成功の鍵その2──3つの基本構造を整理してアーキテクチャを設計せよ

エージェント型AIを効率的に活用するためのアーキテクチャを設計するには、「インプット」「プロセス」「アウトプット」という基本構造を整理することが重要な出発点となります。

この考え方自体は従来の業務システムと共通していますが、生成AIを前提とする場合には、特に「プロセス」の設計がこれまで以上に重要な意味を持ちます。

従来型システムがあらかじめ定義されたルールに従って処理を行うのに対し、生成AIは曖昧な情報や不完全な条件を含んだまま判断や生成を行う特性を持っています。

そのため、こうした性質を十分に理解したうえで、業務プロセス全体をどう設計するかが問われます。

単なる作業の自動化にとどまらず、どの工程をAIに委ね、どこに人の判断を残すのかといった役割分担を明確にする視点も、実運用を見据えたアーキテクチャ設計では欠かせません。

本書では、このような生成AIならではの特性を踏まえた実践的な設計思想として、「マルチエージェント構成」と「個別チューニング」という2つの要点を取り上げ、具体的な業務事例とともに解説しています。

マルチエージェント構成とは、業務全体を複数のタスクに分解し、それぞれを専門性の異なるエージェントが担当することで、分業と連携を実現するアプローチです。

個々のエージェントに明確な役割を与えることで、多角的な視点からの判断が可能となり、単一のAIでは難しい高精度な処理を実現できます。

また、業務内容が複雑であっても、その構造を整理しながら段階的にAIへ落とし込める点も、この構成の大きな特徴といえます。

シフト調整業務の事例では、スケジュール制約や作業者のスキルといった明示的な条件に加え、人材育成や公平性といった現場特有の暗黙知を、それぞれエージェントとして切り出しています。

こうした判断軸を分業化することで、現場担当者の意思決定により近いシフト案を生成できるようになりました。

また、見積書から購買依頼書を作成する事例では、エージェントのチューニングによって処理を段階化し、各プロセスのインプットを適正な範囲に抑える設計の重要性が示されています。

判断の安定性を高めるためには、エージェントごとの役割と処理範囲を明確にすることが不可欠です。