ほとんどのAI エージェントの障害は、展開が開始される前に決定されます。

チームは自動化プロジェクトに楽観的な仮定に基づいて臨みますが、実際の運用環境ではそれが通用することは稀です。こうした早期の判断ミスを理解することで、後々のコストのかかる手戻りを防ぐことができます。

仮定1：エージェントは曖昧さを明確にする

現実: エージェントは明確さを求めています。

ワークフローが非公式な判断や人間の直感に依存している場合、自動化は矛盾を解決するどころか、むしろ増幅させてしまいます。エージェントは指示を実行するものであり、意図を解釈するものではありません。

曖昧さは自動化を妨げます。

仮定2: 早期の成功は準備の完了を示す

現実：早期の成功はストレスの少なさを反映します。

初期導入は、小規模かつ細心の注意を払って運用されます。この段階では、耐久性ではなく、機能性が問われます。

準備は後から現れます。

前提3：自動化により所有権の必要性が減少する

現実：自動化により所有権が強化されます。

明確な責任がなければ、エージェントはエスカレーションパスを失ってしまいます。誰も解決の責任を感じていないため、問題は停滞してしまいます。

所有権により自律性が実現されます。

仮定4: 例外はエッジケースである

現実: 実際のワークフローでは例外が主流です。

チームは、状況が正常な状態から逸脱する頻度を過小評価しがちです。稀な例外に合わせて最適化された自動化は、すぐに機能が低下します。

例外は信頼性を定義します。

前提5: 監視は後から追加できる

現実：可視性は事前に設計する必要があります。

監視システムの改修にはコストがかかり、不完全です。早期の可視性の欠如は検知を遅らせ、信頼を損ないます。

制御の前に観察が行われます。

前提6: 展開は1回限りのイベントである

現実: 展開によりライフサイクルが始まります。

ワークフローは進化し、入力内容は変化し、チームは再編されます。適応できない自動化は、時間の経過とともにリスクを蓄積します。

展開によって責任が始まりますが、終わるわけではありません。

SaleAIコンテキスト（非プロモーション）

SaleAI では、エージェントは、定義済みの所有権、可視性、ライフサイクルの期待に基づいて展開され、展開前の一般的な誤判断を回避します。

これは、ツール優先の採用ではなく、準備優先の考え方を反映しています。

なぜこうした誤解が続くのか

これらの仮定は効率的であるように思われます。

計画サイクルを短縮し、リリースを加速させます。しかし、コストは下流、つまりメンテナンス、問題解決、そして信頼回復へと転嫁されます。

近道は現実を遅らせる。

展開準備の再構築

展開の成功は制約の認識から始まります。

自動化の前に境界、所有権、監視を定義するチームは、耐久性のあるエージェントを展開します。

準備が結果を決定します。

最終的な展望

AI エージェントが技術上の欠陥により故障することはほとんどありません。

自動化が失敗する原因は、チームが誤った前提に基づいて導入することです。導入前にこれらの前提を修正することで、自動化は実験からインフラへと進化します。

現実を早期に認識すると、自動化は成功します。