本番稼働と監視
エージェントを本番環境に展開し、分析とモニタリングを有効にして、エージェントの安全なパフォーマンスを長期にわたって維持する継続的なレビューの周期を確立します。
本番環境への展開はプロセスの終わりではなく、継続的な監視と改善サイクルの始まりです。本番稼働前に監視を設定して、本番運用の初日からパフォーマンスベースラインを取得できるようにします。
本番環境に展開
展開する前に、フェーズ 5 の検証ゲート基準がすべて満たされていること、および必要な組織の承認 (セキュリティレビュー、AI ガバナンスの承認) が得られていることを確認します。
展開時に、非本番ビルドのすべてのロール、ACL、ユーザー ID 構成、Guardian 設定、およびプライバシーポリシーが本番インスタンスに正しくレプリケートされていることを確認します。アクセス制御と Guardian 構成は、すべての展開シナリオで自動的に転送されるわけではありません。
分析とモニタリングのアクティブ化
本番稼働当日に次の監視機能をセットアップします。
- Now Assist アナリティクス
- Now Assistスキルと AI エージェントの全体的な使用状況、パフォーマンス、アダプションを監視します。「Analyzing Now Assist performance」を参照してください。
- AI エージェントアナリティクスダッシュボード
- 展開されたエージェントに固有の AI エージェントの使用状況、効率の向上、解決までの時間、タスククローズの傾向を追跡します。「AI Agent Analytics dashboard」を参照してください。
- Now Assist ガーディアン アナリティクス
- ガードレールのパフォーマンスを監視して、本番環境で不快なコンテンツ、プロンプトインジェクションの試行、機密性の高い対象の検出が発生する頻度を追跡します。「Now Assist Guardian analytics」を参照してください。
ベースラインを確立する
フェーズ 2 で定義した成功基準に照らして初期本番メトリクスを記録します。生産稼働の最初の週のベースライン測定は、将来のすべての最適化決定の基準点となります。
少なくとも、初日から次のことを記録します。
- エージェントの実行ボリューム (発動数)。
- タスクのクローズ率と回避率。
- カテゴリ別 (不快なトピック、プロンプトインジェクション、機密トピック) 別の Guardian 検出数。
- アクセス制御の失敗はすべてログに記録されます。
継続的な監視とレビュー
エージェントの安全なパフォーマンスを維持するために、次の定期的なアクティビティをスケジュールします。
- 通常の Guardian ログのレビュー
- 定期的に Now Assist ガーディアン ログをエクスポートして確認し、検出されたコンテンツの新たなパターンを特定します。「」を参照してください。検出率の増加は、エージェントがターゲットになっているか、プロンプトを改良する必要があることを示している可能性があります。
- アクセス制御監査
- エージェントを呼び出すことができるロールを誰が保持しているかを定期的に確認し、組織のロールとチーム構造が進化しても、ロールマスク構成に最小特権の意図が反映されていることを確認します。
- パフォーマンスレビュー
- ベースラインと成功基準に照らして、エージェントのパフォーマンスメトリクスを確認します。AI エージェントアナリティクスダッシュボードと Now Assist アナリティクスを使用して傾向を特定し、プロンプトの絞り込みや構成の変更が必要かどうかを判断します。