AIエージェント開発特集 9社のアーキテクチャ・技術選定と本番運用のリアル - Findy Tools

公開日 2026/05/29更新日 2026/05/28AIエージェント開発特集 9社のアーキテクチャ・技術選定と本番運用のリアル AIエージェントの開発は、近年急速に注目を集めています。LLMの進化により、PoCレベルでは比較的短期間で「動くもの」を作れるようになりました。しかし、本番環境での運用となると、「品質評価の難しさ」「観測性の欠如」「技術選定の複雑さ」など従来のソフトウェア開発とは異なる課題が次々と浮上し、多くの現場で導入が停滞しているのが実情です。 本特集では、AIエージェントを実際に本番運用している9社のエンジニアの皆様に、開発から運用に至るプロセスで直面した課題と、その解決策について解説していただきます。実際のアーキテクチャ図を交えながら、現場ならではの実践知をお届けします。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております。 GMOペパボ株式会社 シンプルな構成で支え

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AIエージェント本番運用9社特集。GMOペパボ、GREE、KDDI、KINTO、LayerX、ログラス、NCDC、Sansan、TOKIUMが、品質評価、観測性、コスト、説明性、マルチエージェント、決定論的ワークフローの実践を紹介。

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3点だけ。1.オーケストレーション境界の明確化。2.評価ループの自動化。3.失敗時の人間介入トリガ。9社比較から実装で先に効くのはこの3点。

[nguyen-oi]

本番運用の泥臭い知見が詰まっててめっちゃ参考になる。定量評価の部分は特に重要