AIエージェントに「やらせない部分」を決める

やっていることは単純です。骨子（章立てと各ページに書く内容）を入れたスプレッドシートを渡すと、過去の講座スライドをテンプレートとして使い、スライド一式が出てくる。エージェントがやるのは2つの工程です。

この形にした理由は、品質を決めているのが「骨子の精度」だからです。骨子が雑なまま自動化しても、雑なスライドが速く大量に出てくるだけになります。逆に骨子がしっかりしていれば、型の選択と流し込みは機械のほうが速く、ぶれません。

素材選定を自動化しなかった理由は1つです。素材が膨大で、機械に選ばせると統一感が崩れる。

技術的にできないわけではありません。素材集を別途整備して、使ってよい素材を絞れば成立する見通しは立っています。それでも今回はやらないと決めました。判断の理由を分解するとこうなります。

この判断は、自動化の一般則として使えます。「効果 × 失敗コスト」で見て、効果が小さく失敗コストが大きい工程は、最後まで人が持つ。逆に、効果が大きく失敗しても取り返せる工程から自動化していく。技術的な難易度ではなく、この2軸で決めています。

仕上がりの目安を、自分では75〜80点と言っています。残りは人が直す前提です。これは手を抜いているのではなく、入力（骨子）の精度が品質を決める構造だからです。

満点を狙う設計にすると、骨子が甘いときに「それらしく見えるが中身が薄い」出力が出ます。これがいちばん厄介で、人がチェックを省くようになる。75〜80点で出しておけば、受け取る側は必ず手を入れます。手を入れる前提だと分かっていることが、品質の担保になります。

納品物はエージェント本体＋手順書です。ただ、受け取る側はエージェントに詳しくありません。手順書を書いても、読まれない前提で考える必要があります。

そこで採った形が、「エージェント側が次の操作を案内する」という設計です。手順書を読ませるのではなく、動かすと次に何をすればいいかがエージェントから提示される。ここは作りの手間が増えますが、引き渡した後に使われるかどうかを分けるのはここだと考えています。

作って渡して終わりにすると、半年後に誰も触らなくなります。これは自動化に限らず、社内向けのツールでも同じです。内製と外注の分かれ目についてはAIエージェントの内製化とは？に、実装の手順はAIエージェントを業務に実装するには？に書いています。

この案件で使った判断を、他の業務にも当てはめられる形にまとめます。自動化の範囲を決めるときは、この4つを順に見てください。

1. その工程は、全体の工数のどれくらいを占めるか。小さいなら急いで自動化しない
2. 間違えたとき、誰がいつ気づくか。気づかないまま外に出る工程は、人が持つ
3. 失敗したときのコストは、やり直しで済むか。信用に傷がつく種類なら自動化しない
4. 入力の精度は安定しているか。毎回変わるなら、満点ではなく75〜80点を狙う設計にする

言い換えると、自動化の設計とは「やらせる範囲を広げること」ではなく「やらせない範囲を決めること」です。できる範囲は技術が決めますが、やる範囲は事業が決めます。