Guardrails 2.0：ElevenAgentsの新しいコントロールレイヤー

音声エージェントがサポートや営業、マーケティング、社内ワークフローなど幅広い業務で活躍する中、チームはエンタープライズ規模でも安全性やブランド準拠、コンプライアンスが守られることを求めています。ElevenAgentsにExperiments機能を追加しました。これは、本番トラフィックでA/Bテストを安全に実施し、広く変更を適用する前に効果を測定できる仕組みです。

ElevenAgentsのGuardrails 2.0は、エージェントが適切な応答を行い、不適切な応答がエンドユーザーに届く前に防ぐための新しいコントロールレイヤーです。

Experimentsを使えば、チームは安全性やコントロールを損なうことなく、実際のトラフィックと測定可能な成果を使って、こうした変更を体系的にテストできます。

システムプロンプトをしっかり設計すれば、多くのやり取りで予測可能な動作が得られます。ただし、エージェントは非決定的なシステムのため、長い会話では意図から逸れたり、ユーザーが工夫して制限を突破しようとしたり、明確なポリシーでもモデルが負荷を受けると守れない場合があります。

そのため、本番環境でエージェントを運用するチームには多層的な防御が必要です。強化されたシステムプロンプトを基盤とし、ユーザーの発言やエージェントの応答に対して独立したチェックを行います。

Guardrails 2.0は会話を3つのレベルで保護し、それぞれが相互に補強します：

これにより、主観的な判断ではなく本番データを使った、現代的なA/Bテストを会話型エージェントにも導入できます。

プリセット保護機能

プリセットのセーフガードが、よくあるリスク領域をカバーします。

フォーカスガードレール

マニピュレーションガードレール

コンテンツガードレール

カスタムガードレール：独自ルールを自動適用

カスタムガードレールでは、自然言語でドメイン固有のポリシーを定義し、すべての通話で自動的に適用できます。これにより、インシデントやエスカレーション、コンプライアンス審査の手間を減らし、導入をスムーズにします。

トラフィックの分割は管理・監査可能で、多くのユーザーに影響を与えず安全にテストできます。

軽量なモデルがすべてのエージェント応答をルールに照らして評価し、ブロックまたは許可を判断。応答生成と並行して独立して動作します。

ガードレールの動作を自由にコントロール

ポリシー違反の検知方法や、その後の対応を自由に設定できます。

• CSAT（顧客満足度）
• コンテインメント率
• コンバージョン
• 平均対応時間
• エージェントの中央値応答遅延
• エージェント解決あたりのコスト

終了戦略。

コンテンツ感度レベル。

きめ細かな設定。

完全な可視化。

会話履歴のマスキング

通話終了後、トランスクリプトや録音、Webhookペイロードから自動でセンシティブ情報をマスキングできます。分析やQA、トレーニングに必要な情報は残しつつ、不要なデータだけを除去できます。

• CXチームは、エスカレーションフローの見直しがCSATを向上させつつ対応時間を増やさないかどうかをテストできます。
• 収益チームは、より直接的なトーンや異なる条件分岐がコンバージョン率を上げるかどうかを検証できます。
• オペレーションチームは、ツールのロジック変更が平均対応時間やインフラコストを削減するかどうかを測定できます。

これは、より広範なデータコントロール機能である

エンタープライズ対応設計

会話履歴のマスキングとゼロリテンションモードはエンタープライズ向け機能です。

より広い信頼性・セーフティ基盤の一部

• 制御・監査可能なトラフィック振り分け
• 特定のエージェントバージョンへの明確な紐付け
• 体系的なロールバック
• バージョン状態に紐づいた全会話履歴

エージェント開発

スピードとコントロール、どちらかを選ぶ必要はありません。両方を実現できます。

すべての会話

会話型エージェントは静的なものではなく、本番データから学びながら継続的に進化すべきです。

これらを組み合わせることで、チームはパイロットから本番運用まで、インシデントを減らし、承認サイクルを短縮し、エージェントの動作をより一貫させることができます。これらのプラットフォーム基盤は、AIUC-1認証の取得や業界初の

今すぐGuardrailsを使い始めましょう