AgentOpsとは？LLMOps・MLOpsとの関係・機能とメリット、代表的ツールを徹底解説！

近年、AIエージェント活用が検討される中、注目を集めているのがAgentOpsです。AgentOpsは、AIエージェントの想定外の挙動に対応するために、判断・行動・結果を一貫して制御し、実務で安全に扱える状態を維持します。

本記事では、AgentOpsの基本概念やLLMOps・MLOpsとの関係性、主な機能を紹介します。可視化、評価、ガバナンスの仕組みをどのように構築し、どのツールを選択すべきか。AIを単なる実験的なツールで終わらせず、ビジネスの現場で信頼できる「戦力」へと引き上げるための具体的な知見を提供します。

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AgentOpsとは？

AgentOpsとは、LLM（大規模言語モデル）を活用したAIエージェントの挙動を、リアルタイムで監視・評価・デバッグするためのオブザーバビリティ（可観測性）フレームワークを指します。単にAIモデルやLLMを動かすのではなく、AIの判断から実行内容、結果までを一貫して制御する点が特徴です。

AIエージェントは、LLMや外部API、RPAなどを組み合わせて動作するため、挙動が複雑化する傾向にあります。そのため、従来のシステムモニタリングや、LLMOps、MLOpsではAIエージェントの行動や判断を十分に統制できません。

AgentOpsでは、可視化・制御・評価・ガバナンスを組み込むことで、AIエージェントを現場で安定運用できる状態を目指します。

AgentOpsが求められる背景

通常のチャットボットと異なり、AIエージェントは自律的にタスクを推論し、ツール（外部APIやDB）を叩く複雑なプロセスを繰り返します。そのため、以下の問題が発生しがちです。

• LLMや外部API、RPAを組み合わせた業務フローが増え、AIエージェントが失敗した時の原因特定が困難になっている
• 業務停止や情報漏えいなど、想定外行動・暴走リスクが顕在化
• 無限ループや不要なAPIコールを繰り返すことで、想定以上にトークン消費や運用コストが膨らむ
• AI運用における説明責任・ガバナンス要求が高まっている
• LLMOps・MLOpsだけでは管理範囲が不足している

これらの背景から、AIを使う段階からAIに任せる段階へ進むためには、AgentOpsが不可欠となっているのです。

AgentOps・LLMOps・MLOpsの関係性

AgentOpsは、LLMOpsやMLOpsを置き換える概念ではなく、内包・拡張する上位レイヤーとして位置づけられます。

以下が、それぞれの関係性です。

つまり、MLOpsはモデルを正しく動かすための基盤であり、LLMOpsはLLMを業務で継続的に活用するためのものです。

その上でAgentOpsは、AIが自律的に行動しても業務や組織に悪影響を与えない、AIに任せられる環境を実現するための運用レイヤーと位置づけられます。

AI活用が高度化し、判断や実行までAIに委ねるケースが増えるほど、MLOpsやLLMOpsでは不十分です。AgentOpsは、MLOpsとLLMOpsを内包しながら、AIエージェントを実務で成立させるために欠かせません。

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AgentOpsが提供する主な機能とメリットは？

AgentOpsは、AIエージェントのライフサイクル全体を管理します。本章では、AgentOpsの主な機能を紹介します。

関連記事：「AIエージェントと従来システムの導入プロセスの違いは？」

データの準備

AIエージェントの品質は、参照するデータの内容や鮮度により左右されます。そのため、AgentOpsは、業務で扱うデータの所在や鮮度、利用可否を整理し、AIエージェントが参照してよい情報を定義します。

データを準備する際、収集から加工、保存、提供までを自動化したデータパイプラインを構築します。データパイプラインにより、手動での更新や属人的な運用を避け、AIエージェントの安定的かつ再現性のある挙動を実現します。

開発

AgentOpsにおける開発フェーズでは、AIエージェントが業務要件に沿って安全かつ安定して動作するよう、設計と制御を行います。

以下が、開発段階で押さえるべき主なポイントです。

• モデルの学習・チューニング
• エージェントの役割・権限・実行範囲を定義
• 禁止事項を明確化
• 実行可能なツール・APIの制限
• エラーハンドリング設計：停止・再試行・人へのエスカレーションなどの対応ルールを組み込む

これらを開発することで、業務要件に沿って安定して動作し、想定外の挙動を抑えられます。

テスト・評価

AgentOpsのテスト・評価フェーズでは、AIエージェントが業務タスクを安定して遂行できているかを多角的に検証します。単に正しい回答を出せたかではなく、実運用に耐える振る舞いができているかを確認することが重要です。

具体的なテスト・評価項目は以下のとおりです。

• タスク達成率
• 再試行回数
• 判断の妥当性
• コスト・時間：処理時間やトークン消費が許容範囲に収まっているかを確認

評価用のLLM（LLM-as-a-Judge）が、対象のエージェントの振る舞いを自動で採点する仕組みが標準化されています。評価結果をもとに、プロンプト設計や行動ルール、エージェント構成を見直すところまで自律的に行います。

これらの観点でテスト・評価を行うことで、AIエージェントの弱点や改善点を早期に把握でき、品質向上につなげられます。

リアルタイム・オブザーバビリティ（観測性）

リアルタイム・オブザーバビリティとは、エージェントの内部状態や意思決定プロセスを実行中にトレースし、可視化する仕組みを指します。エージェントが「何を考え（Thought）」「どのツールを使い（Action）」「何を得たのか（Observation）」を、時系列のログとしてすべて記録します。

主な観測対象は以下のとおりです。

• エージェントの計画・判断ステップ・回答
• ツール/API呼び出し履歴
• 成功・失敗・再試行の発生箇所
• 実行時間・待機時間
• エラー内容と原因
• AI倫理とデータ保護の遵守状況
• エージェント同士のやり取りがループしていないか、互いに矛盾した指示を出していないか

近年は、単一のAIエージェントではなく、複数のエージェント（例：調査担当、分析担当、校閲担当）が連携するマルチエージェント・システムが主流になっています。そのため、複数エージェントの挙動を管理する必要があります。

評価結果をもとに、プロンプト設計や行動ルール、エージェント構成を見直すところまで自律的に行います。

観測性を確保することで、AIエージェントの判断や行動におけるブラックボックス化を防ぎ、安全で説明可能な運用が実現します。また、エラー発生時の再現性が劇的に向上し、デバッグ工数を大幅に削減可能です。

コストとトークンの管理

AIプロバイダーは、一般にトークンの使用量に応じて料金を請求します。AIエージェントは、複数回の推論や再試行、ツール実行を伴うため、コストが想定以上に膨らむことも珍しくありません。

そのためAgentOpsでは、トークンとコストを行動単位で管理し、無駄な消費を防ぎます。管理する際は、単に総額を見るのではなく、コストが生じている判断と行動を把握することが重要です。

管理される主な指標は、以下のとおりです。

• プロンプト/応答ごとのトークン消費量
• エージェント1タスクあたりの平均コスト
• 再試行・ループによる追加コスト
• ツール実行を含めた総処理コスト

これらを継続的に管理することで、コストを予測・制御しながらAIエージェントを安定運用できる体制を構築できます。

ガバナンス

AgentOpsにおけるガバナンスは、AIエージェントを業務に安全に組み込むための統制機能です。自律性の高いAIエージェントほど、誤判断や想定外行動が法務やセキュリティに与える影響が大きくなるため、明確なルール設計が欠かせません。

以下が、ガバナンス設計の例です。

• 重要な判断やリスクの高い操作については、人の承認を必須とし、完全自動化を前提としない運用
• エージェントが実行できる操作やアクセス範囲を厳密に制御
• すべての行動を監査ログとして記録
• エージェントの判断根拠や行動履歴を説明可能な形で残す

また、シャドーAI（現場担当者が勝手に作った未管理のAIエージェントを含む）による情報漏洩リスクを、AgentOpsで一元管理して防ぐ仕組み作りも欠かせません。社内外への説明責任を果たせる体制を構築することが重要です。

ガバナンスを整備することで、AIエージェントの自律性を活かしながらも、リスクをコントロールした運用が可能になります。

AgentOpsの実行に欠かせない代表的ツール

AgentOpsでは、AIエージェントの挙動を把握し、品質を継続的に高めていくために、可視化や評価、改善が可能なツールを複数組み合わせて活用します。

以下では、特に役立つツールの種類を紹介します。

評価・品質管理

評価・品質管理系のツールは、エージェントの判断や成果を定量的に把握し、継続的な改善サイクルを回すためのツールです。

以下が代表的なツールです。

ツール選定の際、既存のテックスタックとの親和性が重視されるでしょう。

例えば、LangChainを基盤にするならLangSmithが最もスムーズです。一方で、特定のベンダーロックインを避けたい、あるいは自社サーバー内でデータを完結させたい場合はOSSのLangfuseが有力な候補になります。

ツールを通じて評価や品質管理を行うことで、AIエージェントの改善点が明確になり、プロンプトやルール設計の精度が高まります。

エージェント実行・オーケストレーション

エージェント実行・オーケストレーション系のツールは、AIエージェントの実行フローを制御するためのツールです。単体のエージェントを動かすだけでなく、複数の判断や行動順序を管理します。

AgentOpsでは、意図したとおりに動かせる構造を構築することが重要です。そのため、行動の分岐や停止条件、エラー時の遷移などを明示的に定義できる仕組みが求められます。

以下が主なツールです。

• LangGraph：状態遷移型のエージェント設計に強みを持ち、判断フローを構造化して管理できる
• AutoGen：複数のエージェントを協調させ、役割分担を行わせる設計に最適
• CrewAI：役割ベースでエージェントを定義しやすく、業務プロセスを分担させたいケースで活用されています

これらのツールを活用することで、AIエージェントの振る舞いをブラックボックス化させず、制御可能で再現性のある実行構造を構築できます。

ゲートウェイ・プロトコル管理（MCP関連）

AIエージェントが自社データベースやSaaSと連携する際、これまではツールごとにAPIを繋ぎ込む必要があり、セキュリティ管理が煩雑でした。近年は、MCP（Model Context Protocol）と、それを管理するゲートウェイツールが重要な役割を担っています。

以下が代表的なツールです。

• MintMCP Gateway / TrueFoundry MCP: エージェントと外部ツールの接続を一元管理し、認証や監査ログを統合するエージェント専用のプロキシ
• Anthropic MCP: エージェントがツールを利用するための標準プロトコル。

どのエージェントが、どのデータにアクセスしたかを全社横断で統制できます。バラバラなAPI連携を整理し、開発スピードとガバナンスを両立させます。

セキュリティ・ガードレール

自律的に動くエージェントには、従来のWAF（Web Application Firewall）では防げないプロンプト・インジェクションや機密情報の意図しない持ち出しのリスクが伴います。これをリアルタイムで阻止するのがガードレールツールです。

以下が代表的なツールです。

• Lasso Security / Prisma AIRS: エージェントの入出力を常時スキャンし、不適切な行動や情報漏洩をミリ秒単位でブロック
• NeMo Guardrails: NVIDIAが主導する、エージェントの挙動を特定のトピックや安全な範囲内に縛り付けるためのフレームワーク

関連記事：「AIエージェントのセキュリティはなぜ難しい？主なリスク事例・対策を徹底解説！」

永続メモリー・コンテキスト管理

通常、AIとの会話はその場限りでリセットされがちですが、業務で使うには「先週の指示」や「ユーザーの好み」を覚えている必要があります。これを効率的に管理するのがメモリー層のツールです。

以下が代表的なツールです。

• Mem0 (formerly Embedchain): ユーザーごとの長期記憶を自動で蓄積・整理し、エージェントにパーソナライズされた記憶を与えます
• Zep: AIエージェント専用の長期記憶ストレージ。膨大な会話履歴を要約し、必要な時にだけ引き出す仕組みを提供

使うほど賢くなり、あうんの呼吸で動くエージェントを実現します。毎回同じ説明をする手間を省き、UX（ユーザー体験）を向上させます。

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AgentOpsについてよくある質問まとめ

まとめ

AgentOpsは、AIエージェントの挙動を制御することで、想定外の挙動やコスト増大、ガバナンス課題に対応するための運用フレームワークです。

評価軸の自動化やトレース能力の確保といったポイントを押さえることで、AIエージェントをビジネスで活用できる戦力へと引き上げられます。

しかし、自社のテックスタックや業務要件に最適なツールを選定し、実効性のあるデータパイプラインを構築するには、高度な専門知識と他社事例に基づいた判断が求められます。AgentOpsの導入において、自社の要件に合わせたアーキテクチャの策定や具体的なツール選定に迷いがある場合は、専門家の知見を取り入れることがプロジェクトを停滞させない鍵となります。

最適な技術構成を早期に固めることで、AIエージェントによる業務改善を加速させましょう。