エージェント・ロジックによる最適化

大規模言語モデル（LLM）を企業で安全かつ低コストに活用するためには、LLM単体ではなく「エージェント・ロジック」を組み込むことが不可欠です。エージェント・ロジックとは、知識グラフやアルゴリズム、プログラム分析ライブラリなどのソフトウェア要素を指し、LLMの処理を意図した業務フローへ導く役割を果たします[1]。

IBMの例では、メインフレームのレガシーコード（Cobolなど）を解析する「watsonx Code assistant for Z」において、事前の静的解析結果を利用するエージェントを構築しました。この手法により、LLMに依存するアプローチと比較して、回答精度を維持しながらトークン消費を約30分の1に抑えることに成功しています[2]。

また、設備の保守業務向けエージェントでは、有向非巡回グラフを用いてエンジニアリングの文脈を与えることで、不正確な推論を57%削減し、トークン消費を平均77%削減しました[3]。大企業がエージェントを導入する際は、こうした仕組みによるシステム全体の効率化が鍵となります[4]。