本番環境でエージェントを運用しているチームの多くは、そのエージェントが本当に機能しているかを自信を持って説明できません。
封じ込め率は答えられます。ダッシュボードも見せられます。しかし、エージェントが特定の顧客になぜそのように回答したのかを尋ねると、答えに詰まってしまいます。誰かがエンジニアリングチームにチケットを起票し、誰かがログを掘り返す。数日後にようやく答えが得られるかもしれません。
その遅れは、時間以上のコストを生みます。AIから最大の成果を引き出しているチームは、AIを最もよく理解しているチームである傾向があります。McKinseyの調査によると、AIから最も大きな収益効果を得ている企業、つまりEBITの少なくとも20%をAIによるものとしている企業は、AIを説明可能にする取り組みを実践している割合が他社より高いことがわかっています。エージェントを理解することは「あれば望ましいもの」ではありません。それこそが価値を引き出す方法なのです。
では、なぜエージェントを理解するのに今もエンジニアが必要なのでしょうか。そして、ポリシーの更新やガードレールの強化など、得られた知見に基づいて行動するのに、なぜ今も設定に詳しい人が必要なのでしょうか。
私たちは、エージェントの構築と管理に高度な技術的専門知識は必要ないと考えています。その信念から生まれたのがMagiです。
Magiのご紹介
Magi（発音は「マギー」）は、Mavenの新しいAIアシスタントです。チームで最も頼りになる人に話しかけるように、普段の言葉で対話できます。Magiが行うことは3つです。
- 監視する。 エージェントのデータについて、Magiに何でも質問できます。今週、顧客から最も多い質問は何か。エージェントはどこでつまずいているのか。先月から何が変わったのか。クエリを書いたりレポートを待ったりすることなく、答えが得られます。
- 説明する。 会話を指定して、その理由を尋ねられます。エージェントはなぜその判断をしたのか。なぜここではエスカレーションし、あそこではしなかったのか。Magiはログではなく、わかりやすい言葉でその推論を説明します。
- 作成する。 新しいポリシーに対応するガードレールの作成や、分析結果に基づくエージェントの設定をMagiに依頼できます。何を変更すべきかを見極め、変更案をまとめるという手間のかかる作業をMagiが担います。
Agent Designerに組み込み
MagiはAgent Designerの中、作業中のエージェントのすぐ隣にあります。Magiは画面に表示している内容を把握しているため、目の前の会話、Charter、バリアントについて質問すれば、その文脈に基づいた回答が得られます。そのままページを離れることなく、インサイトから改善へと進めます。
サポート責任者、CXマネージャー、エンジニアのいずれであっても、「なぜエージェントはこうしているのか？」への答えは、質問1つで得られます。
保存するのはあなた
Magiがあなたの承認なしに設定を変更することはありません。Magiが提案するすべての変更は、あなたのレビューと承認を待ちます。
これは意図的な設計です。エージェントを構築するエージェントの価値は、それが構築するものへの信頼があってこそです。エンタープライズにおいて、「なぜエージェントはこうしているのか？」という問いに「AIが変更したから」は許される答えではありません。だからこそ、調査と作成はMagiが担い、意思決定はあなたが行います。
誰もが実践できるAgent Ops
エージェントの本番稼働は1つのマイルストーンです。その品質を維持し続けることこそが本当の仕事です。私たちはこの仕事をAgent Opsと呼んでいます。
ソフトウェアに携わったことがあれば、DevOpsをご存じでしょう。コードのリリースはゴールではなく、運用と改善はそれ自体が1つの専門分野であるという考え方です。Agent Opsは、同じ考え方をAIエージェントに当てはめたものです。エージェントのパフォーマンスを監視し、その振る舞いの理由を理解し、ポリシーの変更や新たな質問に応じて改善し、何をどう変更し誰が承認するかを管理する、継続的な取り組みです。これがなければ、エージェントはビジネスのニーズから少しずつずれていきます。これがあれば、エージェントは稼働するたびに毎週良くなっていきます。
これまで、Agent Opsは主に技術者の仕事でした。Magiは、それを担える人の範囲を変えます。実際の例を見てみましょう。本来エスカレーションすべきでなかった会話が、返金リクエストにエスカレーションされていることに気づいたとします。CXマネージャーがMagiに「なぜこの会話は返金リクエストにエスカレーションされたのか？」と尋ねます。Magiは会話を最初から最後まで確認し、過去30日間の同様の返金エスカレーションを調べ、関連するCharterを比較します。そして原因を特定します。顧客が健康上の問題に言及するたびに会話を返金エスカレーションに回す設定になっており、このロジックが過去30日間で137件の会話で発動していたのです。Magiは、返金エスカレーションを行う条件を絞り込むよう、Foundations、Subscription Troubleshooting、Refund HelpのCharterの修正案を作成します。マネージャーが変更をレビューして承認すると、次に健康上の問題に触れた顧客はエスカレーションされることなく、適切なサポートを受けられます。Magiがなければ、この修正には数日かかっていたでしょう。誰かが問題に気づき、チケットを起票し、技術担当者がCharterをまたいでロジックを追跡するのを待つ必要がありました。Magiがあれば、会話1つで完結し、問題に気づいた本人がそのまま修正できます。
これが、誰もが実践できるAgent Opsです。何が起きているかを理解し、何を変えるべきかを見極め、改善を続ける。その結果、顧客を最もよく知る人たちが形づくることで、エージェントは良くなり続けます。
先行公開：普段お使いのツールでMavenを
Magiは、Mavenの中でエージェントと連携するための手段です。さらに私たちは、チームが普段使っているツールにMavenを取り込む新しい方法も提供し始めています。
- Maven MCP。 Claudeなど、チームがすでに使っているAIアシスタントにMavenを接続できます。CXチームは、分析からQBRの準備、スライドやドキュメントの作成まで、接続済みの他のツールと併せて、普段の業務にMavenのデータやインサイトを取り込めます。
- Maven CLI。 開発者やソリューションエンジニアは、コマンドラインからMavenを操作できます。Claude Codeなどのコーディングアシスタントと組み合わせれば、エージェントの構成の確認や会話の取得など、必要なことを普段の言葉で指示できます。
現時点では、どちらも必要な場所でMavenのデータやインサイトを活用するためのものです。今後は、参照だけでなくアクションの実行も可能になる予定です。詳細は近日中にお知らせします。
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Magiをお試しいただける日を心待ちにしています。いくつかの機能はローンチまで秘密にしています。監視、説明、作成はMagiの出発点であり、到達点ではない、とだけお伝えしておきます。
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