AIエージェントの行為分類――責任経路を壊さないための Action Class Matrix

Zenn / 4/25/2026

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Key Points

AIエージェントの「行為」を分類し、責任の所在（責任経路）が崩れないようにするための考え方としてAction Class Matrixを提案している。
行為の種類を整理することで、どの意思決定・承認・ログ/監査が必要かを明確化し、運用上の事故や説明不能な挙動を抑える狙いがある。
エージェント設計・導入時に、権限や安全策を行為クラスに紐づけて適用することで、ガバナンスを実装しやすくする。
「責任経路を壊さない」観点から、実装者・運用者・ステークホルダーそれぞれの役割分担を考えるためのフレームワークになっている。

はじめに前回の記事では、AIエージェントの判断・承認・実行・停止・修復を、人間社会の責任構造へ戻すための層として Responsibility Pathway Layer を定義した。ただし、Responsibility Pathway Layer を考えると、すぐに次の問いにぶつかる。そもそも、AIエージェントの行為をどう分類するのか。読むだけの行為。提案する行為。内部状態を変える行為。外部へ影響を出す行為。戻せる行為。戻せない行為。緊急停止すべき行為。これらを同じ「AIの実行」として扱うと、責任経路はすぐに壊れる。 AIエージェントにツールを持たせると、で...

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