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9つのエージェント — AI Guardrail Labのラインナップ

ショーケースオフィスはAI Guardrail Labです — AIインシデント分析とガードレール設計に協働して取り組む9つの専用エージェントから構成されています。本システムはパートナー要件に基づきスコープを定め、ワークショップで実際に動く成果物として構築されました。

ラインナップ

1 · Incident Collector

OECD AIID、AIAAIC、Stanford、Damien Charlotinから実世界のAIインシデント事例を収集・整理します。Stage-1プラー相当。Sonnet。

2 · Root Cause

技術的、プロセス的、組織的要因を分析します。被害からメカニズムへ遡って分析。Opus。

3 · Threat Modeling

攻撃経路、悪用シナリオ、被害ベクトルをマッピングします。STRIDE方式の敵対的分析。Opus。

4 · Guardrail Designer

予防、検知、ブロック、監査の各種コントロールを設計します。インシデントファミリーごとのコントロールセットを出力。Opus。

5 · Dev Process

ガードレールをSDLC/PDLCワークフローに統合します。Pre-commitフック、CIゲート、リリースチェック。Sonnet。

6 · Policy-as-Code

チェックリスト、設定、フック、テストを生成します。「ポリシーをコード化」する生産担当。Sonnet。

7 · Claude Hook

Claude CodeおよびClaude Agent SDK向けの自動チェック。具体的なフック実装を提供します。Sonnet。

8 · Evidence & Audit

意思決定の経緯、参照、結果、承認を保持します。来歴の番人。Sonnet。

9 · Critic

抜け漏れや盲点をレビューします。「何が欠けているか」を見つけるエージェント。Opus。

どう協働するか

インシデント到着時の典型的なフロー。

1 Incident Collector ──► raw incident report
2 Root Cause ──► technical + process + org factors
3 Threat Modeling ──► attack paths from this incident family
4 Guardrail Designer ──► control set
5 Dev Process ──► where in the SDLC to insert controls
6 Policy-as-Code ──► checklists, configs, tests
7 Claude Hook ──► concrete hook code
8 Evidence & Audit ──► decision trail captured
9 Critic ──► what did we miss?

順次パイプラインです。各エージェントは前段のエージェントが書いた内容を読みます。ステップ9のCriticは、任意の前段エージェントの再実行を起動できます。

なぜ9つで、5つではないのか

当初の要件は AIインシデント分析とガードレール設計エージェント でした。3つのスーパーエージェント(コレクター + 分析者 + デザイナー)にまとめることもできましたが、9つにすることで以下が得られます。

  • エージェントごとの予算制御(Opusは必要な箇所のみ — Root Cause、Threat Modeling、Guardrail Designer、Critic)
  • SOULの境界がより明確に
  • エージェント単位の拡張が容易 — エンジニアは他に触れずCriticだけを書き換え可能
  • 監査トレイルがより読みやすい — どのエージェントがどの主張を書いたかが明確

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プラットフォームではなく、アプリケーション

9エージェントのGuardrail Labは、基盤の上に構築された1つのアプリケーションです。基盤は同じまま、異なるチームが異なるオフィスをその上に構築します。これは最初の事例であり、今後さらに多くが生まれます。