THE SCHOOL OF KAMOS

巨大なターミナル駅を思い浮かべてみてください。駅長室のモニターには、混雑で見づらくなるのを防ぐために「直近で改札を通った100人」だけを一覧表示する枠が設けられています。ところが、駅の統計係が「モニターに100人並んだから、今日の集計はこれでおしまい」とペンを置いてしまったらどうなるでしょうか。終日何万人もの乗客が行き交おうとも、駅全体の平均通過スピードも総乗降客数も、すべて「最初の100人分」だけの不完全な記録になってしまいます。現場のシステムで起きていたのも、まさにこの事態でした。Web画面を快適に見せるための表示枠の制限が、システム全体の健康状態を測るための統計処理そのものを途中で遮断していたのです。

この問題を解決するため、現場では「真実を測る計算」と「人間が見る表示」の責務を完全に分離する改修を行いました。バックエンドに届いた行動記録（テレメトリトレース）を100%全件走査して正確な総数やメトリクスを算出する計算処理と、ブラウザに小分けで届けるページネーション表示の処理を別系統に分けたのです。さらに、画面側には100件、300件、500件、1000件と表示枠を切り替えられるセレクタを新設し、画面の軽快さを損なわずに全体像を把握できるようにしました。自律的に動くAIエージェントにとって、自分自身の行動ログという「計器」が狂っていては適切な状況判断ができません。観測データの正確さを担保することは、堅牢なAIシステムを支える第一歩となります。