人が繰り返している業務を、
AIが判断して処理する形に。
問い合わせ対応、営業の追客、見積、査定、採用、受発注、調査、資料生成、大量データ処理。判断を含む業務を対象に、AIエージェントとして設計し、既存システムと接続し、本番運用に乗せるところまでを担当します。
AIエージェントは、チャットボットでもRPAでもありません
AIエージェントは、目的を受け取り、必要な情報を集め、判断し、ツール（社内システム・API・社内ドキュメント）を使って処理し、結果と根拠を人に返します。1回の応答で終わらず、業務が完了するまでの手順を自分で組み立てて動く点が、これまでの仕組みとの違いです。
提案のみ（実行は人）
AIが下書き・判断案・候補を出し、実行は担当者が行います。導入の初期や、判断の影響が大きい業務から始めるときの形です。
人が承認して実行
AIが処理内容まで組み立て、担当者が承認するとシステムへ反映されます。金額の確定や社外への送信を含む業務に向いた形です。
条件内で自動実行
あらかじめ決めた条件を満たす処理は自動で完了し、条件から外れたものだけが人に回ります。件数の多い定型処理に向いた形です。
対象になる業務と、人が残る範囲
判断基準を言葉にできる業務は、部門を問わず対象になります。すべてをAIに置き換えるのではなく、AIが担う範囲と人が残る範囲を業務ごとに線引きして設計します。
カスタマーサポート
営業
バックオフィス
採用
査定・審査
調査・レポート
大量データ処理
掲載がない業務でも、判断基準を言葉にできるかどうかから一緒に整理します。
うちの業務が対象になるか相談する→どう作るのか、構成を開示します
AIエージェントは、モデルに指示文を渡すだけでは業務に耐えません。情報を参照する仕組み、システムを操作する仕組み、止める仕組み、記録する仕組みを組み合わせて、はじめて本番の業務に置けます。
LLM用途ごとにモデルを選ぶ
長文の読解、指示への忠実さ、応答速度、コストのどれを優先するかで、Claude・GPT・Geminiなどから選定します。1つのエージェントの中でも、読み取りと文章生成で別のモデルを使い分けることがあります。
RAG社内の情報を根拠として参照させる
マニュアル、過去の対応履歴、商品情報、規程などを検索できる形に整え、判断と回答の根拠として参照させます。モデルの記憶に頼らないため、更新した資料がその日から反映されます。
TOOL CONNECTION既存システムを道具として渡す
MCP、REST API、データベース接続などを使い、基幹システムやSaaSをエージェントが呼び出せる道具として登録します。参照だけで足りる処理と、書き込みを伴う処理は別の権限として分けて渡します。
WORKFLOW1つの業務を工程に分けて受け渡す
収集・判断・処理・確認依頼のように工程を分け、それぞれを担当するエージェントの順序と受け渡す内容を定義します。処理が失敗したときの再試行の回数と、中断する条件もここで持ちます。
GUARDRAIL越えてはいけない線をコードで止める
権限、入出力のチェック、禁止する操作を定義します。送信先の制限、金額の上限、個人情報の取り扱いといった線引きは、AIの判断に委ねずコード側で止める設計にします。
HUMAN-IN-THE-LOOP人の確認を工程として組み込む
承認が必要な処理は、AIの判断根拠とあわせて担当者の画面やチャットへ届きます。承認された内容はそのまま実行され、差し戻された内容は判断基準を見直す材料として記録されます。
OBSERVABILITY判断と実行をすべて記録する
いつ・どのデータを見て・どう判断して・何を実行したかを記録します。想定外の停止や処理件数の急な変化は通知され、精度は稼働後も定期的に実データで測り直します。
本番の業務に置くための安全設計
AIの判断には誤りが起こり得ます。誤りをゼロにする前提ではなく、誤りが起きても業務が壊れない範囲を設計することが、本番運用に乗せるための条件だと考えています。
データの扱いを業務ごとに決める
外部へ送信する範囲を業務単位で決め、個人情報や機密情報はマスキング・除外・社内処理へ切り分けます。利用するモデルの学習にデータが使われない構成を前提に設計します。
権限は必要な範囲だけ渡す
エージェントに渡すアカウントの権限は、その業務に必要な範囲に絞ります。参照だけで完了する処理に書き込み権限は渡さず、操作できる対象も明示的に指定します。
止める条件と戻す手順を先に作る
想定外の挙動を検知したときに処理を止める条件と、実行済みの処理を戻す手順をセットで用意します。誰がどの基準で止めるかは、運用ルールとして文書に残します。
本番前に実データで評価する
PoCで実際の業務データを使い、人の判断と突き合わせます。見るのは正解率だけでなく、どの条件で間違えるかという失敗パターンです。間違えやすい条件は人の確認へ回します。
社内規程にあわせた環境で構築する
機密情報を外に出さない要件には、オンプレミスやプライベートネットワーク内での構築で対応します。社内のガイドラインや審査の要件は、要件定義の段階ですり合わせます。
変更に追従できる形で作る
業務ルールや連携先システムは変わります。判断基準とツールの定義を後から更新できる形で作り、変更のたびに作り直しにならない構成にします。
進め方と、各工程の成果物
いきなり全部を置き換えるのではなく、判断基準の整理から始め、実データで成立を確かめてから本番へ進みます。各工程で何が手元に残るかを明示します。
業務と判断基準の洗い出し
対象になりそうな業務を挙げ、現場で実際にどう判断しているかを聞き取ります。例外パターンと、判断が人によって分かれる箇所を先に見つけます。
成果物: 対象業務一覧／判断基準と例外パターンの整理自律度と人の確認範囲の設計
業務ごとに自律度を決め、どこで人が承認するか、どの条件で人に上げるかを設計します。必要なシステム連携と権限の範囲もここで確定します。
成果物: エージェント構成図／承認フロー定義／お見積もりPoC（実データでの検証）
実際の業務データで動かし、人の判断と突き合わせます。どの条件で間違えるかを把握し、本番で任せる範囲と人に残す範囲を確定させます。
成果物: 検証結果レポート（精度・失敗パターン・対応方針）本番開発・既存システム連携
PoCで決めた範囲で本番のエージェントを構築し、基幹システムやSaaSと接続します。ガードレールと停止条件も同時に実装します。
成果物: 本番環境のエージェント／連携設定／ガードレール定義運用移行・運用ルールの整備
担当者への引き渡しを行い、日々の確認手順、止めるときの手順、エスカレーション先を文書にします。しばらくは並行運用で様子を見ます。
成果物: 運用マニュアル／停止・エスカレーション手順／担当者向け説明稼働後の精度改善・対象拡張
差し戻しの傾向を判断基準の見直しに反映し、任せる範囲を段階的に広げます。同じ構成を使える隣の業務へ展開する計画も立てます。
成果物: 稼働レポート／改善履歴／次に広げる業務の提案費用の考え方
対象業務の内容によって必要な設計と開発の量が大きく変わるため、一律の金額は掲載していません。無料相談で対象業務を伺い、範囲とあわせてお見積もりをご提示します。
同じ「問い合わせ対応」でも、対象の件数、求められる精度、つなぐシステムの数、どこまで自動で実行させるかによって必要な工程が変わります。範囲を決めてからお見積もりする形をとっています。
まずPoCで実データでの成立を確かめ、結果を見てから本番開発へ進みます。稼働後に対象を広げるときも、同じ単位で区切ってお見積もりします。
お見積もりに含まれるもの
規模を左右する4つの要素
標準構築価値10万円前後の小規模な実装で改善できる業務は、AI顧問（Standard 月額22万円・税込〜）の毎月の構築で対応します。基幹システム連携や本番業務に耐える精度が必要な規模から、AIエージェント開発として個別にお見積もりします。
社内で構築したAIをそのまま本番業務に載せてよいかの審査は、AI開発セキュリティ顧問で対応しています。内製と開発依頼のどちらが適しているかの整理からご相談いただけます。
業務の進み方が、こう変わります
人がゼロから始めていた工程を、AIが用意した状態から始める形に変えます。人の仕事は「作ること」から「確認し、決めること」へ移ります。
※ 変化の内容と範囲は、対象業務・データの状態・設計する自律度によって異なります。
よくあるご質問
その業務を、
どこまでAIに任せられるか
いま人が繰り返している業務を1つ挙げていただければ、判断基準が言葉にできるか、どの自律度で設計できそうか、どこから始めるのが現実的かを、その場でお話しします。