主体性のあるワークフローを構築するための7つのステップ

AIエージェント型ワークフローの構築は、プロンプトではなく計画から始まります。多くのチームはこのステップを省略してすぐに構築に取り掛かってしまうため、適切なタスクの選定方法、完成の判断基準、そして自律的に稼働し始めた後にどこまで信頼すべきかといった点について、共通の認識が欠けています。AIエージェント型ワークフローを導入するチームによく見られる課題の一つは、共有されたプロセスの欠如です。

これは、Triumphにおいて、エージェント型ワークフローを「準備完了」と認定する前に実施しているプロセスです。チームの規模が5人であろうと50人であろうと通用するものであり、7つのステップのいずれも、開発者の知識や経験は必要ありません。開始前に、自チームのAI活用レベルを把握したい場合は、当社の「AI習熟度評価基準」を活用すれば、手っ取り早く確認できます。

簡単な区別 

人々が混同しがちな2つの概念、すなわち「チャットボット」と「エージェント」を区別しておく価値があります。チャットボットは、ユーザーが尋ねたことに、1回のやり取りごとに答えます。つまり、ユーザーがメッセージを送ると、チャットボットが返信し、さらに知りたいことがあれば、もう一度質問する、という流れです。

エージェントの働き方は異なります。ユーザーがやりたいことを伝えると、エージェントは手順を計画し、利用可能なツールや情報を駆使してタスクを完遂させ、自身だけでは判断できない場合にのみ、ユーザーに確認を求めます。 

以下に示す7つのステップは、主体性のあるワークフローを構築するためのものです。

ステップ1：考え直す 

タスクを選ぶ前に、自分がどのような問いを立てているのかを確認しましょう。「AIには、人間が現在ここで行っていることをどうやれば実現できるか？」という問いが、つい無意識に浮かびがちです。 

その代わりに、別の質問をしてみましょう。「このプロセスはどのような問題を解決するためにあるのか、そしてAIはそれをどのように解決できるのか？」という問いです。問題そのものに焦点を当て続けることで、単に人を置き換えるだけでは決して得られないほど、AIの活用方法が広がります。

ステップ2：タスクを選ぶ 

繰り返し行われ、よく理解されているもので、かつ明確に特定できる問題に関連するものを選びましょう。最初の試みでミスがあっても、すぐに気づき、修正の負担も少ないものが理想的です。例えば、週次まとめ、日常的なメモの初稿、毎回同じ書式で作成される報告書などが挙げられます。 

教会がAIでの使用を承認していないデータ、法的または財務的な重要性を伴うもの、あるいは人が確認する前にチーム外の人物に漏れてしまう可能性のあるものは、すべて除外してください。AIツールに入力することが承認されているデータとそうでないデータについて、チーム内でまだ明確な基準が定まっていない場合は、当社の無料「教会向けAI利用ポリシーテンプレート」をご利用ください。このテンプレートでは、ツール自体の承認に関する枠組みを含め、その設定方法を順を追って説明しています。 

もし真の障害が「課題そのもの」ではなく「躊躇」にあるのであれば、『Rock Cast』の「教会におけるAI導入の障壁を取り除く」というエピソードでは、チームが足踏みしてしまう理由を分析しています。その理由としては、通常、リスク回避、コストへの懸念、ツールへの違和感、あるいはすでに手一杯の業務量などが挙げられます。彼らの解決策は、スタッフの中からすでに興味を持っている人を見つけ出し、その人に小さく明確な成功体験を1つ与え、その人が次のメンバーを巻き込んでいけるようにすることです。

ステップ3：輪郭を描く 

まだAIに任せてはいけません。まずは、エージェントが状況に応じた指示を出せるよう、基準を策定する必要があります。 

まずは、その役職に新しく就く人に説明する時のように、大まかな概要をまとめてください。実用的な概要には、次の3つの要素が必要です：

1. その課題の根底にある本当の問題、そしてそれがなぜ重要なのか。
2. 「完了」とは具体的にどのような状態を指すのか、そのイメージを明確に把握すること。
3. 具体的な例を一つ挙げると：そのタスクの実際のインスタンスで、現実的な入力と、期待される出力が含まれています。

その例は、どんなに詳しく説明するよりも、結果に大きな影響を与えます。AIには目指すべき具体的な目標を与え、あなたにとっては後で結果を評価するための具体的な基準となるからです。

ステップ4：AIを活用した構築 

アウトラインが書き上がったら、それをAIアシスタントに渡して、最初の草案を作成してもらいます。この工程は、多くの人が予想するよりも早く進む傾向があり、日単位ではなく、場合によっては数分で完了することもあります。この手法が最も効果を発揮するのは、エージェント型のワークフローに「拠点」――つまり、指示やファイルが一箇所にまとめられた専用のプロジェクトやフォルダ――が設けられている場合です。そうすることで、毎回新しい会話の中で記憶を頼りに一から作り直す必要がなくなります。 

ステップ5：確認とストレステスト 

最初の草案は、同僚の草案を読むのと同じように、ステップ2で作成したアウトラインや例と照らし合わせながら読み返してください。明らかに正しいとは言えない箇所については、以下の5つの対応策の中から適切なものを選んでください： 

1. 確認：現状のまま正しいことを確認してください。
2. 修正：間違っている箇所を直してから、それを使いましょう。
3. 「Contain」：実行するが、より小規模で安全な範囲に限定する。
4. エスカレーション：状況をより詳しく把握している担当者に引き継ぐ。
5. 一旦停止：先に進む前に、概要を見直してください。

その5つのうちの一つを、あえて選ぶことこそが、単なる一瞥ではなく「レビュー」たらしめているのです。

一度動作が安定したら、作成の参考にした例よりも厳しい条件でテストしてみてください。より複雑で現実的なケースを投入しましょう。実際の入力は、最初のテストほど整然としていることはめったにないからです。そうすることで、どこで不具合が発生するかがわかるのです。

ステップ6：分類する 

エージェントごとのワークフローによって、求められる信頼の度合いは異なり、その度合いは以下のいくつかの質問によって決まります：  

1. どのようなデータが関係しているのでしょうか？
2. 出力が間違っていた場合はどうなりますか？
3. そのミスは、気づきやすく、元に戻しやすいものですか？
4. 結果に対する責任は誰にあるのか？

こうした問いを基にしたシンプルな3色システムがあれば、あなたが作成するもののほとんどを網羅できます。

色の名称そのものよりも、その色が果たす役割の方が重要です。つまり、エージェント型ワークフローを運用する担当者にとって、その色が次の安全な行動を明確に示してくれるため、毎回ポリシー文書を精査して判断する必要がなくなるのです。 

ステップ7：コミット 

ここから先、どのように運用するかを決定しましょう。タスクによっては、毎週月曜日の朝に自動的に実行されるようなスケジュールに組み込むのが適しているものもあります。また、特定の状況で必要になったときにオンデマンドで実行した方が効果的なものもあります。いずれにせよ、このステップにおいて、一度試しただけのものが、チームにとって欠かせないものへと変わっていくのです。

この状況があなたにどのような影響を与えるか

実際のタスク1つに対して、この7つのステップを1回実行すれば、信頼に足る主体的なワークフローと、次のタスクでも繰り返し使えるプロセスの両方が手に入るでしょう。 

もし、最初のワークフローをグループで一緒に構築したい場合は、当社の「AI Agentic Workflows コホート」プログラムでは、少人数の教会グループを対象に、実際のワークフローを一つ一緒に進めながら、その過程でフィードバックを提供しています。もし、当社のチームメンバーが直接ご一緒に作業を進めることをご希望の場合は、お気軽にお問い合わせください。その場合も喜んでお手伝いさせていただきます。