AI自動化とエージェント
繰り返しの作業をこなすエージェントと、その誤りを拾うチェック。
受付、調査、下書き、仕分け、公開など、チームが繰り返している作業のためのAI自動化とエージェントを開発します。モデルが行う各工程は、コードまたは別のモデルがチェックし、誤りの代償が大きい箇所では人が承認します。
- 入力文書
- エージェントとツール
- 検証
- 人による確認
自分で運用しているもの
Claude Code上でマルチエージェント納品システムを毎日運用しています。役割ごとに特化した100以上のエージェントとワークフローが、製品仕様をテスト済みのFlutterとSupabaseのコードベースに近づけます。
- 1回の実行で、445ファイル・2,027件のテストが通るアプリが生成されました。
- 最初のフル実行で、最大の教訓を得ました。コードは健全なのに、新規ユーザーがオンボーディングを完了できなかったのです。検証がユーザーの操作経路ではなく、個々のタスクに結びついていたためです。ユーザージャーニーの受け入れ基準を軸に作り直し、次の実行では壊れた経路を最初に見つけて修正しました。
- 生成役と批評役を別のモデルに：1つが書き、もう1つが採点し、3つ目が監査します。
- ScalePilot（自社のランディングページ製品）：ガイド付きブリーフを入力すると、パイプラインがデザイン済みのページを構築・チェック・公開します。
2026年10月時点。
含まれる内容
自動化の案件は、現在の業務プロセスの把握から始まり、チームが監視でき、止められるパイプラインで完了します。
プロセスマップ
各工程を書き出します：入力、判断、出力、確認者、誤りのコスト。
エージェントとパイプライン
判断が必要な箇所にはClaudeやGPTのモデル、それ以外は通常のコード。評価付きのバージョン管理されたプロンプトにより、プロンプトの変更もコードの変更と同様にテストします。
チェック
あらゆる境界でのスキーマ検証、出力を採点する別のモデル、結果を公開せず保留にするルール。
人の確認ポイント
Slackやメールなどチームがすでに使っているツールで、お選びいただいた工程に承認を組み込みます。
連携
CRM、メール、広告アカウント、データベース、社内APIと、公式APIを通じて連携します。
コストとログ
トークンの消費量と実行履歴を記録するため、各実行にかかったコストと、何を行ったかを確認できます。
手作業からパイプラインへ
パイプラインは1工程ずつ作り、次の工程を自動化する前に、その工程の成果を測定します。
整理
実際の例を使って業務を一緒にたどり、繰り返しの作業が最も多く、リスクが最も低い工程を選びます。
最初の工程を自動化
その工程を実際の入力で動かし、すべての出力を人が確認します。
測定
出力を、チームが行っていたであろう内容と比較し、ずれを直します。
拡大
結果が裏付ける範囲でのみ、確認をサンプルや例外だけに絞ります。そのあとに次の工程が続きます。
質問
AIエージェントはどのような仕事を引き受けられますか？
入力が明確で、結果を確認できる仕事です：依頼の仕分けと振り分け、書類からのデータ抽出、最初の下書き、調査の要約、複数チャネルへの公開など。法的または金銭的な重みのある判断には、人が関与し続けます。
エージェントが事実を作り上げないようにするには？
単一のモデルを信頼しないことです。出力はスキーマで検証し、別のモデルで採点し、元データがある場合はそれと照合します。通らなかった結果は公開せず、人の確認のために保留します。
どのモデルを使いますか？
主にClaudeとGPTを、工程ごとに選びます。生成とチェックに別のモデルを使うと、誤りがすり抜けにくくなります。
今使っているツールと連携できますか？
通常は可能です。公式APIを通じて、メール、Slack、CRM、広告プラットフォーム、データベースと連携します。APIがある場合は、スクレイピングや画面操作の自動化は避けます。
データはどこに送られますか？
パイプラインに必要なモデル提供元とサービスにのみ送られ、それらはお客様が選べます。データはお客様自身のアカウントとデータベースに残ります。
動き出すまでどのくらいかかりますか？
パイプライン全体より先に、実際のデータで1工程を自動化します。結果を早く確認し、続けるかどうかを判断できます。
チームが毎日繰り返している作業は何ですか？
CS-01プロセス、関わるツール、誤りのコストをご記入ください。
- プロダクトの内容と、利用する人。
- すでにあるもの：デザイン、コード、バックエンド、ストアのアカウント。
- ご希望の期限と、公開日やプラットフォームなど決まっていること。