エージェント適用領域の見極め
ベンダー訴求の比較やPoC停滞の局面では、まず業務フロー、判断点、引き継ぎを整理します。最初のエージェント設計を、デモ起点ではなく実業務起点で固めます。
サービス
エージェント導入で支援する内容。
役割設計とツール利用設計
マルチエージェントは、担当範囲の明確化、ツールアクセスの制御、エスカレーション経路の可視化が揃って初めて機能します。運用後も使い続けられるオーケストレーションを設計します。
検証できる挙動を設計する
デモが一度動くだけでは不十分です。規制業界のチームには、挙動を検証でき、データの扱いを説明でき、承認フローを日々の運用で使える設計が必要です。
実績
実績の一部。
対話型検索と本番RAGシステムの実装
キーワードではなく意図を理解する必要があるドメインの検索基盤を構築。OpenSearchとAzure AI Searchのハイブリッド検索・地域・作家・テーマによる再ランキング・AWS Bedrock Agentsによるフォローアップ対応。本番稼働中。
説明可能性をあらかじめ組み込んだ臨床評価システム
TGA・AHPRAの要件に対応した構造化臨床アセスメントのエージェント型システム。SHAPによる説明、人口統計バイアス監査、監査証跡、コンプライアンスレビューを事後追加ではなくワークフローの一部として設計。
大手銀行のデータセンター移行
規制下の金融機関向けにレガシー基盤からAWSへの移行を主導。稼働を維持しながら完了。この経験は、現在のAI導入で必要になるクラウド基盤の判断にも生きています。
なぜ案件が止まるのか
難所は、最初のデモの後にあります。
多くのチームはPoCまでは到達できます。止まりやすいのは、本番スケールに移る段階です。実負荷下での安定性能、モデル誤り時の扱い、監査可能な出力、運用チームが日々使える信頼性が同時に求められるためです。
- 本番スケール前提で、信頼性・レイテンシー・コストまで含めて初期設計します
- 誤り時のハンドリング、人によるレビュー、監査ログを早い段階で組み込みます
- 運用担当と業務担当を巻き込み、日常判断に使えるワークフローへ定着させます
経歴
生成AI以前から続く、25年の実装経験。
独立アドバイザリーと並行する、コンサルティングおよびエンジニアリングの主な経歴です。
AI Solutions Consultant · CGI
文書集約型・規制対象・高判断業務を持つ組織向けに、AI統合を設計・実装。 医療向けエージェント、RAGワークフロー、AWS/Azure上の運用自動化を推進。
Senior DevOps Engineer, Cloud Services · Origin Energy
AWS上での監視、自動化、APIインフラ、クラウドパイプラインの構築・運用。 現在のAIアーキテクチャ設計判断を支える、基盤エンジニアリング経験。
Senior DevOps Engineer / Iteration Manager · Fairfax Media
AWS移行を主導し、Docker・Kubernetesを導入。 Nine Entertainment主要メディアサイト群の基盤運用を継続的デプロイ体制で9年間担当。
FAQ
よくある質問。
どのようなプロジェクトが対象ですか。
規制があり、結果が実業務に影響する案件です。業務自動化、マルチエージェントシステム、RAG検索、臨床判断支援、金融文書処理など。コンプライアンス審査を通す必要がある、または非技術系ステークホルダーへの説明が求められる場合が典型的なスコープです。
社内開発チームや大手コンサルではなぜ難しいのですか。
課題は、戦略と実装の間に距離が生まれやすいことです。社内チームは業務を深く理解していますが、モデル挙動、評価、ガバナンスまで同時に扱う経験が不足する場合があります。この規模なら、設計から実装まで直接関与したまま進められます。
メルボルンと東京のクライアントに対応できますか。
対応可能です。中核は共通で、規制のある業務環境でレビュー可能・説明可能・保守可能なシステムを構築することです。東京案件では、追跡可能性と文書化をより重視する傾向があります。
業務の進め方はどうなりますか。
多くの案件は、ディスカバリー、設計、構築、引き渡しのフェーズで進行します。その後、アーキテクチャレビューやベンダー選定、進行チェックのアドバイザリー継続にも対応します。メルボルンと東京は会議時間を合わせやすい時差です。
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