「エージェント」への過剰期待を戒める現実的アプローチ

多くの企業が「完全自律型AIエージェント」に過大な期待を寄せていますが、Anthropicの実証データはむしろ逆を示唆しています。製造現場の品質管理や設備点検など、B2Bユースケースでは、事前に定義されたワークフロー内でのLLM活用の方が安定性・再現性が高い傾向があります。CITECのプロジェクト経験からも、まずは「タスクの構造化度合い」を評価し、動的判断が必要な部分だけをエージェント化するハイブリッド設計が現実的です。

製造業における最適な導入戦略：ワークフロー vs エージェント

製造業では、工程異常検知や保守作業指示書生成など、ルールが明確なタスクが多く存在します。こうした領域では、LLMが固定されたツールチェーンを順次実行する「ワークフロー型」が適しています。一方、サプライチェーンリスク対応や多言語技術文書の解釈など、状況に応じた柔軟な判断が求められる場面では「エージェント型」の価値が発揮されます。CITECでは、両者の境界を明確にし、ROI観点から最適なアーキテクチャを選定するフレームワークを提供しています。

フレームワーク依存の罠とCITECの実装ベストプラクティス

RivetやVellumなどのGUIツールはPoC段階では迅速な検証を可能にしますが、本番環境ではプロンプトの微調整やログ監査が困難になるケースが少なくありません。特に製造業では、説明責任や監査要件が厳しく、ブラックボックス化はリスク要因となります。CITECでは、コードベースでプロンプトとロジックを明示的に管理しつつ、必要最小限の抽象レイヤーで開発効率を確保する「軽量カスタムフレームワーク」を推奨しています。これにより、運用フェーズでの継続的改善が可能になります。