## 要約
### AIの信頼性向上に必要な「可視性」
最近のAIシステム導入において、信頼性とガバナンスは単なる期待に依存するものではありません。大規模言語モデル（LLM）を企業システムとして信頼できるものにするためには、可視性が不可欠です。多くの企業がLLMを導入しようとする中で、実際のAIの意思決定過程やそれがビジネスに与える影響を把握できていないという現状があります。
この背景には、早期のクラウド導入に似た企業の競争があります。しかし、可視性がないと、AIの運用は無政府状態になり、信頼を失うリスクが高まります。例えば、ある大手銀行では、LLMを用いてローン申請を分類したものの、重要なケースの18%が誤って処理されていたことが後に発覚しました。可視性がなかったため、問題が見逃されてしまったのです。
企業がAIを成功させるためには、まず成果を明確に定義し、その成果を達成するための設計を行うことが重要です。さらに、AIシステムには、プロンプトやコンテキスト、ポリシー、成果とフィードバックの3層からなる構造的な可視性モデルが求められます。このモデルを通じて、各意思決定のトレースが可能となり、監査や改善が実施できるようになります。
信頼性を確保するためには、サービス信頼性工学（SRE）の手法をAIに適用し、重要なワークフローに対する目標を設定することも必要です。このような取り組みが、企業のAIシステムの信頼性を高める鍵となります。
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## 編集部コメント
AIの進化は私たちの働き方や創造性に新しい可能性をもたらしています。この動向がどのように発展していくか、引き続き注目していきましょう。
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**元記事**: [https://venturebeat.com/ai/why-observable-ai-is-the-missing-sre-layer-enterprises-need-for-reliable](https://venturebeat.com/ai/why-observable-ai-is-the-missing-sre-layer-enterprises-need-for-reliable)
**公開日**: Sat, 29 Nov 2025 19:00:00 GMT
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*この記事はAIアシスト編集により作成されています。*
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