エージェントAIと自動化

エージェントAIコンサルティング

エージェントは、プロセスがどれだけ速く回るかだけでなく、どんな形になりうるかを変えます。だからこれはエンジニアリングの問いになる前に、業務設計の問いです。どの判断を人に残すのか、エージェントが単独で何をしてよいのか、結果に誰が答えるのか。

事業上の課題

壊れたプロセスを自動化すれば、より速く壊れる

多くのプロセスには、システムの制約、古い監査指摘、かつて誰かが起こしたミスのために存在する手順が積み重なっています。それを忠実に自動化すれば、すべてがそのまま残ります。エージェントから本当に価値を得ている組織は、エージェントにできることを前提にプロセスを組み直しており、そこでは責任と統制について、エンジニアリングチームだけでは答えられない問いが生まれます。

私たちの取り組み

プロセスと統制モデルを同時に設計する

今どう仕事が行われ、判断が実際にどこにあるのかを洗い出し、そのうえで人とエージェントに意図をもって作業を割り当てる目標プロセスを設計します。そこには明示的な統制モデルが伴います。エージェントが監督なしに何をしてよいか、何に承認が要るか、何を記録するか、うまくいかなかったとき誰が責任を負うか。加えて、それが機能していることを組織がどう知るのかも定義します。静かに劣化するエージェントは、目に見えて失敗するエージェントより厄介だからです。

エージェントAIコンサルティング

提供できること

エージェント戦略
エージェント業務フローの設計
業務プロセスの再設計
人を介在させる構成
マルチエージェント構成
エージェントの統制
エージェントの運用モデル

代表的なユースケース

現状の形を自動化するのではなく、バックオフィスの業務をエージェント前提で組み直す。
人の承認なしにエージェントが何をしてよいかについて、組織としての立場を定める。
変更が高くつく前に、提案されたマルチエージェント構成を評価する。
規制対象プロセスにおけるエージェントの判断について、責任の所在を定義する。

進め方

プロセスの可視化

現在の経路、その分岐、例外、そして「正しい」の定義を洗い出す。
範囲を限った試作

1つのプロセスを、まず読み取り専用で、書き込む前にラベル付きデータで測定する。
ガードレールと承認

本番アクセスの前に、権限、レート制限、承認ゲート、監査ログを整える。
本番と運用

継続的な評価、コスト監視、切り戻し経路を伴う段階的な展開。

テクノロジー

OpenAI
Anthropic
Google Vertex AI
Azure OpenAI
AWS Bedrock
Model Context Protocol
LangGraph
Temporal
OpenTelemetry

セキュリティとガバナンス

自社システム内で動作するソフトウェアは特権を持つ主体であり、そのように扱います。自社のID基盤で認証し、最小権限のみを持ち、その代理として動作するユーザーの権限を超えることはできません。ツール呼び出しは検証とレート制限を受け、信頼できないコンテンツは指示ではなくデータとして扱ってプロンプトインジェクションを抑え、影響のある操作には人の承認を求めます。実行のたびに入力、呼び出し、出力が記録され、それがシステムを監査可能にします。

協業モデル

AIプロジェクト

定義されたAIソリューションの設計と提供について、私たちが責任を負います。

常駐AIチーム

分野横断のAIチームが組織内で働き、機会を継続的に見つけて形にします。

専任AIチーム

お客様の技術スタックと提供モデルに合わせて構築される、長期の専任エンジニアリング体制。

マネージドAI

本番のAIシステムを、私たちが運用・監視し、継続的に改善します。

TeamExtension.aiを選ぶ理由