イリヤ・スモリエンコは、AIおよびIIoTのエンジニアリングリーダーであり、予測メンテナンスソリューションを構築するチームを率いています。10年以上の経験を持つ彼は、スケーラブルなテクノロジー・アーキテクチャに特化しており、テスラ、ミシュラン、ネスレなどの企業向けにグローバルなコンディション・モニタリングの展開を指揮しています。
AIエージェントは、多くのIT企業で開発の不可欠な部分となり、プロセスを迅速化し、エラーを減らし、開発者からルーチンなタスクを解放することを約束しています。しかし、実際にそうであるのでしょうか?私のキャリアを通じて、私はIIoT、ML、AI、クラウドテクノロジーを使用して工業機器のパフォーマンスの偏差を検出して故障を防ぐ製品の開発を率いてきました。私のチームは、GitHub Copilot Agentやその他のツールを日常のワークフローに統合するための実践的な経験を積んでいます。このコラムでは、私たちの経験を共有し、AIエージェントを日常のプロセスに統合するためのステップを概説します。そうすることで、エージェントは問題の原因ではなく、真正のアシスタントになることができます。AIエージェントは実際に開発を迅速化するのでしょうか?AIエージェントは、ほぼ自律的な開発者として宣伝されることが多いです。彼らはコードを書き、テストを生成し、コードレビューを実行し、パフォーマンスを最適化し、さらにはフルアプリケーションのプロトタイプを作成できます。たとえば、GitHub Copilot Agentは、プロジェクトの構造を分析し、開発者のスタイルに適応し、完成したソリューションを提案できます — ユニットテストからリファクタリングまで。私のチームの経験から、Replit Agentはデモプロジェクトの作成に優れています。GitHub Copilot Agentは、Node.js、TypeScript、JavaScriptを使用したフロントエンドプロジェクトで優れています。エージェントはコードレビューを実行し、テストを書き、プルリクエストにコメントを付けるため、チームリードは変更を迅速にレビューして承認できます。生産性は明らかに向上し、テストとコードレビューはより迅速に行われ、開発者はルーチンなタスクに費やす時間が減ります。一方、PHPまたはPythonを使用したバックエンドプロジェクトでは、結果は一貫性がなく、エージェントはレガシーコード、巨大なファイル、または非標準のアーキテクチャに苦労し、時々テストを破壊するエラーを生成します。私は、AIエージェントには巨大な潜在力があることを認めていますが、開発者を完全に置き換えることはできないと考えています。彼らは仕事を迅速化するアシスタントですが、特にISO/IEC 27001やSOC2などのセキュリティ基準を考慮すると、人間の監督が必要です。エージェントがチームの生産性を有意義に高めるためには、適切な構成とチームのトレーニングが必要です。統合のための実践的なステップ適切な統合、トレーニング、監督なしに、AIエージェントは無意味なタスクになります。私のチームの経験もこれを証明しています。私たちがGitHub Copilot Agentをワーク環境に接続した初期の数週間は、困難でした。エージェントは各開発者のスタイルとプロジェクトに適応するにつれて、多数のエラーを生成しました。ただし、エージェントの動作を理解し、必要なアクセスを提供し、コード規範やサービス依存関係の高レベルなアーキテクチャ図を含むファイルを生成した後、スムーズな連続した動作を確立することができました。ここでは、私がこの道を始めるために何を勧めるのかを説明します。1. 目標を定義し、基準メトリックを確立するパイロットプロジェクトを開始する前に、エージェントが必要な理由を明確に理解することが重要です。コードレビューの時間を短縮する、テストを自動化する、バグの数を減らすためです。KPIなしでは、チームはエージェントの価値を証明できず、プロジェクトは「何もしない」ことになります。基準メトリックを作成します。タスクごとの平均時間、QAでのバグの数、繰り返しのタスクの割合などです。たとえば、これにより、コードレビューの平均時間と最初のレビュー後の修正の数を測定することができました。2. エージェントをワークフローに統合するAIエージェントは、チームが作業する場所で動作する必要があります。GitHub、Jira、Slack、またはIDE — 別の「サンドボックス」ではありません。そうでない場合、誰も実際のリリースで使用しないし、エージェントの提案は古くなります。エージェントをCI/CD（GitHub Actions、Jenkinsなど）に接続することをお勧めします。そうすることで、エージェントはPRを作成し、ビルドにコメントし、コードイベントに応答できます。段階的なアプローチを取りました。Copilot Agentは、GitHubに接続されており、プルリクエストの作成とレビューパイプラインに組み込まれています。初期段階では、エージェントは最初のパスレビューを実行し、チームリードはエージェントの出力をマージする前に検証しました。3. 人々がエージェントとやり取りする方法を教えるエージェントは「魔法のボタン」ではありません。正しいプロンプトと結果の検証が必要なツールです。チームを準備しないと、一部の人はエージェントを無視し、他の人はエージェントを過信し、コードエラーが発生する可能性があります。短いオンボーディングを実施します。開発者にタスクをアクション（「テストを作成する」、「リファクタリングする」）として提示する方法を教えます。初期段階では、エージェントに各開発者のスタイルに「慣れる」時間を与えました。先ほど述べたように、Copilot Agentは約1週間でプロジェクト構造 — DTO、サービス、プロバイダー、モデル — を分析した後、効果的に動作し始めました。その後、チームの生産性は著しく向上し、テストとコードレビューはより迅速に行われました。4. セキュリティとポリシーを確保するエージェントは、内部データを外部APIに送信したり、コードスニペットを挿入したりする可能性があります。データ漏洩や法的問題を防ぐために、内部AIポリシーを作成します。このポリシーでは、エージェントに入力してはならないデータ（キー、パスワード、クライアントデータ）、コードレビューの方法、リリースを担当する人の責任を指定します。私の経験によると、これはアーキテクチャレベルで最も効果的に対応できます。コードアクセスを持つすべてのツールは、企業環境（Gemini...
Metaが大規模な言語モデルをスケーリングし始めたとき、会社の既存のAIインフラストラクチャが負荷に耐えられないことがすぐに明らかになった。開始したモデルは、もともと数百のGPUを必要としていたが、数千のGPUを必要とするようになった。ネットワーク帯域幅の制限、同期遅延、ハードウェアの信頼性の問題により、スケーリングは大きな技術的な課題となった。Metaは最終的に根本的にスタックを再構築する必要があった。新しいクラスターを作成し、数千のGPUを配置し、通信を最適化し、自動回復システムを実装し、チェックポイントの手順を高速化した。このような話は珍しくない。AIテクノロジーの急速な進化は、既存のインフラストラクチャの準備を上回ることが多い。もしかすると、それが約1%のリーダーだけが組織を「成熟」と見なしている理由かもしれない。つまり、AIがワークフローに完全に統合されており、測定可能なビジネス成果をもたらしている。クラウドにおけるAIインフラストラクチャのスケーリングは、コンピューティングパワーまたは予算の問題だけではない。会社の技術エコシステムの成熟度をテストすることである。この記事では、システムがまだスケーリングに適していないことを示す5つの重要な兆候を説明し、それらを修正する方法について説明する。十分なデータ準備の欠如会社が「汚い」、「アクセスできない」、「精製されていない」、または「セキュリティが確保されていない」データを使用してシステムをスケーリングする場合、そのモデルは歪んだ情報から学習する。結果として、アルゴリズムは不正確な洞察と予測を生み出し、ビジネス上の決定の質が低下し、モデルに基づいて構築された製品やサービスの品質が低下する。どうすればいいか。重要なデータ品質メトリック（精度、完了度、タイムリー性、整合性）を追跡する。信頼性基準を満たすためにデータに信頼スコアシステムを実装する。完了度が90%を超え、信頼スコアが80%を超えると、スケーリングのための堅実な基礎ができあがる。メタデータの強化とデータドリフトの監視プロセスを自動化する。自動データ管理ツールに投資する。これらのツールは、スケーリング中のデータセットの更新を加速し、データ品質とアクセシビリティを維持するのに役立つ。スケーラブルなコンピューティングインフラストラクチャの欠如エラスティッククラウドリソース（GPU、CPU）が自動的に変化するワークロードに適応しない場合、増加したトラフィックにより処理が遅くなる、キューが積み上がる、顧客とのやり取りが遅くなる、最終的にはSLA違反につながる。金融では、これは遅い取引を意味し、電子商取引では注文処理の失敗を意味し、ストリーミングサービスでは再生の中断を意味する。同時に、緊急介入のための運用コストが増加し、再発するシステムの故障により、ユーザーの信頼とロイヤルティが時間の経過とともに低下する。どうすればいいか。現在のリソースの使用効率とシステムの真のスケーラビリティを評価する。ピークイベント（新しいクライアント環境の立ち上げやAIモデルのトレーニングなど）の場合、平均ワークロードの2〜3倍の容量予備を計画する必要がある。これは特にAIプロジェクトで重要である。予測メンテナンス、コンピュータビジョン、ドキュメント認識、または生成的なR&Dモデルを実行するシステムには、トレーニングと推論の両方に専用のコンピューティングパワーが必要である。十分なGPU容量があることを確認し、CPU/GPUメトリックに基づいて自動スケーリング（HPA、VPA、またはKEDA）を構成するだけでなく、待ち時間、キューの長さ、または受信リクエストの数などのビジネスメトリックに基づいても構成する。オーケストレーションなしの自動化中央集権的なデータオーケストレーションなしにAIをスケーリングすると、混乱が生じる。チームは異なるデータセットを使用し、一貫性のない結果を生み出す。クラスター、キュー、実行環境のインフラストラクチャオーケストレーションの欠如により、リソースの重複、サーバーダウン、負荷分散の競合が生じ、同時に数十のジョブが実行されると、これらの故障が増加し、自動化されたリリースではなく、チームは手動での同期に時間を浪費することになる。どうすればいいか。まず、チームの標準ワークフローをマッピングして、自動化するべきプロセスと中央集権的なオーケストレーションの一部となるべきプロセスを特定する。MLOpsプラットフォーム（MLflow、Prefect、Kubeflow、またはAirflowなど）を使用して、データ収集、トレーニング、デプロイ、監視までの管理されたパイプラインを構築する。このアプローチにより、モデルバージョンの追跡、データ品質の管理、環境の安定性の維持が可能になる。自動化されたプロセスは、モデルデプロイの時間を短縮し、人間によるエラーのリスクを最小限に抑える。セキュリティの低いレベル会社がNISTやISOなどのフレームワークに従わず、セキュリティメカニズムを自動化していない場合、AIソリューションのスケーリング時に重大な課題に直面することになる。これらには、シャドウAIによって引き起こされるデータ漏洩や、複数のリージョンに展開されたモデルのコンプライアンス問題が含まれる。スケーリングによりアクセスポイントの数が増え、セキュアな推論が確保されていないシステムは、脆弱性が増大する。どうすればいいか。NIST、ISO 27001などの業界標準フレームワークに基づいて、セキュリティとコンプライアンスのポリシーを策定する。これにより、スケーリング時に一貫したセキュリティ基準が確保される。MTTD（平均検出時間）とMTTR（平均回復時間）などの重要な運用KPIを監視して、インフラストラクチャの回復力を評価する。シャドウAIとアウトソーシングプロセス（人間が関与する）に対するポリシーを実装し、少なくとも50%の手順を自動化する。中央集権的な監視と最適化の欠如スケーリング中に、モデルパフォーマンス、リソース使用状況、コストのリアルタイム監視が欠如すると、ローカルの問題からシステム全体の問題に変化する。モデルとワークロードの数が増加すると、わずかなデータドリフトやGPUの過剰使用がパフォーマンスの低下とシステムの故障を引き起こす。中央集権的な可視性がなければ、これらの問題は検出されず、時間の経過とともに蓄積し、システムはスケーリングの各段階で不安定になる。どうすればいいか。問題をリアルタイムで検出してモデルパフォーマンスとリソース使用状況を最適化できる監視ツールを使用する。Kubernetesでフォールトトレランスを確保して、高い可用性を実現する。これにより、ダウンタイムを防ぎ、安定性の追跡を容易にする。CPU使用率やダウンタイム（1%以下に保つ）などの重要なメトリックを定期的に監視して、非効率性を迅速に特定し、リソース使用状況を最適化する。結論スケーリングは、課題だけではなく、システムの改善が必要な場所を特定する機会でもある。Metaの経験は、テクノロジーの巨人でも限界に直面することを示している。しかし、問題を適切に検出することで、より賢明な決定が可能になり、成長の次の段階への道が開けられる。
