AIエージェントの開発を外注するとき、技術の選び方より前に決めておくべきことがあります。それは、どの業務を任せるか、間違えたら誰が直すか、うまくいったと何で判断するか、です。ここが曖昧なまま依頼すると、動くものはできても、業務に組み込まれません。この記事では、AIエージェント開発を依頼する前に、社内で決めておきたい5つのことを整理します。
1. 任せる業務を、一つに絞る
最初に任せる業務は、一つに絞ります。向いているのは、繰り返し発生し、手順がある程度決まっていて、テキストや定型のデータを扱う業務です。判断に前例の少ない業務や、担当者の経験に強く依存する業務は、最初の対象には向きません。
2. 入力になる情報が、どこにあるかを確認する
AIエージェントが読み込む情報(メール、書類、Excel、社内の資料など)が、どこに、どんな形で保存されているかを確認します。散らばっている場合は、まとめる作業が先に必要になることがあります。
自社の場合に当てはめて整理したい方は、AIエージェント開発について相談する →
3. 人が判断する範囲を、先に決める
AIの出力は、誤りを含むことがあります。誤りが出たときに影響が大きい判断(金額、契約、顧客への回答など)は、最終判断を人が行う形にします。どこまでをAIに任せ、どこからを人が確認するかを、依頼の前に決めておきます。
4. 情報の扱いと、社内のルールを確認する
AIに入力してよい情報と、入力してはいけない情報を、社内で整理します。個人情報や取引先の機密の扱いは、特に重要です。社内のルールづくりは、生成AIの社内利用ルールの作り方が参考になります。
5. うまくいったかを、何で判断するか決める
成果は、「作業時間が減る」「対応件数が増える」「確認の手間が減る」のように、あとから確認できる形で決めます。現在の作業時間や件数を、簡単に記録しておくと、導入の前後を比べられます。
整理の状況を、一覧で確認する
| 決めておくこと | 整理できているかの目安 |
|---|---|
| 任せる業務 | 一つの業務名と、その手順を説明できる |
| 入力になる情報 | 保存場所と形式を挙げられる |
| 人が判断する範囲 | AIに任せない判断を、具体的に言える |
| 情報の扱い | 入力してよい情報と、いけない情報を分けている |
| 成果の見方 | 現在の作業時間や件数を把握している |
すべて完璧に整理する必要はありません。整理できていない項目は、相談の中で一緒に整理できます。進め方の全体は、AIエージェント開発の進め方|相談から運用までの流れで説明しています。AIの誤りへの備えは、AIエージェントの誤りへの備え、投資の判断はAIエージェントの費用対効果を参考にしてください。開発会社を比べるときは、AIエージェント開発会社の選び方が役立ちます。
よくある質問
Q. AIエージェントの開発を依頼するのに、技術的な知識は必要ですか?
A. 必要ありません。AIで解決したい業務と、今のやり方、不安に感じていることを、普段の言葉で伝えていただければ十分です。技術的な部分は、業務を聞いたうえで開発側が整理します。
Q. どんな業務が、AIエージェントに向いていますか?
A. 繰り返し発生し、手順がある程度決まっていて、テキストや定型のデータを扱う業務が向いています。メールや問い合わせへの対応、議事録の作成、データの集計、社内FAQへの応答などです。
Q. AIが間違えたときの責任は、どうなりますか?
A. AIの出力は、誤りを含むことがあります。最終判断を人が行う範囲と、AIに任せる範囲を、依頼の前に決めておくことが重要です。セキュリティや誤りへの対応まで含めて、進め方を一緒に整理します。
Q. 小さく試してから、本格導入を決められますか?
A. できます。小規模なPoC(概念実証)から始め、実際に動くAIエージェントを確認しながら、続けるかどうかを判断する進め方があります。
発信:株式会社オルアナ(新規事業開発・システム開発・AIエージェント開発・バックオフィス業務支援)
NEXT STEP
この課題を、解決するまでの流れ
STEP 1
課題を知る
この記事で、状況を整理しました。
STEP 2
判断材料を集める
- 中小企業のAI活用 完全ガイド基礎知識から業務別の導入まで
- AIエージェント開発会社の選び方発注前に確認すること
- AIエージェント開発の費用はどう決まるか内訳と費用を抑える進め方
- 自社開発か外注か判断基準と組み合わせ方
- 契約で確認すべきこと精度の基準と段階ごとの契約
- 導入後の運用・保守精度の変化と誤りへの対応
- 既存のAIツールとの違いChatGPTとの比較
- チャットボットとAIエージェントの違い役割とできることの比較
- 秘密保持契約(NDA)の確認ポイント学習データの扱いと情報漏えいリスク
- ノーコードかカスタム開発か選ぶときの考え方
- 運用は自社か外部委託か向き不向きの比較
- 成果物の著作権の確認ポイント発注者と開発会社どちらのものか
- 汎用LLMか業務特化型か選ぶときの考え方
- よくある4つの失敗パターン技術よりも進め方の設計不足
- 精度はどうやって測るか基本的な考え方と確認のポイント
- クリニックの受付業務をAIエージェントで変える電話対応に追われる時間はどう減るか
- 建設業の見積もり業務をAIエージェントで変える担当者の経験依存はどう減るか
- 税理士・社労士事務所の顧客対応をAIエージェントで変える定型業務の時間はどう減るか
- 小売業の在庫問い合わせをAIエージェントで変えるスタッフの接客時間はどう増えるか
- 運送業の配車業務をAIエージェントで変えるベテラン担当者の経験依存はどう減るか
- 賃貸管理の入居者対応をAIエージェントで変える設備トラブルの一次対応はどう変わるか
- 学習塾の保護者対応をAIエージェントで変える講師の対応時間はどう減るか
- 自動車整備工場の予約案内をAIエージェントで変える整備士の作業時間はどう増えるか
- フィットネスジムの入会問い合わせをAIエージェントで変えるスタッフの接客時間はどう増えるか
- 製造業の受発注業務をAIエージェントで変える営業担当者の対応時間はどう減るか
- 保育園・幼稚園の保護者対応をAIエージェントで変える保育士の事務対応時間はどう減るか
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