AIエージェントの例外処理設計とは？止め方と戻し方を先に決める
AIエージェントを本番で回し始めると、精度そのものより、想定外にどう戻すかが重要になります。例外が起きた時に全部再試行する設計だと、誤更新や重複実行が増え、逆に全部止める設計だと現場負荷が上がります。
そのため、例外処理では「何が起きたか」だけでなく、「どの戻し方を選ぶか」を先に決める必要があります。
本記事のポイント
- AIエージェントの例外処理は、再試行、手動確認、停止、隔離の4つに分けると設計しやすくなります。
- 入力不備とツール障害を同じ例外として扱うと、不要な再試行や誤処理が増えやすくなります。
- 例外処理はRunbookと監査ログに接続して初めて運用可能な仕組みになります.
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このページで答える質問
- AIエージェントの例外処理はどう設計すべきですか？
- 再試行と手動確認はどう分けますか？
- 止めるべき例外は何ですか？
- 監査ログやRunbookとはどうつながりますか？
例外を4種類に分ける
| 例外の種類 | 推奨する戻し方 | 理由 |
|---|---|---|
| 入力不備 | 手動確認 | 元データを補わない限り再試行しても直らない |
| ツール障害 | 再試行 | 一時的な通信失敗なら自動回復できることがある |
| 権限エラー | 停止 | そのまま進めると統制違反になる |
| 業務ルール違反 | 隔離 | 本流から外して別確認に回す方が安全 |
再試行と手動確認を混ぜない
再試行が有効なのは、一時的な外部障害やタイムアウトのように条件が変われば成功するケースです。入力不備や承認未済のような状態は、待っても解決しないため、手動確認や承認待ちとして分ける必要があります。
停止と隔離の使い分け
停止は、その処理全体を進めてはいけない場合に使います。隔離は、全体停止までは不要だが、その件だけ別ルートに回すべき場合に向いています。たとえば、Salesforce更新前に必須項目が欠けている案件は隔離、権限外オブジェクトへの書き込みは停止、という分け方です。
こうした判断は 運用Runbook と 監査ログ に残しておかないと、後から原因追跡が難しくなります。人がどこで止めるかという観点では、Human in the loop の設計とも直結します。
よくある質問
AIエージェントの例外処理はどう設計すべきですか？
例外の種類ごとに、再試行、手動確認、停止、隔離のどれで戻すかを先に決めると整理しやすくなります。
再試行と手動確認はどう分けますか？
条件が変われば成功するものは再試行、入力補完や承認が必要なものは手動確認に分けるのが基本です。
止めるべき例外は何ですか？
権限違反、外部送信前の承認欠落、想定外の高リスク更新などは停止対象にしやすいです。
監査ログやRunbookとはどうつながりますか？
どの例外をどう処理したかを監査ログに残し、同じ失敗の再発防止策をRunbookに反映する流れでつながります。
