VIGIL: 企業ITサポートのためのエッジ拡張型エージェントAIへ

arXiv cs.AI / 2026/3/18

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要点

  • VIGILは、デスクトップ上に常駐するエージェントを展開して、現場状況に基づく診断、企業知識の検索、そしてポリシーに基づく是正措置を、ユーザーのデバイス上で、明示的な同意とエンドツーエンドの可観測性を伴って実行する、エッジ拡張型のエージェントAIシステムである。
  • 制限された資源を持つ100のエンドポイントを対象とした10週間のパイロットで、VIGILは対話回数を39%削減し、診断を少なくとも4倍速く行えるようになった。
  • システムは、マッチしたケースの82%でセルフサービスでの解決を可能にし、ユーザーは優れた使い勝手、強い信頼、低い認知的負荷を報告しており、信頼には透明性が重要であることが特に指摘されている。
  • 知識ベースのカバー範囲が限定されていても、オンデバイス診断は依然として価値があり、エンタープライズ全体の端末群に対する継続的改善のための安全性と可観測性を提供する。
  • 本研究は、安全性・可観測性・ユーザー同意の考慮を強化したうえで、エージェント型AIをエンタープライズ全体へスケーラブルに展開するための基盤を確立する。

要旨: エンタープライズITサポートは、異種デバイス、変化するポリシー、および中央で解決するのが難しい発生頻度の低い故障モードによって制約されています。私たちは、エッジ拡張型のエージェントAIシステムである VIGIL を提案します。デスクトップ上に常駐するエージェントを展開し、現場対応の診断、企業知識の検索、およびポリシーに基づく是正処置を、明示的な同意とエンドツーエンドの可観測性を備えて、ユーザーのデバイス上で直接実行します。10週間のVIGILの運用ループのパイロットを、100のリソース制約下のエンドポイントで実施したところ、VIGILは対話回数を39%削減し、診断を少なくとも4倍速く達成し、対応したケースの82%でセルフサービスによる解決を支援します。ユーザーは、4つの検証済み指標において卓越した使いやすさ、高い信頼性、低い認知的負荷を報告しており、定性的フィードバックでは透明性が信頼のために極めて重要であることが強調されています。特筆すべきは、過去のマッチが利用できない場合にシステムの評価が高くなることがあり、デバイス上の診断が知識ベースの網羅性に依存せず価値を提供することを示唆しています。このパイロットは、機器群全体にわたる継続的な改善のための安全性と可観測性の基盤を確立します。