接続 Connect
モデル API、企業アプリ、連携が必要なツールを接続します。
統制 Control
ID、モデル権限、予算、データ・実行ポリシー。
観測 Observe
利用者、アプリ、タスク、モデル呼び出し、異常の記録。
最適化 Optimize
難易度でモデルを選び、品質と成果から手順を調整します。
企業のための設計
01
利用状況
誰が、どのモデルやエージェントを使っているか。
02
境界
どの資料にアクセスし、どの操作ができるか。
03
投入と成果
どれだけ消費し、どんな仕事を完了したか。
01 / 全体構成
接続、制御、評価の役割を明確に。
02 / 4 つの主要機能
接続から始まり、企業 AI を改善し続ける。
分散した接続、方針、記録を結び、同じタスクの投入と成果を把握できるようにします。
03 / 制御とデータ処理の境界
管理方針と業務データの行き先を明確に。
導入形態ごとに、方針、要求、認証情報、ログを扱う場所を定め、接続ごとの境界を説明できるようにします。
コントロールプレーン
設定と方針を管理し、必要なメタデータと同期方法を設計で定めます。
データプレーン
要求を解析・転送し、社内ネットワーク、VPC、合意した環境への配置を計画します。
認証情報とログ
保存場所、アクセス者、更新方法、内容の保存範囲を定めます。
外部呼び出し
公開クラウドのモデルには許可された内容が届きます。自社キーの使用は、中継者が内容を見られないことを意味しません。
04 / タスク全体の統制
実際に動作する場所で制御する。
企業エージェントの ID 確認から成果評価までを追い、各方針の適用箇所を示します。
1 ID とデータ
タスクの ID、資料範囲、送信可能な内容を確認します。
2 モデル選択
許可されたモデルの中で難易度、品質、予算を照合します。
3 ツール実行
モデルの提案後、実行側で引数、権限、承認を確認します。
4 結果と評価
成果、人の介入、失敗理由を記録し、業務基準で確認します。
05 / 継続改善のサイクル
方針変更に、根拠を持たせる。
検査と評価を改善案に変え、確認、試験、再検証を経て本番設定を更新します。
観察
品質、費用、遅延、エラー、業務成果を集めます。
提案
過剰なモデル仕様、重複工程、品質不足を特定します。
検証
同じテストセットで比較し、品質基準を満たしてから広げます。
ロールバック
新設定の問題に備え、方針のバージョンと復旧経路を保持します。