AIエージェントをエンタープライズシステムに組み込むプラクティス 【フィードバックループ・フライホイール】 💡 デプロイして終わりになっていませんか？本番のユーザー評価を改善サイクルに回す仕組みが必要です。 ユーザーフィードバックを体系的に収集し、evalデータセット化して継続的に品質を改善するパターンです。 🔥 解決する課題 - デプロイ後の品質改善サイクルが回らない - モデル変更やデータ変化による品質劣化を検知できない - どの問題から改善すべきか判断するデータがない 🏗️ 提案パターン 暗黙シグナル（やり直し・離脱・修正操作）と明示シグナル（thumbs up/down・テキストフィードバック・有人エスカレーション）の両方を収集します。低評価やエスカレーション事例をevalデータセット化し、回帰テストに組み込みます。改善の優先順位は低評価の頻度と影響度で決定し、プロンプト・ツール・ルーティング・RAGの改善に活用します。改善後はeval gateで回帰検証してから再デプロイします。全件レビューは不可能なので、低評価は全件、正常系は5〜10%を起点にサンプリングし、実測で調整します。 ✅ 選定条件 - 向き：継続運用するすべての本番エージェント - 不向き：使い捨ての実験やPoC ⚠️ 落とし穴 - 暗黙シグナルを見落とすと、ユーザーが明示的に不満を表明しない品質劣化を検知できません - 収集したフィードバックを改善アクションに繋げる運用プロセスがないと、データが溜まるだけで終わります - ゴールデンデータセットの更新を怠ると、eval gateが形骸化し新しい問題パターンを見逃します 🛠️ 実装方針 1. アプリ内UIやSlackリアクション（thumbs up/down）でフィードバックを収集し、暗黙シグナル（やり直し・離脱・修正操作）もイベントとして自動検知します 2. 低評価・エスカレーション事例を自動的にevalデータセットに変換し、回帰テストスイートに組み込むパイプラインを構築します 3. 低評価の頻度と影響度でダッシュボード化し、改善の優先順位を可視化します（低評価は全件、正常系は5〜10%をサンプリングの起点とします） 4. 改善後のプロンプト・ツール・ルーティング変更はeval gate（P26）で回帰検証し、品質劣化がないことを確認してから再デプロイします 5. LLM-as-judgeによる自動評価と人手評価を組み合わせたA/Bテスト基盤を整備し、改善効果を定量的に計測します #AIエージェント# #エンタープライズアーキテクチャ#