AIエージェントのPoCでは成果が見えても、本番環境への展開で期待通りに機能せず、導入が停滞するケースは少なくない。その要因はAIモデルの性能ではなく、データやシステム、ガバナンスを含めたアーキテクチャにあることが多い。
本資料では、AIエージェントを実施の業務で活用するために必要なアーキテクチャの考え方を整理するとともに、モジュール設計やデータ統合、可観測性、ガバナンス、人間による監督など8つの設計原則を解説する。また、PoCと本番環境の違いや、既存システムを生かしながらAI活用を拡張するためのアプローチにも触れている。AI活用を実運用へ発展させるために、何を見直し、どのような基盤を整備すべきか。その判断材料として参考にしていただきたい。
https://www.salesforce.com/jp/events/webinars/ai-bpr-vol1/
https://www.salesforce.com/jp/events/webinars/ai-security-governance-vol1/
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