はじめに：前回からの続編として
前回の記事「AutoGPT × OODAループ【実践＆応用編】」では、AutoGPTにOODAループの思考パターンを組み込むことで、AIが自律的に「観察→仮説→意思決定→行動→再評価」を繰り返す構成を紹介しました。
今回はさらに一歩進めて、AgentOps（AI運用管理）にKPIを組み合わせることで「自己改善ループ」を実現する構成を解説します。
なぜAgentOpsにKPI連携が必要なのか？
OODAループは「行動→結果→再評価」が回って初めて意味を持ちます。
しかし、多くのAutoGPT導入例では「とりあえず動くエージェント」にとどまり、“成果を可視化しない”まま改善できずに終わるケースが多発しています。
例えば…
- Agentが提案した改善案は“良かった”のか？
- 収集した情報は“精度が高かった”のか？
- 実行タスクのうち“何件が有効だった”のか？
このような疑問に答えるには、「行動を定量的に評価できるKPIの仕組み」が不可欠です。
全体像：AgentOps + KPIによる自己改善ループ
このループにより、AIエージェントの“運用実績”をもとに学習と最適化が継続的に回る構成が実現します。
実装ステップとTips
① Agentの行動ログを収集
- 例：SlackやNotionに残されたAgent発言・アクションログを取得
- BigQueryなどに集約し、日次で行動別にスナップショットを記録
② KPI評価関数を定義
- 指標例：情報精度、完了率、リードタイム、発言の反応率 など
- Python関数で処理を自動化 → AirflowやGASでもOK
③ BIツールでの可視化
- Looker Studio（無料）やMetabase（OSS）で以下の可視化例：
- タイムラインで日別のAgent成果
- ヒートマップでKPI偏差の推移
- ステータス別ドリルダウン
④ 分析結果に応じて再プロンプト生成
- 例：「応答スピードが落ちた → Agentの思考ステップを短縮化」
- 再学習は週次でスケジューリング or Agent自身に任せる
ChatOps × KPI連携：実用例で理解する
| 観点 | ログ取得元 | KPI指標 | 自動評価方法 |
|---|---|---|---|
| 情報収集 | Slack | 情報取得精度 | 有用発言数 / 全発言数 |
| 意思決定 | GPTログ | タスク完了率 / 応答正確性 | 成果ログのトラッキング |
| タスク実行 | Notion | 実行率 / 実行速度 | 実行件数 / 指示件数 |
| 対話UX | Slack DM | ポジティブ反応率 | ポジティブ率 / ネガティブ率 |
| 改善提案 | Agent DB | 採用率 / ROI貢献度 | 採用施策数 / 提案数比 |
SRE視点でのAgentOps設計Tips
- 可観測性（Observability）：Agentの“振る舞い”をログ/メトリクス化
- Error Budget管理：Agent提案の誤作動許容閾値をKPIと連動
- Incident Response自動化：特定KPI悪化時にAgent設定をリセットするAuto-healing設計
- SLI/SLO定義：Agentの応答時間、タスク成功率、自己改善速度 などを明確に設定
実装構成サンプル
まとめ：AIエージェントは、いっしょに育てていく存在
今回の記事では、「AutoGPT × OODAループ × KPI連携」という少し実験的な取り組みについて、自分なりに内容をまとめてみました。
- KPI連携を組み込むことで、**AIエージェントが自律的に改善していく仕組み（AgentOps）**が実現可能
- 行動ログ × BI分析 × 自己最適化により、**“回るAI”ではなく“育つAI”**に
- SRE的視点を加えることで、業務に耐えうる品質・再現性を担保できる
AIって「使って終わり」じゃなくて、どんどん変えていける存在なんだな、と感じることが増えています。
特に、OODAループを回すような仕組みと組み合わせると“やってみる → 結果を見る → 調整する”のサイクルが、少しずつですが回ってくるものと考えてます。
その中で出てきたのが、
「行動の良し悪しをどう評価する？」
「改善ポイントは何？」
という“指標＝KPI”の必要性です。
自分自身も、まだまだ勉強中ですし、正解のない領域だからこそ、小さく作って試して、繰り返しながら育てていく姿勢を大事にしています。
生成AIやエージェント運用が、単なる“ツール”ではなく、仲間として一緒に強くなっていけるように。