AIエージェントを本番に出したものの、誤った操作が起きたとき誰が何を見て止めるのか決まっていない。本記事では、AIエージェントの運用で管理すべき7つの項目と、運用を始める5つのステップを、運用設計書や稟議にそのまま使える形で解説します。

PoCではうまく動いたAIエージェントも、本番では誤回答や想定外のツール実行が起こります。従来のシステム監視だけでは判断の正しさを確かめられず、運用担当が不安を抱えたまま利用だけが広がりがちです。

Gartnerは、2027年末までにエージェント型AIプロジェクトの40%超が中止されると予測しています。理由として挙げられているのは、コストの高騰、ビジネス価値の不明確さ、不十分なリスク管理です。運用の仕組みがないまま広げると、原因を追えずにプロジェクトごと止まる側に入るでしょう。
出典：Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027（Gartner）

本記事では、権限・承認・ログ・評価・コストといった運用の管理項目と、目的設定から定例レビューまでの運用ステップを中心に解説します。

読み終えれば、自社の運用設計書のたたき台と、経営層に運用コストと効果を説明する材料がそろいます。本番で止まらないAIエージェント運用の型を、順に確認していきましょう。

AIエージェントの運用が従来のシステム運用と異なる3つの点

AIエージェントの運用が従来のシステム運用と異なる点は、以下の3つです。

• 出力が確率的で同じ結果になるとは限らない
• 外部ツールを操作し業務に直接影響する
• モデルやプロンプトの更新で挙動が変わる

違いを押さえておくと、従来の監視項目のどこを足せばよいかが見えてきます。

出力が確率的で同じ結果になるとは限らない

AIエージェントは、同じ入力でも毎回同じ判断をするとは限りません。

LLMは確率的に次の言葉を選ぶため、計画の立て方や呼び出すツールの順番が実行ごとに揺れます。従来のシステムのように「エラーが出ていなければ正常」とは判断できません。

たとえば社内問い合わせ対応のエージェントが、昨日は正しく答えた質問に対し、今日は改定前の規程を引用して回答するケースがあります。システム上はエラーではないため、死活監視では検知できません。

出力の品質を継続的に測る前提で運用を組めば、利用者からの苦情が出る前に劣化へ気づけます。

外部ツールを操作し業務に直接影響する

AIエージェントは文章を返すだけでなく、メール送信やデータ更新といった操作を自ら実行します。

チャット型の生成AIなら、誤った回答は人が読んだ時点で止められます。一方でエージェントは、CRMの更新、チケットの起票、顧客へのメール送信までを人の確認なしに進められるため、誤りがそのまま業務に反映されます。

営業支援エージェントが宛先リストを取り違え、別の顧客に見積もりを送ってしまうと、取り消しはできません。影響は社内にとどまらず、取引先との信頼問題に発展します。

操作ごとに権限と承認の要否を決めておけば、任せる範囲を広げても事故の影響を小さく抑えられます。

モデルやプロンプトの更新で挙動が変わる

AIエージェントは、コードを変えなくても挙動が変わる点も従来のシステムと異なります。

LLM提供元によるモデルの更新、プロンプトの修正、参照する社内文書の追加など、変更の入口が複数あります。どれか1つが変わるだけで、回答の傾向や呼び出すツールが変わります。

CIO Japanの解説では、ツールの追加、権限の変更、外部送信経路の追加、扱うデータ分類の拡大を、必ず再評価すべき変更として挙げています。モデル更新は影響が大きい場合に再評価し、小さな変更は回帰テストで吸収する考え方です。
出典：AIエージェント導入のガバナンス：社内規程・評価・監査を形にする方法（CIO Japan）

変更の種類ごとに再評価のルールを決めておくと、改善のたびに品質が下がるリスクを避けられます。

AIエージェントの運用で管理すべき7つの項目

AIエージェントの運用で管理すべき項目は、以下の7つです。

• 権限とアクセス範囲
• 人間の承認ポイント
• 実行ログとトレース
• 出力品質の評価
• コストとトークン使用量
• インシデント対応と停止手順
• バージョンと変更管理

どれか1つが欠けると、事故の原因を追えなかったり、効果を説明できなかったりする穴になります。

権限とアクセス範囲

最初に管理すべきは、エージェントが触れるデータと実行できる操作の範囲です。

開発時に「とりあえず動かすため」に広い権限を付けたまま本番に出すと、誤作動やプロンプトインジェクションの被害が大きくなります。業務に必要な最小限の権限に絞ることが原則です。

具体的には、参照できるフォルダ、書き込みできるシステム、外部への送信可否をエージェントごとに一覧にします。共有の管理者アカウントではなく、エージェント専用のIDを発行すると、誰の操作かを後から区別できます。

権限一覧があれば、セキュリティ部門のレビューや監査への説明がスムーズに進みます。

人間の承認ポイント

人間の承認は、取り消しが効かない操作に絞って挟むのが基本です。

すべての操作に承認を求めると、担当者が承認待ちの処理に追われ、エージェントを入れた意味がなくなります。逆に承認がまったくないと、誤った送金や一斉送信をその場で止められません。

判断の目安として、操作を以下の3段階に分けておくと設計しやすくなります。

• 自動実行してよい操作：社内文書の検索、下書きの作成など
• 承認が必要な操作：社外へのメール送信、支払い処理、データの削除など
• 禁止する操作：個人情報の外部送信、権限設定の変更など

段階を決めておくと、運用実績に応じて自動実行の範囲を少しずつ広げられます。

実行ログとトレース

ログは会話履歴だけでは足りず、判断の途中経過まで追えるトレースとして残す必要があります。

トレースとは、1回のタスクの中でエージェントが何を参照し、どのツールをどの引数で呼び、どんな結果を得たかを順に記録したものです。最終出力だけでは、どの段階で判断を誤ったのかを特定できません。

CIO Japanの解説でも、参照したドキュメントの識別子、ツール呼び出しの履歴と引数、実行した権限、結果の成否、外部送信の有無を追えるようにすることが挙げられています。
出典：AIエージェント導入のガバナンス：社内規程・評価・監査を形にする方法（CIO Japan）

トレースは後から追加しにくいため、本番公開前の段階で記録の仕組みを組み込んでおきましょう。

出力品質の評価

品質は感覚ではなく、評価用データセットと基準を決めて定期的に測ります。

「最近回答がおかしい気がする」という声だけでは、改善すべき箇所も、改善できたかどうかもわかりません。同じ問題セットで繰り返し測ることで、変化を比較できるようになります。

評価用データセットは、実際の問い合わせやタスクから代表的なものを数十件選び、正解や合格基準を付けて作ります。タスクを最後までやり遂げたか、手順は適切だったか、禁止操作をしていないかを採点項目にすると実務に沿います。

評価の仕組みがあれば、モデルやプロンプトを変えるたびに品質への影響を数字で確認できます。

コストとトークン使用量

AIエージェントのコストは、1タスクあたりで見ないと実態をつかめません。

エージェントは1つのタスクの中でLLMを何度も呼び出し、ツールの結果を読み込むたびにトークンを消費します。処理が行き詰まって同じ手順を繰り返すと、1件のタスクだけで想定の何倍もの費用がかかります。

月の請求額だけでなく、タスクごとのトークン消費とLLM呼び出し回数を記録しましょう。1タスクあたりの上限回数や月次の予算アラートを設定しておくと、暴走による急な請求を防げます。

1タスクあたりのコストがわかれば、人が処理した場合の人件費と比べて投資対効果を説明できます。

インシデント対応と停止手順

運用開始前に、誰がどの手順でエージェントを止めるかを決めておきます。

誤った一斉送信や想定外のデータ更新が起きたとき、止め方が決まっていないと被害が広がり続けます。担当者を探しているあいだにも、エージェントは処理を進めてしまいます。

CIO Japanの解説では、封じ込めの手段として、キルスイッチ、トークンの失効、権限の剥奪、外部送信のブロックが挙げられています。あわせて、疑似インシデントの演習で「止められるか」「追えるか」を定期的に確認することも勧めています。
出典：AIエージェント導入のガバナンス：社内規程・評価・監査を形にする方法（CIO Japan）

停止手順が決まっていれば、事故が起きても原因調査と再開判断まで落ち着いて進められます。

バージョンと変更管理

AIエージェントでは、プロンプト・モデル・ツール・参照データの組み合わせをバージョンとして管理します。

コードだけを管理していても、プロンプトの1行の修正やモデルの切り替えで挙動は変わります。どの組み合わせで動いていたかがわからないと、品質が落ちたときに元へ戻せません。

変更のたびに、変更内容、変更者、評価結果、本番反映日を記録しておきましょう。担当者が異動しても、記録が残っていれば後任が経緯を追えます。

変更履歴をそろえておくと、誰も中身を説明できない「野良エージェント」化を防げます。

AIエージェントの運用を始める5つのステップ

AIエージェントの運用は、以下の5つのステップで仕組みを整えます。

• ステップ1：運用の目的と停止基準を決める
• ステップ2：運用体制と責任者を決める
• ステップ3：監視とログの仕組みを整える
• ステップ4：評価データで品質を測る
• ステップ5：定例レビューで改善を回す

順番どおりに進めると、本番公開後に「決めていなかった」で手が止まる場面を減らせます。

ステップ1：運用の目的と停止基準を決める

最初に、エージェントに何を達成させるかと、どうなったら止めるかを文書にします。

目的があいまいなまま運用を始めると、何をもって成功とするかが決まらず、改善の優先順位も付けられません。停止基準がないと、問題が起きても「もう少し様子を見よう」と判断が先送りされます。

目的は「問い合わせの一次回答を自動化し、担当者の対応件数を減らす」のように業務の言葉で書きます。停止基準は「誤送信が1件でも起きたら即停止」「評価スコアが基準を2週連続で下回ったら利用範囲を縮小」のように具体的に決めましょう。

目的と停止基準があれば、関係者のあいだで判断がぶれず、撤退か継続かも合理的に決められます。

ステップ2：運用体制と責任者を決める

次に、エージェントごとに責任者を1人決めることから体制づくりを始めます。

AIエージェントは、モデル、プロンプト、ツール、データ、運用と関わる要素が多く、責任があいまいになりやすい仕組みです。誰の持ち物かが決まっていないと、問題が起きたときに部署間で押し付け合いが起きます。

責任者は業務部門から立て、監視担当、セキュリティ確認、変更承認の窓口をあわせて決めます。役割の詳細は、後述の「AIエージェントの運用体制と役割分担」で解説します。

責任者が明確なら、現場からの要望や不具合報告がたらい回しにならず、改善の速度が上がります。

ステップ3：監視とログの仕組みを整える

体制が決まったら、トレースとアラートを本番公開前に設定します。

監視の仕組みがないまま公開すると、問題は利用者からの苦情で初めて発覚します。その時点では原因を追うためのログが残っておらず、再発防止策も立てられません。

設定しておきたい監視項目は以下のとおりです。

• タスクごとのトレース：参照データ、ツール呼び出し、結果の記録
• エラーとタイムアウト：ツール呼び出しの失敗や処理の中断
• コストのアラート：1タスクの呼び出し回数や月次予算の超過
• 禁止操作の検知：承認なしの外部送信や権限外アクセスの試行

監視ツールは、後述の「AIエージェントの運用を支える監視・評価ツール」から構築環境に合うものを選ぶと、自前で仕組みを作る手間を省けます。

ステップ4：評価データで品質を測る

監視と並行して、評価用データセットで品質の基準値を取ります。

基準値がなければ、運用中に品質が上がったのか下がったのかを判断できません。公開時点のスコアを記録しておくことで、以後の変更の良し悪しを比べられます。

評価は、人が採点する方法と、LLMに採点させる方法を組み合わせるのが現実的です。全件を人が見るのは負担が大きいため、LLMで一次採点し、低スコアや判定が割れたものだけを人が確認します。

本番で失敗したタスクを評価データに追加していけば、同じ失敗を繰り返さないための回帰テストとして機能します。

ステップ5：定例レビューで改善を回す

最後に、月次の定例レビューで運用状況を確認し、改善を決める場を作ります。

ログと評価結果が集まっても、見る場がなければ改善にはつながりません。担当者が日々の対応に追われ、気づいた問題が放置されるのはよくあるパターンです。

レビューでは、KPIの推移、発生したインシデント、失敗タスクの傾向、現場からの要望を確認します。そのうえで、プロンプトの修正、権限の見直し、自動実行範囲の拡大や縮小を決め、次回のレビューで効果を確かめます。

改善の記録が積み上がると、経営層への報告や次のエージェント導入の判断材料としても使えます。

AIエージェントの運用体制と役割分担

AIエージェントの運用体制は、以下の4つの役割で分担します。

• 業務オーナー
• 運用担当
• 情シス・セキュリティ部門
• 法務・リスク管理部門

「決める人」「作る人」「見張る人」を分けておくと、1人の担当者に負荷と判断が集中しません。

業務オーナーが担う役割

業務オーナーは、エージェントの目的と利用範囲を決める最終責任者です。

エージェントが成果を出しているかどうかは、業務を理解している人でなければ判断できません。情シスやDX推進部門が持ち主になると、技術的には動いていても業務の役に立っていない状態に気づけません。

業務オーナーは、目的と停止基準の決定、自動実行範囲の拡大や縮小の承認、定例レビューの主催を担います。異動の際は、後任への引き継ぎ項目にエージェントを含めましょう。

業務部門に持ち主がいれば、エージェントの改善が現場の課題と結びつき、使われ続ける仕組みになります。

運用担当が担う役割

運用担当は、日々の監視と評価、改善の実装を受け持ちます。

トレースの確認、アラート対応、評価データの更新、プロンプトの修正など、運用の実務はこの役割に集まります。設計と評価の両方がわかる人材が必要で、多くの企業で不足している役割です。

パーソルキャリアが売上高1,000億円以上の企業の部長職以上505名に行った調査では、73.1%がAIエージェントの運用や判断を担う体制に不足感があると回答しました。取り組み中の企業が挙げた最大の障壁は「AIエージェントを設計・評価できる人材の不足」で、45.9%でした。
出典：大手企業におけるAIエージェント活用実態調査（パーソルキャリア）

運用担当を兼務ではなく正式な役割として置くと、監視と改善が後回しにならず、品質を保ち続けられます。

情シス・セキュリティ部門が担う役割

情シス・セキュリティ部門は、権限設計とリスク受容の基準づくりを担います。

業務部門だけで運用すると、利便性を優先して権限が広がりやすくなります。全社のセキュリティ基準と照らし合わせ、許容できるリスクの線を引く役割が必要です。

具体的には、エージェント専用IDの発行、アクセス権限の付与と棚卸し、データ分類に応じた利用可否の判断、監視ツールの基盤整備を受け持ちます。全社でエージェントの台帳を管理し、持ち主不明のエージェントが生まれないようにすることも重要です。

全社共通の基盤と基準があれば、部門ごとにエージェントが増えても統制を保てます。

法務・リスク管理部門が担う役割

法務・リスク管理部門は、社外への影響や法令面のリスク判断を担います。

エージェントが顧客対応や契約書の確認、社外への送信を行う場合、誤りが法的責任や信用問題に直結します。技術部門だけでは、個人情報保護や契約上の責任の範囲を判断しきれません。

社外向けの操作を承認対象に含めるかの判断、利用規程の整備、インシデント発生時の対外対応の方針づくりが主な役割です。総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン」など、外部の指針との整合も確認します。

法務が早い段階から関わると、社外向けの業務にも安心してエージェントを広げられます。

AIエージェントの運用で追うべきKPI

AIエージェントの運用で追うべきKPIは、以下の3種類です。

• 業務成果KPI
• 品質KPI
• 運用・コストKPI

1種類だけを追うと、効率は上がったが品質が落ちた、といった変化を見逃します。

KPIの種類	指標の例	主な確認先
業務成果KPI	処理件数、自動完了率、削減時間	業務システムのログ、作業時間の記録
品質KPI	タスク成功率、評価スコア、エスカレーション率、差し戻し率	評価ツール、利用者のフィードバック
運用・コストKPI	1タスクあたりコスト、応答時間、エラー率、インシデント件数	監視ツール、API利用料の請求明細

業務成果KPI

業務成果KPIは、エージェントが業務をどれだけ肩代わりしたかを示す指標です。

経営層が知りたいのは、エージェントが動いているかどうかではなく、業務がどれだけ楽になったかです。利用回数だけを報告しても、投資を続ける根拠にはなりません。

代表的な指標は、処理件数、人の手を介さずに完了した割合を示す自動完了率、削減できた作業時間です。削減時間は、導入前に同じ業務の作業時間を計測しておくと比較できます。

導入前の実測値と並べて示すと、次年度の予算申請でも効果を説明しやすくなります。

品質KPI

品質KPIは、エージェントの判断と出力が正しかったかを測る指標です。

業務成果KPIが伸びていても、誤った処理が増えていれば後工程で人の手直しが発生します。品質を同時に追わないと、見かけの効率化だけが進みます。

タスク成功率、評価用データセットでのスコア、人へのエスカレーション率、利用者による差し戻し率が代表的です。エスカレーション率は低ければよいわけではなく、判断が難しい案件を適切に人へ渡せているかも確認します。

品質の推移を追っておくと、自動実行範囲を広げてよいかを根拠を持って判断できます。

運用・コストKPI

運用・コストKPIは、エージェントを安定して経済的に動かせているかを示す指標です。

品質が高くても、1件あたりのコストが人手を上回れば導入の意味は薄れます。応答が遅すぎる場合も、現場は使わなくなります。

1タスクあたりコストは、以下の式で算出すると部門間で比較しやすくなります。

1タスクあたりコスト ＝ 月間のLLM・ツール利用料 ÷ 月間の完了タスク数

あわせて応答時間、エラー率、インシデント件数を追えば、運用の負荷が増えていないかも同時に把握できます。

AIエージェントの運用を支える監視・評価ツール

AIエージェントの運用を支える代表的な監視・評価ツールは、以下の4つです。

• LangSmith
• Langfuse
• Amazon Bedrock AgentCore
• Microsoft Foundry

エージェントを構築した環境と相性のよいツールを選ぶと、トレースの取得を少ない手間で始められます。

LangSmith

LangSmith（ラングスミス）は、LangChainやLangGraphで構築したエージェントの監視と評価に強いツールです。

LangChain社が提供するマネージドサービスで、同社のフレームワークで作ったエージェントなら、少ない設定でトレースを取得できます。

トレースの可視化に加え、評価用データセットの管理、プロンプト変更時の回帰テスト、人手による採点のためのアノテーション機能を備えています。監視と評価を1つの画面で回したいチームに向いています。

LangChain系で開発している場合は、開発時のデバッグ環境をそのまま本番の監視に使えます。
>LangSmith公式サイトはこちらから

Langfuse

Langfuse（ラングフューズ）は、オープンソースで自社環境にも構築できる監視・評価ツールです。

コア機能はMITライセンスで公開されており、クラウド版のほか、自社のサーバーに構築するセルフホスト版も利用できます。ログを社外のサービスに送りたくない企業でも導入しやすい点が特徴です。

トレース、評価、プロンプト管理、コストの集計に対応し、特定のフレームワークに依存しません。OpenTelemetryに対応しているため、既存の監視基盤とも連携しやすい設計です。

複数のフレームワークを併用している場合や、データを自社で管理したい場合に有力な選択肢です。
>Langfuse公式サイトはこちらから

Amazon Bedrock AgentCore

Amazon Bedrock AgentCoreは、AWS上でエージェントの実行から監視までをまとめて扱えるサービスです。

エージェントの実行環境、記憶、ID管理などの機能に加え、Amazon CloudWatchと連携した監視機能を備えています。AWSでシステムを運用している企業なら、既存の監視運用に組み込みやすい構成です。

CloudWatchの生成AI向けオブザーバビリティは2025年10月に一般提供が始まり、AgentCoreで構築したエージェントのトレースを確認できます。東京リージョンでも利用でき、この機能自体に追加料金はなく、CloudWatchの利用料金のみがかかります。
出典：Generative AI observability now generally available for Amazon CloudWatch（AWS）

AWSに基盤をそろえている場合は、インフラ監視とエージェント監視を同じ運用で回せます。
>Amazon Bedrock AgentCore公式サイトはこちらから

Microsoft Foundry

Microsoft Foundry（旧Azure AI Foundry）は、Azure上でエージェントの監視・トレース・評価を一体で扱える開発基盤です。

Microsoftの公式ページでは、エンドツーエンドの監視、トレース、評価によってAIアプリやエージェントを最適化できると説明されています。監視データはAzure Monitorに集約されるため、既存のAzure運用と統合しやすい構成です。

評価機能は開発段階だけでなく、CI/CD（継続的インテグレーション・継続的デリバリー）や本番環境でも同じ基準で使えます。Microsoft 365やAzureを中心にシステムを構築している企業に向いています。

Azureで開発している場合は、開発から本番まで同じ評価基準で品質を追えます。
>Microsoft Foundryの監視機能はこちらから

AIエージェントの運用開始前に確認するチェックリスト

本番公開の前に、運用の管理項目が1つずつ決まっているかを以下のチェックリストで確認しましょう。

運用設計書の目次や、稟議の添付資料としてもそのまま使えます。「未定」の項目が残っている場合は、利用範囲を絞って公開するか、決まるまで公開を待つのが安全です。

観点	確認項目
目的・停止基準	・業務の言葉で目的が書かれている ・即停止と利用縮小の基準が決まっている
体制	・業務オーナーと運用担当が決まっている ・異動時の引き継ぎ先が決まっている
権限	・エージェント専用のIDがある ・参照・書き込み・外部送信の範囲が一覧化されている
承認	・自動実行、承認必須、禁止の操作が区分されている ・承認の記録がログに残る
ログ・監視	・タスクごとのトレースを取得している ・エラー、コスト、禁止操作のアラートが設定されている
評価	・評価用データセットと合格基準がある ・公開時点のスコアを記録している
コスト	・1タスクあたりの呼び出し上限がある ・月次予算のアラートが設定されている
インシデント対応	・停止手順と実行者が決まっている ・停止手順を演習で確認している
変更管理	・プロンプト、モデル、ツール、参照データの版を記録している ・再評価が必要な変更の種類が決まっている

すべての項目が埋まれば、本番公開後に想定外の事態が起きても、止めて、追って、直す流れを回せる状態です。

AIエージェントの運用に関するよくある質問

AIエージェントの運用に関する質問は以下の4つです。

• AIエージェントの運用コストはどのくらいかかりますか？
• 少人数でもAIエージェントを運用できますか？
• AIエージェントの運用は外部に委託できますか？
• AI事業者ガイドラインは運用にどう関係しますか？

質問に対する回答を確認して、自社の運用設計の参考にしてみてください。

AIエージェントの運用コストはどのくらいかかりますか？

運用コストは、LLMの利用料、監視ツールの費用、運用担当の人件費の3つで見積もります。

LLMの利用料はタスクの複雑さと処理件数で大きく変わるため、一律の相場はありません。小さな範囲で試験運用し、1タスクあたりのトークン消費を実測してから月額を試算するのが確実です。

見落としやすいのが、評価や改善にかかる人の工数です。ツール代だけで試算すると、運用開始後に人件費で予算を超えます。

少人数でもAIエージェントを運用できますか？

少人数でも、エージェントの数と自動実行の範囲を絞れば運用できます。

最初は1つの業務に限定し、社外への送信やデータの削除は承認必須にします。監視はマネージドの監視ツールに任せ、人が見るのはアラートと月次レビューに絞ると負担を抑えられます。

役割を兼務する場合でも、業務オーナーと運用担当は別の人にすると、判断の偏りを防げます。

AIエージェントの運用は外部に委託できますか？

監視や改善の実務は委託できますが、目的と停止基準を決める責任は社内に残す必要があります。

エージェントが業務で成果を出しているかを判断できるのは、業務を理解している社内の担当者だけです。すべてを委託すると、社内に中身を説明できる人がいなくなります。

委託する場合は、トレースや評価結果を社内でも閲覧できる契約にし、定例レビューには業務オーナーが必ず参加しましょう。

AI事業者ガイドラインは運用にどう関係しますか？

AI事業者ガイドラインは、自社の運用ルールが外部の指針と整合しているかを確かめる基準になります。

総務省と経済産業省は2026年3月31日に第1.2版を公表し、AIエージェントを踏まえた内容を盛り込みました。法的な拘束力はありませんが、取引先や監査から運用体制を問われたときの説明の拠り所になります。
出典：AI事業者ガイドライン（経済産業省）

運用規程を作る段階で原文を確認し、人間の関与やリスク管理の考え方を自社のルールに反映しましょう。

AIエージェントの運用は小さく監視して改善を回し続けよう

AIエージェントの運用では、権限、承認、ログ、評価、コスト、停止手順、変更管理の7項目を管理します。出力が確率的で、外部ツールを操作し、更新で挙動が変わるため、従来のシステム監視だけでは足りません。

運用は、目的と停止基準の決定、体制づくり、監視の整備、評価データでの品質測定、定例レビューの5ステップで始めます。業務オーナーを持ち主に据え、業務成果・品質・運用コストの3種類のKPIで効果を示しましょう。

まずは本記事のチェックリストで、自社のエージェントに「未定」の項目がいくつ残っているかを確認してみてください。

1つ目のエージェントが安定して動き始めると、次は複数のエージェントを全社で管理する段階に入ります。運用の型を早めに固めておくことが、エージェントを増やしても統制を失わない土台になります。