【ITニュース解説】Why Most AI Agents Fail in Production (And How to Build Ones That Don’t)

AIエージェントの開発において、最初に概念実証（PoC）と呼ばれる、簡単なプロトタイプを動かす段階は比較的容易である。しかし、この「動くデモ」は、実際のユーザーが使う「本番環境」での運用がどれほど難しいかを隠してしまう。現実の世界は、予測不能な入力、複雑なシステム連携、予期せぬエラーなど、試作段階では想定しなかったような困難に満ちている。多くのAIエージェントは、この本番環境の厳しさに直面して失敗してしまう。では、なぜ多くのAIエージェントが本番環境で失敗するのか、そして、どのようにすれば失敗しないAIエージェントを構築できるのかについて解説する。

多くのAIエージェントが本番環境で失敗する主な原因は複数ある。一つ目は、耐久性よりも見た目のデモを重視する傾向だ。多くのプロジェクトは、最新のモデルを使った見栄えの良いプロトタイプから始まるが、エラー処理、運用制約、スケーラビリティといった「耐久性」が考慮されていない。実際の環境では、API障害、通信の遅延、データの変化など、複雑な問題が頻繁に発生し、プロトタイプはこれらに対応できずに機能不全に陥る。

二つ目は、計画、記憶、耐障害性のためのアーキテクチャが弱い、または欠如していることである。プロトタイプは「すべてがうまくいく」前提で設計されがちだが、本番環境では堅牢性が求められる。例えば、外部ツール利用時の再試行や、失敗時に別の処理に切り替える「フォールバックパス」が必要だ。また、エージェントが会話の文脈を失わないよう、短期記憶、中期キャッシュ、長期記憶（ベクトルストアなど）といった構造化された「記憶」の仕組みが不可欠となる。これらがなければ、エージェントは誤った情報を生成したり、コンテキストを見失ったり、警告なく失敗したりする可能性がある。

三つ目は、データに関する問題だ。AIエージェントはデータに強く依存する。データソースがバラバラで、データ品質が低かったり、更新が不規則だったり、ノイズが多かったりすると、エージェントの性能は劣化する。異なるシステム間のデータ連携（API、ETL、レート制限、スキーマ不一致など）の問題も、AIエージェント導入の大きなボトルネックとなることが多い。

四つ目は、可観測性（オブザーバビリティ）とエラーハンドリングの欠如である。プロトタイプではエラーは明確だが、本番環境では、わずかな不正確な出力、時間経過による性能低下（ドリフト）、まれなケース（エッジケース）での処理失敗など、微妙な問題が多い。エージェントの動作を追跡するためのログ記録、処理の流れを示すトレース、性能指標（メトリクス）の収集がなければ、問題特定は手作業で非効率になり、コストもかかる。適切な監視体制が整っていないことが多い。

五つ目は、組織的なミスマッチとスコープの誤解だ。AIエージェントの導入は技術的な問題だけでなく、利害関係者間の「成功の定義」の不一致や、プロジェクトがビジネス目標と結びついていない場合にも失敗する。また、既存業務プロセスへの統合、非技術部門の信頼獲得、責任範囲の明確化といった「変更管理」の重要性が過小評価されがちである。これらが欠けていると、技術的に優れたエージェントでも活用されない可能性がある。

六つ目は、エージェントへの過負荷、いわゆる「コンテキストの腐敗」である。エージェントにあまりにも多くの情報（コンテキスト）を与えすぎたり、あらゆる分野に対応できる「スーパーエージェント」として期待しすぎたりすると、かえって逆効果となる。大量の情報の中から本当に必要なものを見つけるのが難しくなり、集中力が低下し、間違いを犯しやすくなる。このため、一つの巨大なエージェントではなく、特定の専門分野に特化した複数の「サブエージェント」を連携させるアプローチが、より良い性能を発揮することが期待されている。

では、これらの失敗を防ぎ、本番環境で堅牢に機能するAIエージェントを構築するにはどうすればよいか。

まず、プロジェクトのスコープと成功指標（KPI）を明確に定義し、関係者間で合意することが不可欠だ。次に、AIエージェントが利用するデータパイプラインを堅牢に構築し、データ品質と一貫性を確保するためのテストを徹底する。

エージェントのアーキテクチャには、適切な記憶の仕組み（短期・中期・長期）と、外部ツール利用時の再試行やフォールバックといった耐障害性のロジックを組み込む必要がある。連携するシステムが常に安定しているとは限らないため、予期せぬ障害にも対応できる設計が求められる。

運用開始後もエージェントの状況を把握できるよう、可観測性の仕組みを整備する。具体的には、詳細なログ記録、処理の流れを追跡するトレース、システムの状態や性能を示すメトリクスの収集、そして異常を通知するアラートシステムを導入し、問題の早期発見と迅速な対処を可能にする。

将来的な利用者増加や情報量変化に対応できるよう、スケーラビリティを考慮した設計も重要だ。また、一つの巨大なエージェントではなく、特定のタスクに特化した複数の「サブエージェント」を連携させる「モジュール化」のアプローチは、コンテキスト管理を容易にし、エラーの影響範囲を限定し、保守性を高める上で有効である。

そして最も重要なのは、AIエージェントの導入を一度限りの「完了」として捉えず、継続的な改善の始まりと見なすことだ。本番環境で運用しながら、ユーザーフィードバックや監視データに基づいて、機能の改善や調整を繰り返す「イテレーション」の姿勢が成功には不可欠となる。

AIエージェントを本番環境で成功させるためには、最新のAIモデルの賢さだけでは不十分であり、システム全体のエンジニアリング、デザイン、組織内の連携と合意形成、そして導入後も継続的に状況を把握し改善していく可観測性と運用管理の側面が極めて重要となる。プロトタイプ段階の華々しいデモに惑わされることなく、最初から「何がうまくいかないか」という視点、つまり耐久性を念頭に置いてAIエージェントを構築することが、単なる印象的なデモに終わらず、実際にビジネス価値を提供するシステムを作り出す可能性を大いに高める。