AI901-Foundry#55-3
注: この問題は、同じ前提を持つ一連の問題の一部です。それぞれの問題には異なる解決策が提示されます。
前提
ある人事系企業が、社内 IT サポート用のチャット型 AI を Foundry single-agent で構築します。社員が問い合わせると、知識ベース検索 / チケット作成 / FAQ 回答 / 必要なら担当者へエスカレートを自律的に行う必要があります。Microsoft 公式パターンに沿った設計が求められます。
解決策
agent に Azure AI Content Safety と Application Insights を統合し、tool 呼び出し失敗時の自動再試行 / 致命的応答の人間レビュー キュー送り / 利用メトリクス (tool 呼び出し頻度 / 応答時間 / エスカレート率) の継続監視を本番運用に組み込みます。
この解決策は目的を満たしますか?
解説
【判定: はい】の理由rnContent Safety + Application Insights + 自動再試行 + 人間レビュー キューの統合は、Microsoft 公式が agent 本番運用に推奨する完全な観測 + ガードレール構成です。Content Safety は prompt injection / 有害コンテンツを抑止し Responsible AI の Reliability and safety を担保、Application Insights は tool 呼び出し頻度 / 応答時間 / エスカレート率 等の運用指標を時系列で可視化し SRE / プロダクト チームに継続洞察を提供します。tool 呼び出し失敗時の自動再試行は agent の堅牢性を高め、致命的応答 (機密情報漏洩 / 不正確な指示等) を人間レビュー キューへ送る設計は Accountability 原則の中核実装です。IT サポート業務のように継続改善が必要な領域では、これらの観測 + フォールバック ループが本番品質維持の鍵となります。rnrn【「いいえ」が違う理由】rn本ソリューションは agent 本番運用の Microsoft 推奨パターンを完璧に実装しており、観測性 / 堅牢性 / Responsible AI のすべてを満たします。「目的を満たさない」と判断する根拠はありません。

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