AIエージェントと定型ワークフローの選び方

AIエージェントの導入を相談するとき、「できるだけ自律的に動かしたい」という希望だけでは、必要な仕組みを選びにくくなります。まずは、手順を固定できる部分と、情報を見て次の行動を選ぶ部分を分けてみましょう。

違いは「次の処理をどう決めるか」

Anthropicは、事前に決めたコードの経路で処理するワークフローと、モデルが処理やツール利用を動的に選ぶエージェントを区別しています。公式の設計解説

業務では、両方を組み合わせる設計も候補になります。例えば申請の受付と必須項目の確認は固定し、添付された説明文の読み取りや、参照資料の選択をAIに支援させる形です。

判断するための3つの質問

手順は、毎回ほぼ同じですか？

入力を受け取り、必須項目を確認し、決まった部署へ通知する業務なら、処理の順序を明示しやすいはずです。こうした部分は、まず通常の自動化で実現できないかを検討します。

不足している情報は、その都度変わりますか？

問い合わせごとに調べる資料や追加質問が変わるなら、どの情報を探すかをAIが選ぶ設計を検討できます。ただし、選べる資料や実行できる操作の範囲は定義しておきます。

完了したことを外から確認できますか？

成果物を確認する担当者や、正しい状態を確認する方法がなければ、実行を任せても評価できません。完了条件を作れない場合は、最初に下書きや候補提示の支援から始める方法があります。

問い合わせの仕分けを例に考える

次は構成を考えるための仮想例です。

窓口が3種類に限定され、問い合わせフォームに選択欄があるなら、その値で振り分ける方法があります。自由記述に複数の用件が含まれる場合は、AIに要点と候補部署を提示させ、人が確認する設計を試せます。

最初からAIに送信まで任せる必要はありません。分類の正確さを確認してから、条件の明確な問い合わせだけ自動で振り分けるなど、段階を分けられます。

複雑にしたことで増える作業も見積もる

AIが選択できる操作が増えると、確認する失敗パターンも増えます。資料を取得できない、外部システムが停止している、入力が不足しているといった場面を洗い出してください。

導入の比較では、初期構築だけでなく、ログの確認、誤った処理の修正、資料更新、現場への説明に必要な時間も記録します。機能の多さだけでは、運用に合うかを判断できません。

構成案に書いておきたいこと

• 固定する処理の順序。
• AIが判断する箇所と判断に使える情報。
• AIが実行できる操作。
• 人が確認する条件。
• 処理を停止する条件。
• 成功と失敗の記録方法。

この6項目をそろえると、内製担当者や構築支援先との認識を合わせやすくなります。仕組みの名称より、自社の業務で必要な判断と操作から検討しましょう。

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業務に合った構築方法を相談する

本文の構成例と確認項目は導入検討のための提案です。