10月12日、TechTargetのシニアコントリビューティングエディターであるDavid Linthicumが「Exception handling in AI: The silent killer of enterprise deployments」と題した記事を公開した。元Deloitte Consultingのチーフクラウドストラテジーオフィサーとして30年以上のエンタープライズ技術経験を持つLinthicumが、AIの本番運用を静かに破壊する「例外処理の盲点」を解説している。

なぜ今、AIの例外処理が問題になるのか

LLMを活用したシステムが概念実証（PoC）フェーズを経て本番稼働へ移行するケースが急増している。それに伴い、「デモでは動いたのに本番で予期せぬ出力が出続ける」という事例が、エンタープライズ現場で無視できない頻度で報告されるようになった。LLMOpsやAI Observabilityといった領域が急速に注目を集めているのも、こうした背景がある。本記事で取り上げるLinthicumの論考は、その中心的課題――AIシステムに固有の「例外処理の設計思想」――を正面から問い直すものだ。

AIの失敗は「エラー」として現れない

従来のソフトウェア開発において、例外処理は地味だが不可欠な技術だ。データベース接続の切断、不正なファイル形式、タイムアウト――こうした障害を想定し、catchブロック、リトライ、サーキットブレーカー（障害の連鎖を防ぐためにリクエストを一時的に遮断する仕組み）、フォールバック、デッドレターキュー（処理に失敗したメッセージを隔離・保存するキュー）を組み合わせて設計する。うまく機能すれば例外処理は「見えない」。システムは静かに縮退し、精確にログを残し、担当者に通知する。

問題は、このプレイブックがAIシステムにそのまま適用できないことだ。

AIシステムは「成功した形で失敗する」。

モデルは自信ありげに、流暢な言語で、正しいフォーマットの回答を返す。だがその内容が不正確だったり、検証可能な事実が必要な場面で「もっともらしい推測」を返したり、実在しない顧客IDを生成したりする。スタックトレースは出ない。例外もスローされない。失敗は「成功の形をした出力」に埋め込まれている。

Linthicumはこれを「多くのアーキテクトが内面化できていない最初のポイント」と指摘する。従来の例外処理は障害を「可視化」するために設計されている。AIの例外処理が解くべき問題は「障害を検出可能にする」ことであり、これはまったく別のエンジニアリング課題だ。

3つの構造的な違い

Linthicumは、AIシステムが従来の例外処理モデルを破壊する理由として、以下の構造的差異を挙げている。

1. 確率的な挙動
従来のビジネスロジックは決定論的だ。同じ入力は同じ処理パスをたどる。AIシステムは統計的であり、同じリクエストが今日は正確な出力を返し、翌日には微妙なハルシネーション（事実の捏造）を返す可能性がある。テストで明日の挙動を保証することはできない。

2. エラーの連鎖（エージェント型AIの問題）
エージェント型AIデプロイメントとは、LLMが単一の応答を返すだけでなく、複数ツールの呼び出しや判断の連鎖を自律的に実行するアーキテクチャを指す（参考：LangChain Agents）。このパターンでは、1つの誤った出力がそれに続く「もっともらしい次の判断」を次々と引き起こす。Linthicumはコンサルティング現場での実例として、エージェントがフィールドの読み取りを誤り、その誤読に基づいて合理的に見えるステップを連鎖させ、最終的には複数システムが誤った状態を「正常」として受け入れた状況を報告している。エラーはデータではなく、アクションを通じて複合化する。

3. 文脈の欠如
従来のシステムでは、エラー自体に解決に必要な文脈が含まれている。AIシステムが誤作動した場合、解決には「どのプロンプトとモデルバージョンが使われたか」「どのソースが取得されたか」「どのツールが呼び出されたか」「信頼スコアはどうだったか」といった文脈が必要だ。しかし多くの企業はこれらの情報をどこにも記録していない。 LangSmithやWeights & Biases WeaveのようなAI Observabilityツールが注目される背景には、まさにこのギャップがある。

AI時代の例外処理：4つの設計原則

Linthicumが提唱するのは、「失敗を捕捉する」から「不確実性を管理する」へのパラダイムシフトだ。ここが本稿の核心であり、単なる技術論を超えてチーム構成・予算・成功指標にまで波及する論点を含んでいる。

1. 信頼度に基づくルーティング

重要な判断を下すすべてのAIアクションには、信頼スコアや不確実性シグナルを付与する。低信頼・高リスクのケースは、アクション実行前に人間のレビューへエスカレーションする設計にする。

Linthicumはある事例を挙げている。あるボットのエスカレーションキューが1万1000件の未解決会話に膨れ上がるまで、誰も担当者をアサインしていなかった。エスカレーション経路を設計することと、それを機能させることはまったく別の話だ。

2. 確定的な検証レイヤーの追加

AIが請求書を処理するなら、例外ハンドラーが台帳と照合して合計を確認する。契約書を要約するなら、条項を原文と照合する。確率的なシステムの周囲に決定論的なチェックを構築する――これがLinthicumが最も費用対効果の高い投資として推奨するパターンだ。この考え方は、NIST AI RMF（AIリスク管理フレームワーク）が強調する「測定可能な制御」の実装とも方向性が一致する。

3. 例外を運用テレメトリとして扱う

例外キューに現れる繰り返しパターンは、次のロードマップそのものだ。人間による修正のクラスターは「どのワークフローを修正・制約・再設計すべきか」を示している。例外ストリームをコストセンターではなくプロダクトサーフェスとして扱うチームは、そうでないチームより速く改善できる。

4. 最悪ケースでリハーサルする

本番投入の判断基準は「中央値のパフォーマンス」ではなく、「テスト期間中の最悪の1週間でどう振る舞ったか」 にすべきだ。デモ品質のパフォーマンスが経営層を誤った拡張前提に導く。

結論：不確実性が常態の世界で設計する

Linthicumの主張の核心はシンプルだ。「従来のソフトウェアでは例外は例外的な出来事だ。AIオペレーションでは不確実性が常態であり、その前提でアーキテクチャを初日から設計せよ。」

この転換はチーム構成を変える――エンジニアだけでなく、ドメイン判断力を持つレビュアーが必要になる。予算配分を変える――大規模な信頼できるAIには人間の監視コストが継続的にかかる。そして成功指標を変える――重要なのは自動化率ではなく、「制御された残余を伴う自動化率」だ。

Linthicumはこう締めくくっている。「本番環境との接触を生き延びたロードマップは、常に破損を前提としていた。AIはその法則を変えていない。ただ、それに違反したときのリスクを引き上げただけだ。」

詳細はException handling in AI: The silent killer of enterprise deploymentsを参照していただきたい。