【SA】自律型AIエージェントをどう設計するか。システムアーキテクトに求められるLLM統合設計

機能設計から推論設計へ

システムアーキテクト（SA）にとって、生成AIは単なる「外部API」ではありません。

システムの中心で判断を下す自律型エージェントとしてどう統合するかが、これからの設計の肝となります。

AIエージェントেরアーキテクチャ設計

AIの応答には時間がかかり、コスト（トークン）も発生します。

ユーザーを待たせないためのメッセージキューを活用した、非同期処理やイベント駆動型設計が不可欠です。

また、ルーティングロジックによる「安価なモデル」と「高性能モデル」の使い分けなど、トークンコストの最適化も重要なテーマです。

RAG（検索拡張生成）の最適化

AIに社内知識を正確に答えさせるためのRAGは、SA試験の記述問題でも頻出テーマです。

検索精度とスケーラビリティを両立させるための、適切なベクトルDBの選定が求められます。

情報をどう切り分け、AIが理解しやすい「文脈」を作るかというチャンキング戦略の設計思想を磨きましょう。

ハルシネーションを防ぐガードレール設計

AIによる「間違った回答」をシステム的にどうフィルタリングするかが課題です。

有害な入力や不適切な出力をAI自身に自己チェックさせる、入力・出力のバリデーションが重要です。

また、ユーザーの評価を元に検索ロジックやプロンプトを継続的に改善する、フィードバックループの構築を目指してください。

まとめ

機能要件だけでなく、AI特有の「振る舞い」を制御する堅牢なアーキテクチャを目指しましょう。

設計の力でAIの力を引き出し、システムの可能性を無限に広げることができます。

次世代のアーキテクトとしての第一歩を、今ここから始めましょう。