AIエージェントを業務に組み込むときの設計指針3つ

AIエージェントを業務に組み込む際の設計指針として、タスクの粒度を最小単位まで落とすことの重要性を強調。これにより、失敗時の原因切り分けや評価データセット作成が容易になることを解説。

• AIエージェントを業務に組み込む際は、タスクを最小単位まで分解し、評価データセットを作成可能にすることが重要である。
• AIの出力はJSON Schemaなどで構造化し、バリデーションを前提とすることで後続処理の安定化を図る。
• 誤りのコストが低い場合は自動化、外部への影響が大きい・不可逆な操作の場合は必ず人間のレビューを挟む設計が推奨される。
• Human-in-the-loopを前提とした設計は、AIによる全自動化の現実的な代替案となる。
• AIエージェントの設計指針として、タスクの粒度、構造化出力とバリデーション、人間のレビューポイントの明示が挙げられている。