Bet AI Day 2026丨Production-Ready AI Agents — エンタープライズの実務を任せるための設計と運用

Embed

Start on current slide

Slide 1

Slide 1 text

Bet AI Day 2026 AI Agents at Work Engineering / Product 14:40-15:20 Production-Ready AI Agents エンタープライズの実務を任せるための設計と運⽤須藤欧佑 Osuke Sudo

Slide 2

Slide 2 text

Speaker Information 須藤欧佑 Osuke Sudo 2018年、株式会社LayerXに創業期から参画し、暗号技術‧プライバシー保護技術等の研究開発‧プロダクト開発、データ基盤構築をリード。 2024年からAi Workforce事業部に所属し、テックリードとしてプロダクト開発を牽引。

Slide 3

Slide 3 text

Agenda Chapter 1 業務を任せられるAgentとは Chapter 2 Agentをどう組み込むか Chapter 3 Agentの⾃律性をどう解放するか Chapter 4 何をAgentに任せるか Chapter 5 Agentの能⼒をどう組織で管理するか

Slide 4

Slide 4 text

Chapter 1 業務を任せられる Agentとは

Slide 5

Slide 5 text

No content

Slide 6

Slide 6 text

No content

Slide 7

Slide 7 text

No content

Slide 8

Slide 8 text

No content

Slide 9

Slide 9 text

Chapter 2 Agentをどう組み込むか

Slide 10

Slide 10 text

02 · Agentをどう組み込むか Coding Agentをプロダクトに活⽤する探索ファイル操作スクリプト実⾏試⾏錯誤必要な資料を探す中間結果を残すデータを加⼯する結果を⾒てやり直す ‧Claude CodeやCodexなど主にソフトウェア開発をするためのAgent製品 ‧Coding Agentは、最先端のAgent ‧LLM APIの直呼びだけだと、複雑な業務‧試⾏錯誤の必要な分析業務などは困難 ‧Claude Agent SDKやOpenAI Agents SDKなどでアプリケーションとして取り込み可能 ‧モデルとRuntimeの進化は、⾃前実装なしで取り込める特定モデルの性能だけではなく、 Coding Agent の進化にBet

Slide 11

Slide 11 text

02 · Agentをどう組み込むかアーキテクチャ Phase1 AgentをAPIサーバーに内包し、Webサービスとして提供 APIサーバーメッセージ送信ブラウザ API Assistant SSE（進捗‧結果） Redis Streams Agent Claude Agent SDK Redis

Slide 12

Slide 12 text

アーキテクチャ Phase1の課題点 02 · Agentをどう組み込むか ✕ ファイルシステムが使えない他のAgentとファイルシステムが共有されてしまっている ✕ Bash toolが使えない任意スクリプト実⾏に対する隔離したファイルシステムやネットワーク制御が必要 ✕ リソース負荷 Claude Agent SDKはサブプロセスを動かすため同時実⾏数に⽐例してメモリなどの負荷 ✕ イベントループの占有し⼀定数のAgentまでしか動かせない 1イベントループでSSE配信‧Agent実⾏‧通常リクエストが直列実⾏することになり、 Agent turnが占有しうる

Slide 13

Slide 13 text

Chapter 3 Agentの⾃律性をどう解放するか

Slide 14

Slide 14 text

03 · 自律性を解放する専⽤サンドボックスの必要性 Agent本来の⾃律性には、隔離された専⽤の実⾏環境が必要隔離された実⾏環境が備えるものファイルシステム計算資源ネットワーク隔離安全なBash実⾏中間成果物を⾃由に読み書き CPU‧メモリを専有意図しない外部接続を遮断スクリプト実⾏を任せられるセキュリティ⾯だけでなく、Agentに必要最⼤限のケイパビリティを与える

Slide 15

Slide 15 text

03 · 自律性を解放するアーキテクチャ Phase2 AgentはAPIサーバーに内包しない。独⽴した実⾏環境で動かす APIサーバーメッセージ送信ブラウザ API Agent Sandbox Assistant SSE（進捗‧結果） Agent 専⽤の計算資源作業⽤ファイルシステム Redis Streams Redis built-in tools （Bash‧ファイル操作）⾮同期構成はそのまま、Agentの実⾏だけをSandboxへ切り出し実⾏環境はマネージドな Microsoft Foundry Hosted Agent を採⽤

Slide 16

Slide 16 text

03 · 自律性を解放する多層ガードレールの整備境界ごとに遮断される⾏動論理権限 Tool‧接続先‧保存先の制御 OS‧VM分離 Agent ホストOS‧他の実⾏環境への到達会話ごとに独⽴したVM。他の会話やホストに届かない ✕ ✕ 許可外のTool実⾏‧ 外部通信‧ファイル操作 ✕ Tool‧接続先‧保存先は許可制。 credentialは渡さない任された業務の範囲外のデータアクセス権限は実⾏1回分だけ。他の業務のデータに届かない

Slide 17

Slide 17 text

04 · 何をAgentに任せるか Agentに⼗分な能⼒を与えた＝すべてをAgentに任せる？ No

Slide 18

Slide 18 text

Chapter 4 何をAgentに任せるか

Slide 19

Slide 19 text

04 · 何をAgentに任せるか Workflowへの処理の委譲 Agentがやるべき仕事だけを、Agentに任せる Ai Workforceでは、Agentがやらなくてもいい仕事はWorkflowで処理する精度向上固定的な処理はプログラム処理で速度改善トークン消費削減 LLMの推論ではなく、プログラム処理として回す LLM実⾏‧Agent呼び出しは最⼩限に WorkflowはAgentを⽇常業務に溶け込ませるための鍵になる

Slide 20

Slide 20 text

04 · 何をAgentに任せるか AgentとWorkflowの使い分け AgentとWorkflowは不確実性で分ける⼿順が決まっている Workflow 次の⾏動が決まらない Agent

Slide 21

Slide 21 text

04 · 何をAgentに任せるか判断はAgent、決まった処理はWorkflowに任せる Workflow Agent APIから取得する何を調べるか決めるデータを変換する⾮構造データを解釈する結果を通知する結果から戦略を変える⼿順が分かってきた部分はAgentからWorkflowへ移す

Slide 22

Slide 22 text

起票猫 Before：決まった処理までAgentに考えさせた 04 · 何をAgentに任せるか Slack→Notion 起票Bot「起票猫」での実測 109秒外部呼び出し（スレッド取得‧Notion作成‧Slack返信…）の前に毎回、次に何をするかの推論が挟まる⼀つの巨⼤な指⽰ Agentが取得‧判断‧作成‧通知を毎回計画 AIへの問い合わせは最 4回。毎回、それまでの経緯すべてを渡し直す

Slide 23

Slide 23 text

起票猫 After：判断が必要な箇所だけLLMとAgentに残した 109秒 → 20秒決まった処理 Workﬂow 意味理解 LLM 定型化できない依頼 Agent 問い合わせを4回以上→1回に 04 · 何をAgentに任せるか

Slide 24

Slide 24 text

AgentとWorkflowを⼀つの業務内で組み合わせる 04 · 何をAgentに任せるか実⾏主体を固定せず、処理の性質で切り替える。利⽤者には⼀つの依頼として⾒せる例：調査 — AgentがWorkflowをToolとして呼ぶ調査を計画 Agent データ取得 Workflow 追加調査を判断 Agent 例：起票 — Workflowが判断だけAgentへ委ねる受付‧前処理 Workflow 意味を解釈 Agent 登録‧通知 Workflow

Slide 25

Slide 25 text

Agentが再利⽤可能なWorkﬂowを作る 04 · 何をAgentに任せるか実際の定義は数千⾏のYAMLファイルになり、⼿で書く前提にはできない業務要件構築Agent Workﬂow定義構築Agentとの対話で組み上げ、ビューアーでレビュー

Slide 26

Slide 26 text

04 · 何をAgentに任せるかアーキテクチャ Phase3 Workflowを動かす実⾏エンジン orchestrator を追加 APIサーバーブラウザ Agent Sandbox API Agent Assistant New Redis Streams Redis orchestrator Workflowを動かす実⾏エンジン orchestratorは独⽴プロセス。Workflow途中でAgentの判断が要る箇所は、 orchestratorからSandboxのAgentへ委譲する

Slide 27

Slide 27 text

04 · 何をAgentに任せるか⻑時間業務はプロセスより⻑く⽣きうる途中の実⾏状態を再開可能にし、プロセスの寿命から切り離す HTTP Request 数秒デプロイ ▼ Agent / Workﬂow 障害 ▼ タイムアウト ▼ 数分〜数時間

Slide 28

Slide 28 text

04 · 何をAgentに任せるか⽌まった実⾏はheartbeatで検出して引き継ぐ heartbeat orchestrator A 実⾏中 orchestrator B Redis 監視 DBの状態から引き継いで再開定期的に⾛査検出する⽌まり⽅ ▼ SIGTERM (デプロイ等) 停⽌フラグを⽴てて、他のインスタンスへ即引き継ぐ ▼ SIGKILL (OOM等) heartbeatの停⽌で検知する ▼ Hang フェーズごとの制限時間の超過で検知する

Slide 29

Slide 29 text

Chapter 5 Agentの能⼒をどう組織で管理するか

Slide 30

Slide 30 text

05 · 能力を組織で管理する組織で管理するAgent Inventory Agent定義 skills system prompt 組織管理 Agent skills tools tools Agent subagents agents model workﬂows workﬂows Agent

Slide 31

Slide 31 text

ToolがAgentの能⼒を拡張する 05 · 能力を組織で管理する ‧Toolは、インプット‧アウトプットのスキーマを定義したPythonコード ‧DBアクセス‧ストレージアクセス‧外部APIへのアクセスなどAgentと外の世界を繋ぐ

Slide 32

Slide 32 text

05 · 能力を組織で管理する Tool Inventory：公式ツールと拡張ツール SWE FDE ユーザー管理者開発公式ツール拡張ツールプロダクトがBuilt-inで提供する汎⽤ツール業務固有のロジックを組織が登録して追加⽂書‧ファイル処理 Knowledge Base web検索業務システムAPI ＋業務固有の前処理業務固有の照合‧判定ロジック

Slide 33

Slide 33 text

05 · 能力を組織で管理するアーキテクチャ Phase4 AgentからはRemote MCP Tool CallでAPIサーバーが実⾏ Workflowからはorchestratorが同じToolを直接実⾏ Remote MCP Tool Call APIサーバーブラウザ Agent Sandbox API Assistant MCP Toolを実⾏ Agent built-in toolsのみを持つ orchestrator Redis Streams Redis Workflowを動かす実⾏エンジン Toolを実⾏ Workflow stepからも同じToolを直接実⾏（MCPは経由しない）

Slide 34

Slide 34 text

05 · 能力を組織で管理する Headless化 API連携により業務に組み込みやすくする Outbound Inbound ブラウザ API CLI Ai Workforce 外部システム Agent Tool Workﬂow 社内システム他アプリケーション ‧API / CLIで検証を⾃動で回せる。別のアプリケーションの裏側でも、実⾏基盤として組み込める ‧外部サービスへの出⼝はToolを通るため、接続‧credential‧追跡の統制がそのまま効く

Slide 35

Slide 35 text

05 · 能力を組織で管理する Knowledge Base Agent‧⼈間が知識として活⽤可能なwikiを育てる Data Source ファイルアップロード Ai Workforce ストレージサービス Agent DWH Workﬂow 業務システム知識の蓄積 Tool Knowledge Base 知識の活⽤

Slide 36

Slide 36 text

05 · 能力を組織で管理するまとめ業務を任せられ、終えられるAgentに向けたAi Workforceにおける実践⾃律性協働性持続性任せた仕事を、⾃分で進め切れる業務全体を、⼈と終えられる同じ品質で、回し続けられる ‧Coding Agentの活⽤ ‧Agent Nativeなプロダクトデザイン ‧Workﬂowの活⽤ ‧専⽤Sandbox環境の整備 ‧Toolの仕組み ‧Agent Inbox、参照元ハイライトなどなど ‧組織管理のAgent基盤 ‧Knowledge Base