01/概要
企業OSの運用層となるAgentOps基盤：AIエージェントの統制・評価・継続改善
AIエージェントが業務を担う企業では、エージェントを動かし続ける運用層が必要になる。 SyncLect CL（Continuous Learning）とは、企業OSの運用層（Ops）として、業務を担うAIエージェントの稼働、品質、権限、コストを統制し、現場での利用結果をナレッジ・ルール・評価へ戻して、継続的に改善するAgentOps基盤です。エージェントの台帳管理、観測、業務指標での評価、改善、承認、展開を一つのサイクルにして、複数のエージェントを共通の手順で運用します。
背景
試行から常駐へ進むAIエージェントと、運用の空白
エージェントは、作る対象から、業務に常駐して運用する対象に変わった。 Microsoft Foundry、Copilot Studio、Microsoft 365 Copilotなどで、部門ごとにエージェントが作られています。一方で、どのエージェントが、どのデータとツールに、どの権限でアクセスし、品質がどう推移しているかを、企業として把握する仕組みは追いついていません。
運用の層を持つことで、企業OSは動き続ける。 データ、ナレッジ、エージェントを整えても、運用の層が無ければ品質の劣化、権限の逸脱、コストの増加が見えないまま広がります。SyncLect CLは、この運用の層を担います。
企業OSとは企業全体の業務・データ・意思決定を動かす基盤の考え方です。データ、ナレッジ、AIエージェントを組織資産として整え、人とエージェントが同じ土台で業務を進めます。
AgentOps・LLMOpsとはAIエージェントやLLMアプリの品質、挙動、コスト、権限を、評価と観測にもとづいて管理し、改善し続ける運用の考え方です。
継続学習（Continuous Learning）とは運用で得た結果と現場のフィードバックを、ナレッジ、ルール、プロンプト、評価基準へ戻し、企業OSが使うほど賢くなる循環です。
02/なぜ今
エージェントの乱立と属人運用を防ぐ、企業OSの運用層
エージェントの数が増えるほど、運用の統一が経営課題になる。 エージェントは、モデルの更新、参照するナレッジの変化、業務ルールの変更、外部ツールの仕様変更で、同じ指示でも挙動が変わります。部門ごとに作り、部門ごとに運用する状態では、品質、権限、コストを企業として説明できません。企業OSの一部として、運用の層を先に持つほど、展開が進んだ時点での差が大きくなります。
エージェントごとの個別運用
- 稼働中のエージェントの一覧、所有者、権限が把握できない
- 品質の劣化に、利用者の指摘や問い合わせの後で気づく
- プロンプトやナレッジの更新が、承認や記録なしに行われる
企業OSの運用層（SyncLect CL）
- エージェントを台帳で管理し、評価・観測・統制を共通化
- 業務指標で品質を常時測り、劣化を早く検知
- 更新は評価と承認を経て展開し、履歴を残す
→
稼働中、または計画中のAIエージェントは、全社で何体ありますか。所有者と権限を一覧できますか。
→
エージェントの品質は、何の指標で、どの頻度で測っていますか。業務の成果と結びついていますか。
→
回答品質の劣化に、利用者の指摘より先に気づける状態ですか。
→
プロンプト、ナレッジ、モデルの更新は、誰がどの手順で承認し、記録していますか。
→
現場で見つかった改善点や判断の経験則は、次のエージェントへ引き継がれていますか。
03/仕組み
企業OSの4層構造における運用層と、6工程のエージェント運用サイクル
データ、ナレッジ、エージェントの上に、運用の層を置く。 企業OSを、データ、ナレッジ、エージェント、運用の4層で捉えます。運用層のSyncLect CLは、下の3層から利用ログと結果を受け取り、評価と統制を行い、改善をナレッジやエージェントへ戻します。
層
担うこと
当社のソリューション
データ層
業務データ・ファイルをAI-Readyに整え、エージェントへ供給する
SyncLect Silver Data Coordinator、DataPark
ナレッジ層
暗黙知、業務ルール、判断・経験則を意味モデルにし、組織資産として管理する
SyncLect Data Intelligence（SDI）、SyncLect Agent Garden
エージェント層
業務を担うエージェントを設計・開発・実行する
Microsoft Foundry、Copilot Studio、SAIDDar、AI駆動開発
運用層
エージェントの稼働・品質・権限・コストを統制し、結果を下の層へ戻して改善する
SyncLect CL
エージェントを運用し続ける6工程
登録し、観測し、評価し、改善し、承認し、展開する。
1
登録
エージェントを台帳に登録し、所有者、目的、参照データ、ツール、権限を定義
2
観測
利用ログ、トレース、応答時間、コスト、利用者のフィードバックを収集
3
評価
業務指標と回答品質を評価し、基準からの乖離を検知してレポート化
4
改善
ナレッジ、ルール、プロンプト、モデル、ツール連携を見直して更新案を作成
5
承認・統制
回帰評価の結果と合格基準を確認し、権限に基づいて人が承認
6
展開
CI/CDで展開し、バージョン管理とロールバックを備え、結果を観測へ戻す
運用で管理する5つの対象
エージェントだけでなく、評価、観測、ナレッジ、統制までを一組で管理する。
管理対象
内容
運用で実現すること
エージェント資産
エージェント定義、プロンプト、ツール連携、モデル、バージョン
どの版が、いつ、なぜ本番に出たかを追跡できる
評価
業務指標、回答品質、回帰テスト、合格基準
変更のたびに同じ基準で測り、品質の推移を比較できる
観測
ログ、トレース、レイテンシ、コスト、利用状況
劣化や異常を早く見つけ、原因を切り分けられる
ナレッジ
参照ドキュメント、業務ルール、現場のフィードバック、判断・経験則
運用で得た知見を、ナレッジ層へ戻して再利用できる
統制
アクセス権限、承認、変更履歴、監査証跡
更新してよい人と条件を守り、説明と再現ができる
運用対象のエージェントと連携する基盤
Foundryエージェント
Microsoft Foundry（Azure AI Foundry）で構築したエージェント
評価・観測・変更管理を共通化
Copilot Studio・M365
Copilot Studio、Microsoft 365 Copilot、Teams上のエージェント
部門ごとのエージェントを一元把握
マルチエージェント
SyncLect AI Agentなど、複数エージェントが連携する構成
連携全体の品質とコストを確認
開発エージェント
GitHub Copilot、Claudeを用いたAI駆動開発（SAIDDar）
開発成果物の品質を評価・統制
CI/CD・インフラ
GitHub、Azure DevOps、Terraform、Kubernetes
展開の自動化・構成の再現
データ・ナレッジ基盤
Azure、Microsoft Fabric、Databricks、SDI
評価用データと参照知識の供給元
04/特長
特長 1/5
エージェント台帳と、全社共通の運用サイクル
稼働中のエージェントを、企業として把握する。 エージェントの所有者、目的、参照データ、ツール、権限、バージョンを台帳で管理し、登録から展開までを共通のサイクルで運用します。構築基盤が異なるエージェントも、同じ手順で扱えます。
特長 2/5
業務指標で測るエージェント評価と、変更時の回帰評価
回答の正しさだけでなく、業務の成果で品質を測る。 モデルの技術指標とは別に、業務の成果を測る評価指標を設定し、推移をレポートにします。プロンプト、ナレッジ、モデルを変更するたびに、評価用の問い合わせセットで回帰評価を実行し、品質の低下を展開前に確認します。
特長 3/5
運用の結果をナレッジ層へ戻す継続学習（Continuous Learning）
使うほど、企業OSが賢くなる。 現場のフィードバックや、人が修正した判断を、SyncLect Agent Gardenの業務資産やSDIのオントロジー、ルールとして蓄積し、次の更新に反映します。個々のエージェントの改善を、他のエージェントでも再利用できる組織資産にします。
特長 4/5
権限・承認・監査証跡による、エージェントの統制
エージェントに許す範囲を、先に決めて守らせる。 エージェントごとのアクセス範囲、更新の承認者、評価の合格基準、ロールバック条件を定義し、変更の履歴と評価結果を記録します。企業として、エージェントの稼働状況と変更の理由を説明できます。
特長 5/5
Agentic DevOpsとSAIDDarにもとづく、再現できる展開とコスト管理
エージェントの更新を、開発の標準手順で本番へ出す。 GitHub、Azure DevOps、Terraform、Kubernetesを用いたCI/CDで、エージェントの更新を再現できる形で展開します。バージョン管理とロールバック、リソースと利用コストの監視を備え、AI駆動開発の標準（SAIDDar）とも接続できます。
05/顧客価値
エージェント活用の品質・統制・展開速度を支える企業OSの運用基盤
エージェントを増やしても、運用の品質を保つ。 運用の層を共通化することで、エージェントの追加時の運用設計を繰り返さず、品質の劣化を早く検知できます。更新の履歴、評価結果、承認が残るため、企業としてエージェントの稼働状況を説明できます。
変える対象
従来
導入後に起きる価値
稼働の把握
部門ごとにエージェントを作り、全体の一覧も権限も不明
台帳で、所有者・権限・バージョン・稼働状況を一覧できる
品質管理
リリース時の確認が中心で、劣化は利用者の指摘で気づく
業務指標を常時測り、基準からの乖離を早く検知する
改善の流れ
改善が個々のエージェントに閉じ、知見が引き継がれない
運用の結果をナレッジ層へ戻し、他のエージェントでも再利用する
説明責任
変更の理由、評価結果、承認が残らない
変更履歴、評価結果、承認を記録し、説明と再現ができる
展開と費用
展開が手作業で、利用コストも把握しにくい
CI/CDで展開し、コストを観測して配分と上限を管理する
経営・事業責任者
稼働中のエージェントの品質とコストを、同じ指標で把握し、展開の判断に使える
AI・DX推進
部門ごとのエージェントを、共通の運用手順に乗せて、展開の速度と品質を両立できる
業務部門
現場の気づきや修正が、ナレッジとして蓄積され、エージェントの改善に反映される
IT運用・情シス
エージェントの監視、権限、復旧を、既存のIT運用の延長で扱える
開発・エンジニア
評価・展開・ロールバックをパイプライン化し、更新のたびの確認工数を減らせる
法務・情報セキュリティ
アクセス範囲、変更の承認、監査証跡を定め、顧客環境で運用できる
06/ユースケース・適性
業務・接客・営業・開発・製造・IT運用のエージェント運用
複数のエージェントが、業務の成果に直結する場面ほど、運用層の効果が出る。
01
全社の業務エージェント運用（社内ヘルプデスク・申請業務）
運用で扱うデータ 問い合わせログ、参照規程、エージェント定義、利用状況
運用イメージ 部門ごとのエージェントを台帳で管理し、規程の改定時に回帰評価を実行します。回答品質と利用状況を共通の指標で確認します。
02
顧客接客・提案エージェントの継続改善
運用で扱うデータ 対話ログ、顧客コンテキスト、提案後の反応、苦情・問い合わせ
運用イメージ SyncLect Personalizeの顧客コンテキストを使う接客エージェントの提案成果を評価し、反応をもとにルールとナレッジを更新します。
03
営業・提案支援エージェントの品質運用
運用で扱うデータ 商談記録、提案資料、案件の成否、担当者の修正内容
運用イメージ 担当者が修正した判断を、Agent Gardenの経験則として蓄積し、提案支援エージェントの更新に反映します。
04
開発エージェントの品質・統制（AI駆動開発）
運用で扱うデータ 要件・設計書、生成コード、レビュー結果、テスト結果
運用イメージ SAIDDarの標準と接続し、開発エージェントの成果物をレビュー・テストの結果で評価します。更新は承認を経て展開します。
05
製造業のエージェント運用
運用で扱うデータ 設備・品質データ、作業手順書、保全記録、現場の指摘
運用イメージ 製造現場で使うエージェントの回答を、手順書の改定や現場の指摘と照合して評価します。更新の履歴を保全記録とあわせて管理します。
06
IT運用の自動化：AIOps連携
運用で扱うデータ システムログ、メトリクス、アラート、障害対応履歴
運用イメージ ログと機械学習で異常検知と原因分析を行うAIOpsを、エージェント基盤自体の運用にも適用します。
SyncLect CL導入適性チェック
御社に当たるか、次の観点で自己診断できます。
適合する顧客- 複数の部門でAIエージェントを開発・運用している、または計画している
- エージェントの所有者、権限、品質を、企業として把握する必要がある
- 参照するナレッジや業務ルールが頻繁に更新される
- エージェントの更新に、評価と承認の手順を設けたい
- Microsoft Foundry、Copilot Studio、GitHubなどを利用している
- 運用の担当（IT運用・情シス・開発・業務部門）が決まっている
適合しにくい顧客- エージェントが1つで、検証のみで完結する
- プロンプトやナレッジを更新する予定がない
- 評価に使える利用ログや評価データを残せない
- 変更の承認や記録を運用に組み込めない
- 無人で品質や安全性を保証する運用を期待している
エージェント運用導入のDiscovery質問
→
AIエージェントを、どの部門が、どの基盤（Foundry、Copilot Studioなど）で開発・運用していますか。
→
エージェントの品質は、現在どの指標で測っていますか。業務の成果指標と結びついていますか。
→
品質が下がったとき、誰が、どのように気づき、何日で対応していますか。
→
プロンプトやナレッジの更新に、評価と承認の手順はありますか。ロールバックはできますか。
→
現場の修正や判断の経験則は、どこに蓄積され、次の改善に使われていますか。
→
エージェントがアクセスできるデータとツールの範囲は、誰がどのように決めていますか。
→
利用コストを、エージェントや部門ごとに把握できていますか。
→
運用の責任は、IT運用、開発、業務部門のどこが持ちますか。監査への説明は必要ですか。
07/想定ROI
品質維持と運用工数を、PoVで実測してから判断するROI設計
効果は、御社の現行の運用指標を測定して初めて確かめられる。
効果は、エージェントの数、更新頻度、業務の種類、既存の運用体制によって大きく異なります。当社は一律の削減率や投資回収期間を約束せず、前提を置いた参考試算と、PoVでの実測値を分けてご提示します。
まず1〜2つのエージェントを対象に、現行の運用の所要時間、工数、品質の推移を測定します。次に運用サイクルを組み込んだ状態で同じ指標を測り、その実測値で試算を置き換えて展開範囲をご判断いただきます。
→
劣化の検知時間 品質の低下が起きてから、検知・対応開始までの時間
→
改善リードタイム 改善の着手から、評価・承認・本番展開までの日数
→
運用工数 評価、更新、承認、展開、問い合わせ対応にかかる人月
→
ナレッジの再利用 運用で得た知見を、他のエージェントへ展開した件数と所要時間
→
リリースの品質 更新の頻度、変更失敗率、ロールバック回数、復旧時間
→
利用コスト・業務指標 エージェントごとの利用コストと、担う業務の成果指標
08/導入ステップ
エージェント棚卸しから運用移管までの5段階導入とFDE型の提供範囲
小さく測ってから、対象のエージェントと部門を広げる。 稼働中・計画中のエージェントの棚卸しから始め、1〜2つのエージェントで運用サイクルの効果を確かめたうえで、他の部門へ展開します。初期導入は、FDE型で当社が伴走します。
STEP 1
Diagnostic
稼働中・計画中のエージェントを棚卸しし、運用要件と優先順位を整理
成果物：エージェント台帳、優先順位
STEP 2
Foundation
評価指標、観測、権限・承認の仕組みを、対象のエージェントに合わせて構築
成果物：評価・観測基盤、合格基準
STEP 3
Loop Pilot
1〜2つのエージェントで運用サイクルを回し、導入前後の指標を比較評価
成果物：運用サイクル、実測値
STEP 4
Production
CI/CD、権限、監査を含めて本番化し、運用担当へ移管
成果物：運用手順書、ガバナンス
STEP 5
Expansion
他の部門・エージェントへ展開し、ナレッジ層・データ層と接続
成果物：共通基盤化、展開計画
当社が提供する4つの運用設計・導入支援
運用診断・設計
対象のエージェント、データ、責任分担、評価指標、承認フローをFDE型で設計します。IT運用、開発、業務部門の役割分担を明確にします。
評価・観測基盤の構築
業務指標の評価、回帰評価、ログ・トレース・コストの観測を構築します。Microsoft Foundryなどの評価・監視機能とも組み合わせます。
ナレッジ還流の設計
現場の修正やフィードバックを、Agent GardenやSDIへ蓄積し、エージェントの更新へ反映する流れを設計します。
CI/CD・統制・運用移管
GitHub、Azure DevOps、Terraform、Kubernetesを用いた展開の自動化と、権限・承認・監査の仕組みを構築し、運用担当へ移管します。
09/競合・代替比較
Foundry・Copilot Studio管理機能・オブザーバビリティ製品と比べた運用層の位置づけ
個別のプラットフォームの上で、企業全体のエージェント運用を統一する。 Microsoft Azureを基盤として活用し、Microsoft FoundryやCopilot Studio、Microsoft Fabric、Databricks、GitHubなどと組み合わせて構成します。置き換える対象は、これらの基盤ではなく、部門ごとにエージェントの運用手順を作る進め方です。
選択肢
主にできること
SyncLect CLの位置
Microsoft Foundryの評価・監視機能
エージェントの評価、トレース、安全性の確認
競合ではなく連携。基盤の機能の上で、業務指標の評価、承認、ナレッジ還流を含む運用全体のサイクルにする
Copilot Studioなどの管理機能
エージェントの作成・公開・利用状況の管理
競合ではなく連携。複数の基盤にまたがるエージェントを、共通の台帳と評価で運用する
LLM・AIのオブザーバビリティ製品
ログ、トレース、コスト、品質の可視化
可視化に加え、改善、承認、再展開、ナレッジ層への還流までをサイクルとして設計・実行する
自社構築のCI/CD・運用スクリプト
要件への柔軟な適合
競合ではなく連携。当社のAgentic DevOpsの知見を、パイプラインと運用手順として再利用する
運用で得た判断・経験則はSyncLect Agent Garden、業務知識の意味統合はSyncLect Data Intelligence（SDI）、データの整備はSyncLect Silver Data Coordinatorと組み合わせる構成を、案件ごとに検討できます。
10/セキュリティ・ガバナンス
エージェントの権限・変更管理・監査証跡を統制する企業OSのガバナンス
エージェントに許す範囲と、更新してよい条件を、先に決めて運用に組み込む。 エージェントは、データやツールにアクセスし、業務の結果に影響します。アクセス権限、更新の承認、評価の合格基準、ロールバックの条件、記録の残し方は、お客様の統制要件に合わせて導入時に設計します。環境は、顧客が指定するクラウド環境に配置し、Azure、Microsoft 365を中心に構成します。
エージェントの変更管理と統制
- エージェントごとのアクセス権限と、更新権限の定義
- 評価の合格基準と、人の承認フローの設計
- 変更履歴、評価結果、展開履歴の記録
- ロールバック条件と、障害時の復旧手順
運用データの取り扱い
- 対話ログ・評価データの範囲、保持期間、参照権限の整理
- 個人情報・機密情報の匿名化・仮名化の方針設計
- 利用状況とコストの監視、上限の設定
- 顧客が管理する環境への配置
機能の範囲についてエージェントの品質や安全性を無人で保証する製品ではありません。評価基準と承認の判断は、お客様の業務責任のもとで人が行い、SyncLect CLはその判断に必要な測定、記録、実行を支えます。提供する機能の範囲と接続方式は、導入案件ごとにFDE型で設計します。
11/当社について
Microsoft Azure の AI Platform/Agentic DevOps Specialization取得
ヘッドウォータースは「Microsoft Solutions Partner for Digital & App Innovation（Azure）」の認定に加え、上位資格である「AI Platform on Microsoft Azure」「Agentic DevOps with Microsoft Azure and GitHub」の2領域のSpecializationを取得しています。厳格な技術要件と導入実績を満たしたパートナーのみに付与される称号で、2領域の同時取得は国内でも限られています。エージェントの運用基盤とDevOpsの双方で、Azureを中心に設計・構築します。
Microsoft AI Innovation Partner of the Year 2024 受賞
「AI イノベーション パートナー オブ ザ イヤー アワード」は、マイクロソフト製品の活用によってAI分野で革新を起こしたパートナーに贈られるアワードとして2024年に新設され、ヘッドウォータースは同分野において最も優れた実績をあげたとの評価を受け、初代受賞パートナーとなりました。日本航空（JAL）様のSLM活用や大和証券様のAIオペレーター、JR西日本様の「Copilot for 駅員」など、エンタープライズ企業向けの大規模AIエージェント開発を数多く手がけてきた実績が評価の背景にあります。
AIエージェントの開発から運用基盤までの取り組み
ヘッドウォータースは、AIエージェントの開発に加えて、業務知識のオントロジー化（SyncLect Data Intelligence）、判断・経験則の業務資産化（SyncLect Agent Garden）、AI駆動開発の標準化（SAIDDar）を提供しています。SyncLect CLは、これらを企業OSとして動かし続けるための運用層です。
12/関連ソリューション
データ、ナレッジ、エージェント、運用をつなぎ、企業OSとして動かす。 SyncLect CLは、運用の層として、次のソリューションと組み合わせて構成できます。
運用で得た判断・経験則を、
業務資産にする。
SyncLect Agent Garden. Teams会議や業務資料の判断・経験則を抽出し、AIエージェント向けの業務資産へ変換します。運用で見つかった改善点の蓄積先になります。
AI駆動開発の標準を、
組織に定着させる。
SAIDDar（サイダー）. 属人化しないAI駆動開発を実現する組織標準オントロジー。開発エージェントの標準手順と成果物の品質を、運用層の評価・統制と接続します。
13/よくあるご質問
Q. SyncLect CLとは何ですか。
A. 企業OSの運用層として、業務を担うAIエージェントの稼働、品質、権限、コストを統制し、現場の結果をナレッジやルールへ戻して継続的に改善するAgentOps基盤です。Continuous Learningの名のとおり、使うほど改善が蓄積される循環を重視しています。
Q. 企業OSとは何ですか。
A. 企業全体の業務・データ・意思決定を動かす基盤の考え方です。当社では、データ、ナレッジ、エージェント、運用の4層で捉え、SyncLect CLをその運用層として位置づけています。
Q. AgentOps・LLMOps・MLOpsの違いは何ですか。
A. MLOpsは機械学習モデル、LLMOpsは大規模言語モデルを使うアプリ、AgentOpsはAIエージェントを、本番で継続して運用するための取り組みです。AgentOpsでは、モデルに加えて、プロンプト、ナレッジ、ツール連携、権限、コストも管理対象になります。
Q. Microsoft FoundryやCopilot Studioがあれば不要ですか。
A. これらはエージェントを構築・実行する基盤で、置き換えの対象ではありません。複数の基盤にまたがるエージェントについて、業務指標の評価、変更の承認、ナレッジへの還流、展開を共通のサイクルで運用します。
Q. 既存のエージェントにも適用できますか。
A. 稼働中のエージェントも対象にできます。まず棚卸しで台帳を作り、評価と観測から始めて、承認と展開の自動化へ段階的に広げます。
Q. 運用データや個人情報はどう扱いますか。
A. 対話ログや評価データの範囲、匿名化・仮名化、保持期間、参照権限を、お客様の方針に合わせて導入時に設計します。顧客が指定するクラウド環境に配置し、Azure、Microsoft 365を中心に構成します。
Q. 他のSyncLect製品とどう組み合わせますか。
A. データはSilver Data Coordinator、ナレッジはSDIとAgent Garden、エージェント開発はFoundryとSAIDDarが担い、SyncLect CLが運用層として結果を観測・評価し、各層へ改善を戻します。接続方式と提供範囲は、導入案件ごとにFDE型で設計します。
Q. 効果はどのくらいですか。
A. エージェントの数、更新頻度、業務の種類、既存の運用体制によって異なるため、一律の数値はお約束していません。1〜2つのエージェントで導入前後の運用指標を実測し、展開範囲をご判断いただきます。
SyncLect CLについてのご相談
エージェントの棚卸しから、評価・観測・統制の設計、運用サイクルの構築、運用移管まで、貴社の状況に合わせてご提案します。
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