパーティ製の専門ツールを使って収集されます。現在、業界の標準的な枠組みとして「OpenTelemetry (OTel)」というオープンソースのプロジェクトが広く利用されており、特定のベンダーに依存しない一貫したデータ収集を可能にしています。
収集されたデータは、ダッシュボードでリアルタイムに可視化され、異常を検知したり、パフォーマンスを分析したりするために使われます。例えば、参考記事で紹介されているオンライン小売業者の事例では、以下のように問題が解決されました。
- 問題発見： ダッシュボードで、あるAIエージェントに対する顧客からのネガティブなフィードバックが急増していることを発見。
- 原因調査： ログを調べると、エージェントが古い情報に基づいて回答していることが判明。
- 根本原因の特定： トレース情報を追跡し、エージェントが参照しているデータベース内の特定の古いデータセットを正確に特定。
- 解決： 問題のデータセットを更新し、エージェントが回答前に情報の正確性を検証するロジックを追加。結果として、顧客満足度が向上。
まとめ
AIエージェントは、ビジネスの自動化と効率化を大きく進める可能性を秘めています。しかし、その能力を最大限に引き出し、安全に運用するためには、その振る舞いを理解し、制御する仕組みが不可欠です。
本稿で解説したオブザーバビリティは、AIエージェントの「ブラックボックス」に光を当て、透明性を確保するための鍵となるアプローチです。MELTデータを活用してエージェントの内部状態を理解することで、私たちは予期せぬ問題に迅速に対処し、継続的にパフォーマンスを改善していくことができます。
将来的には、オブザーバビリティのプロセス自体もAIによって自動化され、より高度な自己修復や最適化が可能になると期待されています。AIエージェントを単なる「便利なツール」から、ビジネスにおける「信頼できるパートナー」へと進化させるために、オブザーバビリティの重要性は今後ますます高まっていくでしょう。
