最近は、ChatGPT、Claude、Geminiのようなチャット型の生成AIだけでなく、Claude CodeやCodexのように、作業を進めるAIエージェントも注目されています。
AIエージェントと聞くと、
「何でも自動でやってくれるAI」
「人の代わりに全部進めてくれる仕組み」
「一度作ればあとは任せられるもの」
というイメージを持つ方もいるかもしれません。
ただ、実務で使いやすいAIエージェントを作るには、何でもできるAIを目指すより、特定の業務に強い「専用のAI担当者」として設計する方がうまくいきます。
何でもできるAIは、実務では使いにくいことがある
AIは幅広い作業に対応できます。
文章作成、要約、調査、コード作成、データ整理、アイデア出しなど、多くのことができます。
ですが、業務で使う場合は、できることが広すぎるとかえって使いにくくなることがあります。
たとえば、毎回AIに、
「この資料を読んで、必要な情報を整理して、いい感じにまとめてください」
と依頼していると、回答の形式や粒度が毎回変わりやすくなります。
また、AIがどこまで判断してよいのかも曖昧になります。
その結果、結局人が大きく修正することになり、業務効率化につながりにくくなります。
AIエージェントは役割を絞ると使いやすくなる
AIエージェントを実務で使うなら、まず役割を絞ることが大切です。
たとえば、
・問い合わせ内容を分類するAI担当者
・FAQをもとに返信文のたたき台を作るAI担当者
・会議メモからToDoを抽出するAI担当者
・CSVやスプレッドシートの作業手順を整理するAI担当者
・既存コードを調査して修正方針を出すAI担当者
・Claude CodeやCodexで実装タスクを進める開発支援担当者
このように、任せる仕事を具体化すると、AIの出力が安定しやすくなります。
「何でもやって」ではなく、「この役割で、この形式で、この範囲までやって」と決めるイメージです。
設計で決めるべきこと
AIエージェントを作るときは、少なくとも次の項目を整理しておくと使いやすくなります。
①役割
このAIは何を担当するのかを決めます。
問い合わせ対応なのか、資料作成なのか、タスク整理なのか、開発支援なのか。
役割が曖昧だと、出力も曖昧になります。
②入力情報
AIに何を渡すのかを決めます。
問い合わせ文、会議メモ、業務手順、既存資料、コード、CSVなど、入力する情報によって設計が変わります。
③出力形式
AIにどんな形で返してほしいのかを決めます。
箇条書きなのか、表なのか、返信文なのか、改善案なのか、コード差分なのか。
出力形式を決めておくと、人が確認しやすくなります。
④禁止事項
やってはいけないことも決めておきます。
勝手に断定しない、金額判断をしない、個人情報を出さない、未確認の内容を事実のように書かない、などです。
⑤人が確認するポイント
AIに任せる部分と、人が確認する部分を分けます。
特に顧客対応、契約、金額、重要な判断が関わる場合は、人の確認を挟む設計が安全です。
Claude CodeやCodexも、業務設計とセットで考える
Claude CodeやCodexのような開発支援エージェントも、ただ使えば成果が出るわけではありません。
何を調査するのか、どの範囲を修正するのか、どのテストで確認するのか、どこから人がレビューするのかを決めておくと、実務に落とし込みやすくなります。
これは、コードを書く人だけの話ではありません。
業務自動化、社内ツール改善、データ処理、レポート作成などでも、AIエージェントを使う前に作業範囲を整理しておくことが重要です。
## 小さく作って、使いながら改善する
最初から大きなAIエージェントを作ろうとすると、設計が複雑になりやすいです。
おすすめは、小さな業務から始めることです。
たとえば、
・問い合わせ分類だけを任せる
・返信文のたたき台だけを作る
・会議メモからToDoだけを抽出する
・毎週のレポート構成だけを作る
・コード調査のメモだけを作る
このように、小さく試して、使いながら改善していく方が定着しやすくなります。
AIエージェント構築のご相談も可能です
AIエージェントは、ツールを選ぶだけではなく、業務に合わせた設計が大切です。
「自分の業務にAIエージェントを使えるのか知りたい」
「Claude CodeやCodexを実務に取り入れたい」
「ChatGPT、Claude、Geminiをもっと安定して使いたい」
「問い合わせ対応や資料作成をAI化したい」
「業務フローから一緒に整理してほしい」
このようなご相談にも対応しています。
現在の業務内容を伺ったうえで、AIに任せる範囲、出力形式、人が確認するポイントを整理し、実務で使いやすい形に落とし込みます。
