Schneider Electricは60を超えるAIエージェントを100カ国以上で本番で使っている。運用を担当するのは350人規模のAI Hubチームで、基盤はAWS EKSに置いたセルフホスト版LangSmithだ。社内ツールの一つは16万人の社員が使うアシスタントとして動いている。

大事なのはエージェントの数ではなく、LLMの出力がプロンプトの少しの変更で変わりやすい点だ。同社は観測しやすさ、出力の評価、本番投入の管理を重視している。

特にエネルギー業界のような規制の厳しい分野では、使いやすさより統制が優先される。外部のクラウドAIに頼らず自社環境に閉じているのも、セキュリティとコンプライアンスが判断を左右するからだ。

大企業のAI活用は実験から本番運用に移りつつある。派手なデモより、予測しにくい部分をどう監視・評価・追跡するかが鍵になる。規制産業では、早く入れる仕組みより、責任を持って長く運用できる基盤が選ばれやすい。

一般的なトレーダーにはほぼ関係ない。長期でエンタープライズ向けの基盤を設計・運用できる人やファンドが有利だ。