　従来のAIエージェントは、仕様変更や業務手順の変更への対応負荷が高く、継続運用が困難になる点が課題とされていた。そこでMAAFは、エージェンの構築から運用、改善までを1つのライフサイクルとして扱う。既存のマニュアルや会議録画などの非構造化データから要件を自律的に抽出し、複数の構成案を提示する。人間は専門コンサルタントとヒアリングを行うような対話型セッションを通じ、設計の論点を整理するだけで、マルチAIエージェントシステムの自動構成が可能となる。

　構成案の生成の際には、変更によってかえって性能が低下する「誤進化」を防止するため、生成された候補を実行環境上で事前検証し、効果が確認された変更のみを本番環境へ反映する制御機構を備えている。特に影響の大きい重要な変更については、人の承認プロセスを組み込むとともに変更履歴を監査可能な形で保持し、ガバナンスと安全性の両立を図る。また、運用過程で得た成功パターンや失敗理由を構造化して蓄積し、類似のユースケースへ横展開することで、次のシステム構築や改善の効率を高める循環を生み出すという。

　富士通は今後、同フレームワークを富士通のAIプラットフォーム「Fujitsu Kozuchi」や、エンタープライズ向け生成AI「Takane」と連携させ、業務に特化したAIエージェントの開発と運用基盤としての展開を加速する方針だ。

　まずは小売業における発注業務や、システム開発／モダナイゼーションにおける調査／影響分析／テスト、営業業務における提案準備など、複雑で属人化しやすい業務領域への適用から進める。MAAFの提供を通じて、AIエージェントを単なる初期構築の自動化ツールとしてではなく、企業の運用を通じて進化し続ける事業変革の基盤として定着させることを目指す。

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