関連動画

AIワークフローにおけるヒューマン・イン・ザ・ループの設計パターン — 関連動画

この記事では、「ヒューマン・イン・ザ・ループ」を安心感を与えるだけの言葉ではなく、運用設計上の選択肢として捉え直します。すべての操作の承認、例外のレビュー、出力のサンプリング、事後監査、エスカレーション、ワークフローの停止などです。以下の動画では、実用的な承認マトリクスの視点と、2つの実装方法を組み合わせて学べます。必要に応じて人間へ意図的に連絡できるエージェントシステムと、一時停止・再開を行い、説明責任を維持するクラウドワークフローです。

主な選択肢

17:06
12-Factor Agents:信頼できるLLMアプリケーションの設計パターン-Dex Horthy、HumanLayer

AI Engineer

Dex Horthyは、信頼できるエージェントシステムの大部分が、少数のLLM呼び出しを規律あるソフトウェアで囲んだものだと説明します。プロンプトとコンテキストウィンドウを自分で管理し、制御フローを決定論的に保ち、ワークフローに判断が必要な場合はツール呼び出しを使って人間に連絡します。これは記事の承認、例外処理、エスカレーションのパターンに直接対応しています。

このセクションから得られるもの: 一時停止、再開、人間への判断依頼を行い、ビジネス上の状態をモデルの推測から分離できるAIワークフローの設計方法を学べます。

視聴または事前に知っておくべきもの: ツール呼び出しまたは複数工程のAIワークフローに関する基本知識が必要です。

AI Expertの注記: 「エージェント」という枠組みを、自律性の演出ではなくソフトウェアアーキテクチャとして捉えてください。長期的に有効な教訓は、明示的な状態、決定論的な制御フロー、実際に機能する人間への引き継ぎ経路です。

動画ページを開く

あわせて見たい動画

18:00
AWS re:Invent 2025:マルチエージェントAIへのHuman-in-the-Loop制御の実装(CNS428)

AWS Events

人間による制御が必要なビジネス上の場面を挙げるライトニングトークです。重大な判断、取り消せない操作、規制要件、信頼を構築する段階、曖昧なエッジケース、適切な縮退運転を扱います。また、MCP elicitation、Step Functionsのコールバック待機、承認ノードといった具体的な実装方法も示します。

このセクションから得られるもの: 問題発生後の非公式な手動レビューではなく、明示的なワークフローチェックポイントとして承認ゲートを実装する方法を確認できます。

視聴または事前に知っておくべきもの: イベント駆動型ワークフロー、クラウドオーケストレーション、エージェントとツールの連携のいずれかに関する経験が必要です。

AI Expertの注記: AWSのサービス名やプレビュー機能は変わる可能性があります。判断基準と一時停止・再開のパターンを活用し、実際に運用する技術スタックで同じ制御を実装してください。

動画ページを開く