Splunk Observability + Galileo：AIへの信頼の橋を架ける

「エージェント型チームメイト」の時代は、もはや未来の構想ではなく、すでに現実のものです。AIエージェントが代わりに業務を担うことで、人間は重要なビジネスワークフローを再構築し、顧客とのやり取りを効率化し、日常業務を自動化して、より戦略的な業務に集中できるようになります。

IDCが「エージェント型AIへの転換期」と説明したように、企業は今後も数年間にわたり、組織のあらゆる層にエージェント型AIを組み込んでいくでしょう。IDCの予測によると、「2027年までに、エージェント型自動化によってエンタープライズアプリケーションの40%以上の機能が強化され、次世代AI運用モデルの基盤が築かれるとともに、ビジネスプロセスとワークフローの3分の1が再構築される」見込みです。¹

しかし、エージェントは単なる「もう1つのサービス」ではありません。従来のソフトウェアとは異なり、エージェント型アプリケーションは、入力やビジネスロジックが同じでも、常に一貫した出力を生成するとは限りません。予測不能な形で動作したり、さらには障害を起こしたりすることもあります。こうした動作や障害は、従来のオブザーバビリティ(可観測性)アプローチでは捉えきれません。

AIエージェントは、ハルシネーションを起こしたり、正確なコンテキストなしで対応したり、有害な応答を返したりするかもしれません。エージェントの誤動作は、従業員の信頼を損なうだけでなく、莫大なコストを招くこともあります。それは、エージェントとの1回のやり取りで数千ものトークンが消費され、コストが急速に膨れ上がる可能性があるためです。さらに、有害な出力により、顧客からの印象を悪化させ、組織の収益に悪影響を及ぼすおそれもあります。

これが、今日の企業が直面している現実のジレンマです。つまり、AIエージェントを使う必要がある一方で、これらのエージェントを確実に意図したとおりに動作させるための信頼性、ガバナンス、ガードレールが欠けているのです。業務に不可欠な本番環境の運用においてAIエージェントの役割が拡大するにつれ、「AIに対する信頼のギャップ」という新たな課題が浮上しています。

Galileo機能をSplunk Observabilityに統合

SplunkがGalileoを迎え入れることを嬉しく思うのは、そのためです。Galileoのチームとテクノロジーは、お客様が抱える「AIに対する信頼のギャップ」の解消を後押ししてくれます。

シスコではこのたび、Galileoの買収を完了しました。Galileoの専門分野は、エージェント開発ライフサイクル全体にわたるマルチエージェントシステムの評価、オブザーバビリティ、およびリアルタイム保護です。その取り組みは、今日の現実と、組織がAI時代に成功するために求められる要件に合致しています。すなわち、より強力な評価メカニズム、エージェントの品質や運用リスクを反映したメトリクス、そして意図しない動作をエージェントが実行した場合に自動で介入するランタイム制御です。

GalileoのテクノロジーをSplunk ObservabilityのAI Agent Monitoringに統合することで、すでに利用されているAIオブザーバビリティ機能が大幅に強化されます。これにより、お客様は、エージェントが意図したとおりに機能しているという確信を得られるようになります。

評価、オブザーバビリティ、ガードレール、抑制されたトークンコスト

Galileoは主に以下の3つの領域で、「AIに対する信頼のギャップ」の解消に貢献します。

• 強力でカスタマイズ可能なすぐに使える評価機能：強力でカスタマイズ可能なすぐに使えるAI評価機能を提供します。これにより、チームはあらゆるエージェント、ツールの呼び出し、ハンドオフを、品質、コスト、パフォーマンスメトリクスとともに可視化して、エージェントの実際の動作を把握できます。また、豊富な評価機能ライブラリを備え、事実による根拠付け、安全に関するコンプライアンス、応答の一貫性などを評価できます。チームはこれを活用することで、導入初日からエージェントのプロンプトや出力をテスト、測定、改善できます。
• リアルタイムのガードレール：Galileoは不適切な動作を検出するだけでなく、ブロックします。プロンプトや有害な出力を200ミリ秒以内に検出して遮断することで、プロンプト攻撃、ハルシネーション、データ漏洩などがもたらす不適切な出力を、エンドユーザーに届く前に阻止できるようになります。
• コスト効率に優れた評価：Galileoの小規模言語モデル(SLM)ファミリー「Luna-2」を使用することで、組織はエンタープライズ規模で常時稼働のエージェント評価とガードレールを実現できます。Luna-2モデルは、高速かつ低コストで、AI評価専用に構築されています。低遅延かつ低コストでメトリクス評価を行うため、組織は最先端モデルを使用する高価なLLMによる評価に頼る必要がなくなります。これにより、本番環境のトラフィックを継続的に評価し、死角をなくすことができます。

こうした機能により、AIエンジニアリングチームは、AIエージェントの開発ライフサイクル全体で、評価、監視、保護の強化、改善ができるようになります。

信頼できるAIの未来

Splunkのミッションは、可視性とインサイトを提供して、デジタルシステムの安全性と信頼性を支え続けることです。そして、このミッションには、現在そして未来のビジネスを支えるエージェントも含まれていなければなりません。

Galileoの買収により、AIオブザーバビリティ分野における業界リーダーとしてのシスコの地位は、いっそう強化されました。シスコ、Splunk、Galileoは連携して、お客様が「AIに対する信頼のギャップ」を乗り越える支援をするとともに、AIエージェントを単に強力なだけでなく、信頼でき、安全なものとして活用できる未来を推進していきます。

¹IDCブログ、「An IT tech leader’s guide through the agentic pivot (エージェント型への転換期におけるIT技術リーダー向けガイド)」、2025年11月20日

このブログはこちらの英語ブログの翻訳、前園 曙宏によるレビューです。