AIエージェントと業務自動化。任せる仕事の違いを整理する

01決まった手順を進めるか、進め方も選ぶか

Anthropicは、事前に定めた経路で処理するワークフローと、AIが進め方やツールの使い方を選ぶエージェントを区別しています。名称だけで高度さを判断せず、必要な柔軟性と、運用の複雑さを合わせて考えることが大切です。

例えば決まった形式の申請を所定の宛先へ回す仕事は、条件と手順を整理しやすいものです。一方、届いた相談の内容を読み、追加で確認する情報を選ぶ仕事には判断の余地があります。同じ業務の中でも、それぞれに合う進め方を組み合わせられます。

参考：Anthropic｜Building effective agents（別タブで開きます）

02入力から完了までを、小さな工程に分ける

「営業活動を自動化する」のような大きなくくりでは、完成を確かめにくくなります。相談の受付、内容の整理、資料の確認、返信案の作成、担当者の承認、送信へ分けると、AIが支援する場所と人が判断する場所が見えてきます。

各工程で使う情報、出力するもの、次へ進む条件を記録します。すでに決まったルールで処理できる部分まで、毎回AIに判断させる必要はありません。小さな工程ごとに適した方法を選ぶと、問題が起きた場所も特定しやすくなります。

03考える範囲と、実行できる範囲を決める

文章の下書きをつくることと、実際に顧客へ送ることでは、影響が異なります。検索や整理は任せても、送信、公開、データの変更などは担当者が内容を確認してから進める、といった境界を設けます。実行権限は、必要な作業に合わせて設定します。

確認者には完成物だけでなく、対象、変更内容、実行したときの影響が分かる情報を示します。曖昧な「承認」で広い作業を進めず、何について承認を得たのかを記録しておくと、担当者が変わっても同じ判断を引き継ぎやすくなります。

• どの情報を参照してよいか
• 何を作成・変更してよいか
• どの段階で人の確認が必要か
• 判断できない場合に誰へ戻すか

04途中で止まったときの扱いを用意する

外部サービスの応答待ちや、必要な情報の不足で処理が止まることがあります。どこまで完了したかを記録し、再開時に同じ送信や登録を重ねない仕組みを、実装担当者と確認します。正常に動く例だけでは、運用できるかは判断できません。

想定する失敗には、宛先が見つからない、参照資料が更新された、実行結果が不明なまま通信が切れた、といった場面もあります。確認が必要な状態を利用者へ伝え、担当者が続きを判断できるようにしておくことが、導入時の大切な設計です。

05速さと、任せ続けられるかを一緒に確かめる

評価では処理時間だけでなく、誤った判断、確認にかかる時間、停止の頻度、修正のしやすさを見ます。人が毎回長時間の確認を必要とするなら、対象を狭めたり、出力の見せ方を変えたりする余地があります。複雑な仕組みほどよいとは限りません。

最初は、結果を人が確かめられる一つの工程で試してみましょう。そこで得た知見を次の工程へ広げると、必要な判断や管理の仕組みも具体的になります。仕事の目的に合わせて任せる範囲を調整し、運用できる形を積み重ねていきます。