AIエージェントを効果的に構築し、その成果を適切に管理する方法を知ることで、人のチームはこれまで以上の成果を上げることができます。
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AIエージェントは、予測AI、生成AI（GenAI）に続く「第3の波」と呼ばれています。これらは単にチャットにチャット（会話）するだけではなく、行動を起こすことができます。AIエージェントは、自律的に環周囲の状況を認識および判断し、タスクを実行することができるのです。
事業経営者や中間管理者にとって、AIエージェントは新しいチームメンバーのような存在です。AIエージェントを使用することで、チームは、より少ないリソースとより短い時間で、より多くの業務をこなすことができます。その用途には、例えば、管理業務の支援、チームの連携強化、顧客体験の向上やパーソナライズの促進などが考えられます。
AIエージェントを構築できるAI開発分野は、エージェント型AIとして知られており、モデルコンテキストプロトコル（MCP）などの標準を使用することで、AIエージェントが自身のアクションを完了するために必要な外部ツールやデータソースに接続できるようになります。
ただし、AIエージェントは完全に独立して動く存在ではありません。自律的な性質を持つとはいえ、他のチームメンバーと同様に、リーダーシップ、管理、監督が必要です。他のチームメンバーと同じ様に望ましいビジネス成果を達成してもらうためには、既存の業務プロセスや作業の流れの中にきちんと組み込むことが欠かせません。これにより組織の戦略目標を支え、逆に混乱することを防ぐことができます。
人間が関与する「Human-in-the-loop（ヒューマン・イン・ザ・ループ）」のアプローチを取り入れることで、責任あるAI運用を実現することができます。以下のポイントを意識することで、エージェントを目的に沿って正しく働かせることができます：
AIエージェントが使用するデータは、高品質である必要があります。エージェントが古い情報や不正確な情報に基づいて作業をすると、それを標準だと誤解してしまう可能性があります。スプレッドシートやリスト内の日付や金額などの形式が整っていない場合、エージェントが混乱する可能性があります。
AIエージェントの「反復学習（iteration）」でも同じ考え方が当てはまります。AIは与えられた情報源を基に判断しますが、適切なパラメーターを与えない場合、インターネット全体を検索して適切な解決策を見つけようとする可能性があり、誤情報を取り込んでしまう恐れがあります。したがって、AIがアクセスできる範囲をあらかじめ制限しておくことが重要です。
AIエージェントは、新入社員のような存在です。会社の規則や目標を学習しなければ、簡単にそれを逸脱してしまう可能性があります。
ここで役立つのが「システムプロンプト」で、エージェントを抑制して出力を目的の結果に沿ったものに最適化します。システムプロンプトはエージェントの動作を定義するもので、エージェントのそのものの性格、どんなタスクを達成すべきかという具体的な指示、守るべきガイドラインといった設計図の役割を果たします。システムプロンプトには、重点領域、口調、期待する出力例などの要素が含まれる場合もあります。
これらの指示は、できるだけ具体的で矛盾のない内容にすることが大切です。たとえば「親しみやい力強く権威のある口調」というように相反する指示を出すと、エージェントが混乱します。同様に、エージェントに、ある分野の「ソートリーダー」であるといった曖昧な指示も、解釈の幅が広すぎて望ましい結果を得にくくなります。
ビジネス向けのAIエージェントは、単純作業の処理に最適です。より複雑なタスクを任せる場合、通常、複数のエージェントを連携させてお互いにチェックし合いながら進めるような仕組みにする必要があります。また、AIエージェントには「実行できる力」も求められます。例えば、エージェントが財務データにアクセスできない場合、予算予測を求めても意味ある回答を得ることはできません。
レート制限を設けることで、AIエージェントが好ましくない動作を短時間に何度も繰り返すことを防ぐことができます。エージェントがサービスに何度もログインを試みたり、機密性の高いユーザーデータにアクセスすることを阻止することができます。
エージェントは人間の従業員に似た存在であることから、適切な認証および認可のプロセスに従う必要があります。セキュアな暗号化キーを持つクライアント認証情報を使用して、エージェントが主張する本人であることを検証します。
エージェントに、すべての情報やシステムへのアクセス権を与える必要はありません。それぞれの目的に合わせて最小限の権限を設定し、リソースや機密データ、直近の操作内容などに応じてアクセス範囲を調整します。例えば、エージェントに読み取り権限を付与しても、書き込み権限を付与しないことで、ファイルが変更されないようにすることができます。
開発者は、MCPサーバーの認証と認可を構成し、スコープと権限を定義して、エージェントが許可された操作だけを実行できるように強制できます。また、MCPクライアント側では、エージェントが他のサービスへのアクセスを求めたときに、ユーザーに許可を求めるよう促す設計も可能で、そのリクエストが不自然または不要に思える場合は、人間のユーザーがそのアクセスを制限することができます。
同様に、AIエージェントは「常に稼働」している必要はありません。そのため、時間制限を設けるようにプログラムすることが有利な場合があります。たとえば、SNS投稿用の文案を作成するエージェントであれば、関連ニュースを確認し、過去の投稿トーンを分析して、適切な文案を作成するまでの比較的短時間動作できれば十分です。アクセス時間を制限することで、潜在的なサイバーセキュリティリスクを軽減することができます。
オープンウェブアプリケーションセキュリティプロジェクト（OWASP）は、Webアプリケーションセキュリティに特化した国際的な非営利組織です。大規模言語モデル（LLM）を取り上げたOWASP Top 10レポートには、リスクの1つとして「過度の自律性（Excessive Agency）」が挙げられています。
LLMベースのエージェントは多くの場合、ある程度の自律性を持っており、プロンプトに応じて行動を起こします。しかし、この自律性が行き過ぎると、さまざまな問題を引き起こす恐れがあります。たとえば、エージェントがファイルを削除したり、機密情報を共有したり、誤って他の業務プロセスを中断させてしまったりする可能性があります。
開発者は、プラグインやツールの機能、権限、自律性を明確に制限することで、この過度の自律性（Excessive Agency）を防ぐことができます。例えば、レート制限を使用することで、メッセージ送信やチャット処理の回数を制限することができます。OAuthによる承認と認証を導入することも、特定のアクションに対して人による承認を必要とすることで過度の自律性（Excessive Agency）による悪影響を軽減する、もう1つの戦略です。
社員の中には、AIエージェントの仕組みをよく理解している人もいれば、結果しか見ない人もいます。エージェントをチーム全体で使うことを想定しているのであれば、誰でも簡単に使える設計にすることが大切です。
AIエージェントがすでにできることを考慮し、注意をそらすものや余計な手順を排除してください。ルールとガイドラインを定期的に見直すことで、エージェントのシステム内の不要な領域を特定できます。
AIエージェントの管理は重要な要素のひとつですが、企業がAIエージェントを実装する場合、既存の業務フローに自然かつ快適に組み込む必要があります。以下に注意すると、スムーズな導入と継続的な運用が実現しやすくなります：
組織内でAIエージェントの活用を広げ、その効果を高めたいのであれば、AIエージェントの管理戦略にパフォーマンストラッキングを組み込む必要があります。次の評価指標について測定します：
従業員からのフィードバックも非常に貴重です。エージェントを定期的に利用し、現場での経験も豊富なため、うまくいった事例や課題の共有、ベンチマークの提示、さらには他の人がAIエージェントの利用と管理に慣れるためのヒントを提供することができます。
管理者は、人間の従業員を評価・フィードバックするように、エージェントに対する性能評価、追跡、失敗分析を実施して、共通するエラーの傾向を明らかにし、精度の低いまたは非効率なエージェントの「デバッグ」を支援する必要があります。
Cloudflareの開発者プラットフォームには、AIエージェントの構築、デプロイ、円滑に稼働させるためのツールが用意されています。以下に特に役立つ機能の例を紹介します：
CloudflareでAIエージェントを実行すると、コスト管理にも役立ちます。Cloudflareは、コンピューティング時間（エージェントの思考時間）に対してのみ課金し、実稼働時間（エージェントの待機時間）には課金しません。
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AIエージェントは自律的に行動するよう設計されたシステムで、企業が少ないリソースで、より多くの業務を短時間で完了することを支援します。管理業務の効率化、チーム間の連携強化、顧客体験の向上などに役立ちます。
AIエージェントを効果的に管理するには、管理者は高品質なデータを使用し、システムプロンプトを通じて明確なルール、目標、制限を設定する必要があります。まずは簡単なタスクから始め、レート制限を活用し、戦略的な認証・認可プロセスを構築しましょう。
AIエージェントをうまく組み込むには、業務フローを分析し、小規模の実装から始めて、徐々に活用範囲を拡大します。従業員にトレーニングとリソースを提供し、チーム内の情報共有や意見交換を促し、「ヒューマンインザループ」を組み込んでエージェントの判断を人が評価できるようにします。
エージェントがタスクを完了した割合、完了するまでのステップ数、節約した時間など、いくつかの指標を追跡することで、AIエージェントが正しく成果をあげているかどうかを測定します。正確性も重要な指標であり、エージェントが指示に正しく従っているか、また人間が途中で修正を加える必要があったかどうかを確認することが含まれます。
重大なリスクの1つは、過度の自律性（Excessive Agency）で、これは、エージェントが独断で行動しすぎることを指し、ファイルの削除、機密情報の共有、または業務プロセスの破壊を行う可能性があります。このれを防ぐには、エージェントの機能、権限、自律性を制限し、レート制限と認証を使用することで対策が可能です
Cloudflareの開発者プラットフォームでは、AIエージェントの構築とデプロイを支援する様々なツールを提供しています。例えば、世界中に分散されたコンピューティング能力を提供する「Cloudflare Workers AI」、安全な実行環境を提供する「Cloudflareコンテナ/サンドボックス」、そしてスケーラブルで安全なデプロイを可能にする「Cloudflare Agents SDK」などがあります。Cloudflareは、セキュアな認証とサーバー設定のための単一ポータルを可能にするMCPサーバーとポータルも提供しています。