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ビルトインの監視ツールであるLifeTime Analyticsを強化して、リアクティブWeb/モバイルアプリケーションのパフォーマンスに関するインサイトを設定なしで取得できるようにしました。

これで、顧客、ネットワーク、サーバー実行の詳細な分類と、アプリケーションポートフォリオ全体のApdexスコアを活用できるようになります。Code Quality（旧称「AI Mentor Studio」）と組み合わせることで、リアルタイムのパフォーマンスデータをコードベースのインサイトに直接接続します。悪化している画面をLifeTime Analyticsで追跡して、原因となっているコード検出事項を把握し、O11で迅速にトラブルシューティングすることができます。 

本機能は現在ベータ版での提供となっており、手動での有効化が必要です。

このたび、OutSystems Agentic Industry Solutionsポートフォリオを拡充する銀行向けの機能として、Agentic Loan Applicationsが登場しました。顧客向けのアプリケーション、ガバナンスを備えたエージェント、そして決定論的なワークフローを個人向け融資の1つのビルド済みシステムとして提供し、銀行が独自の商品、ポリシー、既存のバンキングシステムに適用できるようにしています。

本ソリューションは既存のバンキングシステムの上位レイヤーに構築されます。ポリシー、システム、依存関係といった銀行独自の運用コンテキストにエージェントが接続できるようになっているため、銀行側で融資の決定を制御しつつ、より効率的で正確な運用を実現できます。

機能:

• ガイド付きのエージェント支援型アプリケーションジャーニー: 対話型エージェントが、意図の把握、書類の収集と検証、身元と制裁のスクリーニング、そして既存のローン組成システムに渡す申請書へのまとめを行い、個人の無担保ローン申請者を支援します。
• 本番移行前のエージェント評価: どのバンキングエージェントも、妥当性、正確性、個人情報保護などの基準を網羅した10を超えるエージェント評価を受けています。また、モデルやプロンプト、ツールに変更があった場合は都度再テストを行い、エージェントがガードレールを確実に遵守できているかを確認します。
• コストと正確性を意識したテスト済みのモデル選択: OutSystemsは、Amazon Bedrockのモデルや事前選択済みのモデルを複数評価し、 最適な動作と最大82%のコスト削減を実現できるものを厳選しています。銀行側は、データの制御を維持しつつ、自行の商品、ポリシー、既存のバンキングシステムに応じてシステムを構成することができます。

ソリューションに含まれるもの:

• アプリ: ローン申請を開始・追跡するための顧客向けチャネルであるMobile Bankingに加え、融資担当者がAIの支援を受けながら申請の確認、処理、進行を行うバックオフィスワークスペースであるLending Console。
• エージェント: Lending Conversation Agentが、申請の検討から提出まで顧客にガイドを提供します。Lending Policy Agentは、商品、料金、条件などについての質問に、承認済みのドキュメントのみに基づいて回答します。Banking Document Agentは、融資の裏付け書類を検証し、具体的で追跡可能な齟齬にのみフラグを立てます。Lending Fraud Agentは、エビデンスに裏付けられた不正、KYC/AML、信用リスクインジケータを提示し、判断を担当する人間に知らせます。
• ワークフローとサービス: Lending Application Workflowが、申請、規制上のスクリーニング、リスク・不正評価、与信確認、融資担当者による検証、最終的な融資条件の提示、そして口座作成または不利益処分通知というライフサイクル全体のオーケストレーションを担当します。融資の状態、ステータスの履歴、監査については、融資サービスレイヤーに一元的に保存されます。
• 連携ゲートウェイ: 安定した定義ファイルが、信用情報機関、規制当局、コンプライアンス（OFAS規制、FinCEN/BSA、SSA eCBSV、DMDC MLA/SCRA、フェアレンディングチェック）、そしてコアバンキング連携を元のフローから分離します。

Banking Agents KitはOutSystems Forgeでも入手できます。バンキングアプリやエージェントを作成するための構成要素はOutSystemsプラットフォームに用意されています。

ODC SelfODCのセルフホスティングが、全方面での相互運用性をサポートするようになりました。これにより、OutSystems 11をセルフマネージドで実行している組織が、自身のカスタマーマネージドインフラ内で完全な制御を保ちつつ、ODCセルフホスティングを導入できるようになります。既存のO11環境とシームレスに接続できるため、移行の手間もかかりません。

機能:

• データの相互運用性: ODCのセルフホスティングにはData Fabric Connector for O11が含まれているため、セキュアな接続経由で直接O11のデータの読み取りや書き込み（作成、読み取り、更新、削除）を行うことができます。パイプラインをカスタム作成したり、データベースをコピーしたりしなくても、リアルタイムのO11コアデータをODC AIエージェントやアプリに接続できます。
• ロジックの相互運用性: ODC Self-Hosted apps can invoke O11 REST APIs through a dedicated private tunnel, eliminating public internet exposure. Reuse exis既存のO11ビジネスロジックを、一から再構築することなくODCアプリケーションで活用できます。h.
• ロジックの相互運用性: ODCセルフホスティングのアプリは、専用のプライベートトンネル経由でO11のREST APIを呼び出すことができます。このため、公衆インターネットへの公開を心配する必要がありません。既存のO11ビジネスロジックを、一から再構築することなくODCアプリケーションで活用できます。

メリット: 今回のアップデートにより、O11ユーザーがODCセルフホスティングを自身のインフラにデプロイし、O11/ODCの相互運用性を最大限活用できるようになります。引き続きO11を運用基盤としつつ、AIを活用したクラウドネイティブイノベーションも行えるようになっています。

O11の「AI Mentor Studio」の名称が、対応するODCの基盤エンジンの名前に合わせて「Code Quality」に変更されました。既存のカテゴリや検出事項、ステータスモデルに変更はありません。名称のみの変更となります。

このたび、開発履歴をすべて確認できるようになりました。また、O11のシステムエンティティ経由でパブリッシュ時のコメントをプログラムで直接取得したりクエリを行ったりして、コンプライアンス、追跡、監査のワークフローを自動化することができます。 

エンタープライズガバナンスの観点からすると、アプリケーションの変更の内容、日時、理由を追跡することは極めて重要です。しかし、明確な履歴を保持することは必ずしも容易ではありません。これまで、1-Click Publish時のコメントはプラットフォームデータベース内にロックされており、外部ツールからはアクセスできない状態にありました。そのため、基本的な監査証跡を維持するだけでも、手動で回り道をして追跡したり、直接データベースにクエリを行ったりしなければならず、これがデリバリーの遅延やエンドツーエンドのトレーサビリティの破綻につながっていました。 

この問題を解決すべく、O11でパブリッシュ済みのコメントをパブリックの読み取り専用システムエンティティとして公開することにしました。これにより、O11とその他のエンタープライズエコシステムとのギャップを埋めることができます。

Agent Monitoringがベータ版で登場しました。Agent Monitoringにより、DevelopmentからProductionまでの各ステージでエージェントがどう動作しているかを、開発者やAIエンジニアが完全に把握することが可能になります。エージェントごとに構成できるため、どのエージェントを監視するかを自由に選択できます。

あるエージェントで有効にすると、以下の項目を確認できるようになります。

• 各エージェント呼び出しの入出力トークン: 経時的な使用傾向の履歴も確認できます。
• 妥当性と安全性という新たな2つの品質シグナル; エージェントのトラフィックと使用データに基づいて自動的にスコアリングされます。
• あらゆるLLM呼び出しの入出力: エージェントが処理に使用したツールも記録されます。

これらを組み合わせることで、過去の実行で何が起こったかを正確に確認し、どこでエージェントの動作が遅くなったか、コストが発生したか、正確さを欠いたかを、ユーザーが気づく前に把握できます。

この機能はAnalyticsコンソールに完全に統合されており、エージェントの情報の詳細を確認できます。

AIガードレールは、事前定義済みのカテゴリを使用してエージェントを保護します。ただ、どの組織にもデフォルトでは対処しきれないコンテンツ、コンプライアンス、データ保護のルールがあるものです。そこで、独自のビジネスニーズに対応できるようにガードレールを進化させて、トピック、用語、データ形式などについてのカスタムルールを定義できるようにしました。

カスタムガードレールポリシー

システム管理者が、各エージェントに適用される組織のベースラインとして、3種類のカスタムポリシーを定義できるようになりました。

• Denied topicsでは、拒否するトピックを自然言語で指定できます。
• Word and phrase filtersでは、競合の会社名、社内のコードワード、センシティブなフレーズなど、具体的な用語を指定して単語やフレーズをフィルタリングできます。
• Custom PII patternsでは、正規表現で個人情報のパターンをカスタム定義します。これにより、従業員ID、口座番号、予約コードなど組織に固有の機密データ形式を検出し、ブロックまたはマスキングすることができます。

開発者は、ユースケースに応じてより厳格な制御を追加するなど、自身のエージェントに固有のルールでこの組織のベースラインを拡張することができます。ただし、管理者が設定したベースラインを下回る設定にはできません。そのため、柔軟にエージェントレベルで的を絞って厳格化しながらも、シームレスに組織全体を保護することが可能です。介入はすべてログに記録され、トリガーの根拠となったルールにトレースされるため、ガードレールの動作の監査やトラブルシューティングも容易に行えます。

ソフトウェアの開発中に複数のツールで機密データを扱っている場合、そのデータが実際どこに保存されているかを把握しておくことは、もはや利便性の問題ではなく、コンプライアンスやパフォーマンス、そして安全性を確保するために欠かせない要件になっています。このたび新たなリージョン可視化機能が登場したことで、OutSystemsの管理者は、データがどこで保存、実行、処理されているかを、ODC Portal内で直接、正確に確認できるようになりました。

この情報をODC Portalに直接表示することで、データ主権、データ所在地の要件、局地的なレイテンシーの最適化について、これまで以上に情報に基づいた判断を下せるようになります。

このたび、ODC Asset Portfoliosが新たに登場しました。この新機能では、単一のOutSystems組織内でガバナンスを行いながら、アプリケーション、ワークフロー、エージェント、ライブラリをビジネスニーズ、リスクプロファイル、デリバリー要件などで整理し、分離することができます。

B2BアプリケーションとB2Cアプリケーションの分離、複数部門への対応、AIの実験的な取り組み、様々なガバナンス要件への適応など、場面を問わず、Asset Portfoliosを使用するとプラットフォームの複雑化を避けつつ独立した運用・デリバリーモデルを定義することができます。

AIアシスタントにコンテキストを伝える作業が、バグ報告書の提出と同じようでは困ります。とはいえ、最近までODC StudioでMentorとやりとりする際には、何を開いているか、何を選択しているか、何をしようとしているかを開発者自ら伝える必要がありました。長いプロンプトを記述しなければならず、ハルシネーションも多いため、自然とは言いがたい対話エクスペリエンスになっていました。

そこで、開発者がODC Studioで開いたり選択したりしているものをMentorが認識できるようにしました。画面、サーバーアクション、ロジック要素などにカーソルを合わせると、Mentorが自動的にコンテキストを認識します。「これはどんな機能ですか？」、「このロジックフローを説明してください」、「このエラーを修正してください」などのように入力すると、手動でコンテキストを書き込まなくても、正確でコンテキストに沿った回答が得られます。

• アクティブな選択を把握: Mentorは、画面のボタン、サーバーアクションのIfノード、Aggregateなど、開発者がODC Studioで何を選択しているかを把握して、そのコンテキストに基づいて応答を作成します。
• 現在のビューを認識: 選択した要素だけでなく、Mentorは開発者が何を開いているかも理解します。そのため、カーソルを別の場所に合わせていても、「このフロー」や「この画面」といった表現で的確に伝わります。
• 自然言語によるプロンプト: 質問に入る前に自分の現在地を伝える必要がなくなり、「これを説明してください」、「これはどんな機能ですか？」、「このエラーを修正してください」などのように直接依頼できます。

これにより、Mentorのエクスペリエンスが大幅に改善されます。AIが開発者に作業を強要するのではなく、AI自ら開発者に寄り添うようになったのです。