DXC Technology、LangChainと提携し、ガバナンスを備えたAIエージェントを拡大

DXC Technologyは2026年10月13日、ミッションクリティカルなエンタープライズIT環境全体で、ガバナンスを備えたエージェント型AIを推進するため、LangChainと提携すると発表した。同社のオーケストレーションプラットフォームOASISはすでに本番稼働しており、規制対象業界や複数の地域にまたがる125の顧客環境への展開を進めている。LangChainは、オープンソースのエージェントフレームワークLangGraphと、エージェントエンジニアリングプラットフォームLangSmithを手がける企業だ。

LangGraphの基盤とLangSmithの新規ライセンス契約

DXCはすでにOASISでLangGraphを利用していた。同社はOASISを、ミッションクリティカルなIT運用のためのインテリジェントなオーケストレーションプラットフォーム兼運用モデルと説明している。今回の提携により、DXCはOASISのエージェントの開発、評価、可観測性を支援するため、LangSmithのライセンスも取得する。LangGraphはオープンソースのオーケストレーションフレームワークとして、タスクの委任、状態管理、人間が関与するワークフローを担う。一方、LangSmithはエージェントの開発、評価、可観測性を支えるツールを提供する。DXCによると、これらの機能を組み合わせることで、重要なテクノロジー環境で求められるエンタープライズの文脈、ガバナンス、人間による監督、継続的な保証を適用しながら、AIエージェントの構築、オーケストレーション、評価、継続的な改善が可能になる。

DXCが初めてOASISを発表したのは2026年4月28日であり、人間の専門知識とエージェント型AIを組み合わせたインテリジェントなオーケストレーションプラットフォームと説明した。新たなマネージドサービスの運用モデルのもと、サービス提供を事後対応型のサポートからリアルタイム運用へと移行するものだ。この発表では、OASISを、組織が既存のツールを置き換えるのではなく、それらの上で機能するオープンなエージェント型オーケストレーション層と説明している。また、DXCのプラットフォームのドキュメントでは、プラットフォームが置き換えることなく接続するシステムの例として、ServiceNowとDynatraceを挙げている。

DXCが報告した本番環境での成果

DXCによると、OASISはエンタープライズIT運用にこれらの機能を適用する。エージェントは運用上のイベントに対応し、問題を並行して調査し、複数のテクノロジー領域にわたる専門的な機能を活用する。また、判断や承認が必要な場合は人間をプロセスに加える。これにより、人間の専門家はより付加価値の高い意思決定に集中でき、エージェントは大規模な運用に必要な処理能力と速度を提供する。

同社によると、特定の本番環境でのユースケースでは、以前は53～90分かかっていたファイルシステムのインシデントを3～6分で解決できるようになった。データベースのパフォーマンスに関するインシデントの対応時間は2～3時間から5～12分に短縮され、かつて2～6日を要していた複雑な問題管理も、現在は8～10分で完了する。

DXC Technologyのグローバル・インフラストラクチャ・サービス部門プレジデントであるDan Grayは、「エージェント型AIには、企業が最も重要なテクノロジーを運用する方法を根本的に変える可能性があります。しかし、モデルだけでは不十分です」と述べた。Grayによると、500件を超える測定済みのユースケース全体で、OASISは解決時間を平均95％短縮しており、シニアエンジニアの判断と照らし合わせて検証した場合の診断精度は92％以上だった。

ガバナンスと人間による監督

発表によると、今回の提携では、ガバナンスと人間による監督を維持しながらAIエージェントの活用を拡大することが大きな焦点となっている。LangChainの技術を用いるOASISでは、エージェントが定められた権限の範囲内で動作しつつ、ミッションクリティカルな環境に必要な管理策を維持できる。具体的には、可逆性、影響、検証可能性、エージェントの実績などの要素に基づいてアクションを評価し、機密性の高いアクションは実行前に一時停止して人間の承認を求められる。また、エージェントの動作を可視化するため、エージェントの判断、ツールの呼び出し、結果を追跡する。DXCのプラットフォームのドキュメントによると、OASISではすべてのアクションを追跡でき、役割に応じたアクセス制御と、あらゆる段階で拡大または制限できる段階的な自律性を備えている。

DXCによると、OASISはエージェントを、それらが稼働する個々のエンタープライズ環境に即したものにする。エージェントは、システム固有および顧客固有の情報、DXCの運用に関する専門知識、ベンダーのドキュメントを活用できる。そのため、一般的なモデルの知識だけに頼るのではなく、各顧客環境の文脈や要件を踏まえて推論する。企業固有の文脈に、明確に定めたガバナンスポリシーと人間による監督を組み合わせることで、説明責任と制御を維持しながら、本番環境におけるAIエージェントの役割を拡大できると同社は述べた。

LangChainの最高執行責任者（COO）であるJulia Schottensteinは、先行する企業はエージェントスタックの主導権を握っていると述べた。彼女によると、これは自社の事業に合わせてハーネスを調整し、独自の文脈に基づいてエージェントを動作させ、本番環境でエージェントの信頼性を高めるガバナンスと継続的改善のサイクルを構築することを意味する。

オープンな導入モデルと技術ホワイトペーパー

DXCはOASISについて、特定のモデルに依存せず、サードパーティ製システムや顧客所有のシステムと相互運用できると説明している。そのため組織は、品質、コスト、レイテンシ、プライバシーの要件に応じて、ワークロードごとに異なるモデルを選択できる。また、このプラットフォームは稼働中も継続的に改善されるよう設計されており、エージェントの実行から得た知見をパフォーマンスに反映し、個々のシナリオから得られた教訓を時間をかけてシステム全体に取り込む。

DXCによると、導入先はパブリッククラウド、プライベートクラウド、専用環境、ソブリンクラウド環境にわたり、基盤となるアーキテクチャを再設計する必要はありません。また、顧客はデータ、ワークフロー、そしてプラットフォーム上に構築する運用機能を引き続き管理できます。

両社は、新たな技術白書「DXC OASIS：ミッションクリティカルなIT運用を支える基盤」で、そのアプローチを詳しく説明しています。この白書では、ミッションクリティカルな環境全体でガバナンス、説明責任、人間による監督を維持しながら、組織がAIエージェントを実運用に導入する方法を検証しています。