※本記事は2026年10月27日に米国で公開されたSalesforce Expands Agent Fabric to Automatically Stop Runaway Costs and AI Agent Failures Before They Impact Customersの翻訳です。本記事の正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語が優先されます。

米国Salesforce（以下、Salesforce）は本日、プラットフォームをまたいでAIエージェントを管理・統制するAIコントロールプレーン「MuleSoft/Agent Fabric」の機能として、Agent Evals、API Evals、および高度なコスト管理機能を発表しました。企業がAI活用を拡大するにつれ、ユーザーが気づかないうちにAIエージェントが障害を起こしたり、誤った回答を返したり、誰も気づかないままコストを積み上げたりする恐れがあります。

CIOやAI推進リーダーは、エージェントの品質が低下した際の自動介入や、利用量を予算内に抑える厳格なコスト管理により、顧客からの苦情や予想外のコスト増大問題を事前に把握できるようになります。

MuleSoft/Agent Fabricは1日に12億件を超えるリクエストを処理しており、大規模なエンタープライズAIが求めるAIコントロールプレーンとなります。

ASICS DigitalのDigital Commerce担当エンジニアリング ディレクター、プーナム・デシュパンデ（Poonam Deshpande）は次のように述べています。「Agent Evalsはただ問題があると通知するだけではありません。AIエージェントの品質が低下すると、Agent Fabricが自動的に介入し、適切な担当者に通知したり、AIエージェントをオフラインにしたりできます。小さな問題がお客様に大きく影響してしまう前に問題に対処できるようになりました。これこそが、AIエージェントを大規模に運用するために欠けていたピースであり、事業全体でAIの活用を広げ続ける自信につながります。Salesforceと協力し、Agent Evalsのベータ版づくりに貢献できることを楽しみにしています」

AIエージェントの基盤となるモデル、API、コスト、システムが進化するなかで、企業のAIエージェント利活用に関する問題が気づかれないまま表面化することがあります。起こりうる問題を先回りして捉えるには、AIエージェントのパフォーマンス評価を継続的に構築・維持・実施する必要があります。しかし現状では、AIエージェントを運用している組織のうち、実際のトラフィックで評価を行っているのは半数に満たないのが実情です。問題が見つかったとしても、担当者を探し出し、AIエージェントを制限するための社内承認を得るまでの間、AIエージェントは有害な結果を出し続け、なおかつトークンコストを積み上げ続けます。96%の企業が複数のプラットフォームでAIエージェントを運用しており、「Fin」のようにすぐに使えるエージェント自体も増えているため、管理・統制の必要性は高まり続けています。

「運任せのAI」から継続的な制御へ

これらの課題に対応するため、MuleSoft/Agent Fabricは、企業がすでにAIエージェントの管理・統制に使っているコントロールプレーンに、継続的な評価の実行と自動介入の機能を提供します。

• Agent Evals: エージェント導入前にテストを自動生成し、本番環境で稼働中のエージェント、LLM（大規模言語モデル）、MCPサーバーを定義した品質のしきい値に照らして評価します。結果が基準を下回った場合は、あらかじめ定義しておいた介入「Agent Kill Switch」を含む）をします。チームのポリシーで承認が必要とされる場合は、承認プロセスを経て実行されます。
• API Evals: AIエージェントは、依存するAPIが変更されると障害を起こします。API Evalsは、API仕様から機能テストとパフォーマンステストを自動生成し、互換性を損なう変更を本番環境にデプロイする前に捉えます。
• 高度なコスト管理: FinOps DashboardとModel Walletにより、AI予算の責任者はAI支出を一つの画面上で把握でき、予算超過前にリクエストを止めるための厳格な予算上限を設定できます。さらにCost Optimization Policiesは、セマンティックキャッシュ、ペイロードの圧縮、レスポンスの絞り込みによって、トークン使用量を最大75%削減します（テストシナリオに基づく）。

評価とガバナンスを組み合わせることで、チームは、エージェントがタスクを正しく完了しているか、適切なツールを使っているか、効率的に動作しているか、セキュリティポリシーに従っているかを確認できます。これらの結果をあらかじめ定義した対応につなげることで、プラットフォームをまたいでエージェントを統制するための手作業が減り、企業はエージェント導入後もエージェントを意図どおりに稼働させ続けられます。

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MuleSoft & Agent Fabric担当SVP 兼 GMのアンドリュー・コムストック（Andrew Comstock）は次のように述べています。「企業によるAIエージェント利用拡大の迅速化には、エージェントの精度とAI予算をどれだけ維持できるかで決まります。現状では、誤った回答や支出の急増に気づくことと、それを止めることは別の業務です。Agent Fabricなら、この二つをまとめて扱えます。エージェントやAPIの評価、AIコスト管理、介入が一つにつながるので、問題が起きてもすぐに手を打て、安心してエージェントを増やしていけます」

問題を未然に防ぐ制御が実際にどのようなものか、見てみましょう。ここでは、稼働中の注文サポート エージェントのトークンコスト削減を検討している小売企業を例にします。

• シナリオ: ある小売企業が、エージェント運用コストを下げるために、注文サポート エージェントの接続先AIモデルをより低コストなものに切り替えます。
• 検知: モデルの変更後、Agent Evalsが予定されたテストを自動で実行し、遅延している注文に関してエージェントが不正確な情報を案内していることを検知します。
• 解決: Agent Evalsが品質上の問題を自動的にフラグ付けし、人が関与する運用を望む同社の設定に基づいて、エージェントを隔離するための承認を運用者（人）に求めます。人による承認後、エージェントは隔離され、その間にチームは、遅延注文の扱いに関するエージェントの指示を改善します。新しい指示を使って低コストモデルで評価を再実行し、期待どおりに動作することを確認してから、本番環境に戻します
• 結果: 小売企業は、品質上の問題を自動で検知でき、必要なときには人による介入を開始できるため、自信を持ってAIエージェントによるコスト削減を進められます。これにより、顧客体験を守りながら、事業としてAIエージェントをより高度に制御できるようになります。

既存のプラットフォームやゲートウェイをまたいでさらに拡張

Agent Fabricはすでに、主要なAIプラットフォーム上のエージェントを自動検出し、コントロールしています。今回の2つのアップデートにより、社内環境やサードパーティ環境で稼働するエージェント、他社のゲートウェイで管理されるAPIにも対象が広がります。

• Custom Agent Scanner: Agent Fabricの自動検出を、社内環境、ファイアウォールの内側にあるシステム、標準でサポートされていないサードパーティのプラットフォームにまで拡張します。カスタムスキャナーを構築すれば、エージェント、モデル、MCPサーバー、APIを検出してAgent Registryに登録でき、資産を一つずつ手作業で登録する必要はありません。
• Open Policies for Federated API Gateways: Azure、Apigee、Kongのゲートウェイをまたいで、APIポリシーの検出、適用、追跡ができます。IPアドレスの許可リストやレート制限などのポリシーを、一つずつではなく、一度の操作ですべてに適用できます。

Capitaの AIエンジニアリング ディレクター、ティーナ・スティーブンス（Tiina Stephens）は次のように述べています。「お客様は、重要なサービスの日々の運用を私たちに任せてくださっており、そうした業務にAIエージェントが組み込まれるケースが増えています。Agent Fabricは、エージェントを大規模に統制する中核たるAIコントロールプレーンとなります。Agent Evalsは、AIエージェントが明確なビジネス成果やサービス成果に沿って機能しているかを検証するのに役立ちます。これらの機能により、運用担当者とAIエージェントを連携させながら、自動化を責任ある形で推進できます。必要なときに適切な人の介入を確保することで、お客様が頼りにしている信頼できる成果を提供し続けられるようになるのです」

GE Appliances（Haier傘下企業）のEnterprise Transformation担当エグゼクティブ ディレクター、アダム・ジョーンズ（Adam Jones）は次のように述べています。「大企業で今、AIに関して行われていることの多くは、単発の取り組みで、ガバナンスや可視性が欠けています。Agent Fabricにより、エージェントとその開発者を確認でき、問題が起きたときには停止できる、統一されたコントロールプレーンを手に入れました。こうして、試験導入の段階から、信頼に支えられた本格的な企業規模の活用へと進めるのです」

Newell Brands Global Customer Service担当バイスプレジデントのスティーブ・シグリスト（Steve Sigrist）は次のように述べています。「カスタマーサービスにAIエージェントを導入するにあたり、あらゆる段階でエージェントを導き、監督できるようにしたいと考えています。Newell Brandsは、安全なAIコントロールプレーンとしてAgent Fabricを活用し、すべてのブランドのすべてのAIエージェントが可視化され、統制され、説明責任を果たせるエージェンティック エンタープライズを構築しています。こうして、お客様の信頼を損なうことなく、インテリジェントなサービスをグローバルに拡大しているのです」

提供時期：

• Agent Evals: 2026年11月にベータ版を提供予定です。2027年1月に提供を開始する予定です。
• API Evals: 2026年11月にベータ版を提供予定です。2027年1月に提供を開始する予定です。
• Custom Agent Scanner: 本日、ベータ版の提供を開始しました。2027年1月に提供を開始する予定です。
• Agent Kill Switch: 本日、提供を開始しました。「Triggered-Agent Kill Switch」は、2027年1月に提供を開始する予定です。
• Open Policies for Federated API Gateways: 本日、提供を開始しました。
• FinOps Dashboard、Model Wallet、Cost Optimization Policies: 本日、提供を開始しました。

本記事には、開発中でまだ提供されていないサービスや機能への言及が含まれる場合があります。お客様は、すでに提供されている機能に基づいて購入をご判断くださいますようお願いいたします。

詳細情報：

• エンタープライズAIのコントロールプレーンとして機能する「Agent Fabric」の概要は、こちら。
• AIコストの管理方法の詳細は、こちら。

本記事、または公式に言及されている未提供のサービスや機能は現在利用できないものであり、予定通りに、または全く提供されない可能性があります。お客様は、現在利用可能な機能に基づいて購入をご判断くださいますようお願いいたします。