RO FIELD GUIDE / START HERE
AIエージェントとは？
仕事を進める、仕組みの話。
AIエージェントは、目的を受け取り、状況を見て、次の行動を判断し、ツールを使い、結果を確認する仕組みです。業務で使うときは、判断だけでなく、権限・進捗・検証まで含めて考えます。
THE BIG PICTURE
判断だけでは、
仕事は終わらない。
LLMは、情報の解釈や行動の選択を担います。APIや既存のアプリは、情報を取得したり操作したりする手段になります。操作した後には、実際の結果を確認します。
その往復を支えるのが、履歴・知識・進捗の管理と、権限・人の承認・検証の仕組みです。記憶と統制は、最後に一度だけ登場する工程ではなく、各工程に関わります。
状況を読み、行動を選ぶ
API・ブラウザ・業務アプリ
5つの役割から、理解する。
01 → 05が、常に実行順というわけではありません。
GOAL & INSTRUCTIONS目的・指示
何を達成し、何をしてはいけないか。完了を判断できる言葉にする。
02REASONING & PLANNING判断・計画
情報を解釈し、次の行動を選ぶ。不足があれば、確認してから進む。
03TOOLS & EXECUTION実行
許可されたAPIやブラウザを使い、業務システムの操作と結果確認を行う。
04MEMORY & STATE記憶・状態
履歴・知識・進捗を分けて保持し、確認・引き継ぎ・再開につなぐ。
05CONTROL & EVALUATION統制・評価
権限と検証で境界を守り、人の承認・停止・復旧を各工程へ組み込む。
決まった手順と、
状況に応じた判断を組み合わせる。
ワークフローは、あらかじめ定めた経路で処理を進める仕組みです。エージェントは、状況や途中結果に応じて行動を選びます。実務では、定型処理の一部に判断を組み込む構成もあります。
たとえば、問い合わせの内容を読み取る部分はLLM、金額計算はコード、外部送信は人の承認後、という分担が考えられます。複雑にすること自体が目的ではありません。
チャットボットやRPAと、
何が違う？
チャットボットは主に対話の窓口を表す言葉です。裏側にツールや行動選択を組み込む構成もあります。RPAは画面操作などの定型処理に使われ、エージェントが利用する実行手段にもなります。
製品の呼び名だけで分類するより、「何を判断し、何を操作し、どこで人が確かめるか」で見ると、任せられる範囲が分かりやすくなります。
WALK THROUGH / ONE TASK
見積の下書きができるまで。
5つの役割を、たどる。
同じ仕事の中で、各層はどう関わるのか。
ボタンを押して、次の工程へ進んでみてください。
- 目的と境界を決める
- 知識と進捗を読む
- 次の行動を選ぶ
- ツールで計算する
- 検査し、人の確認で止まる
- 確認した版を記録する
01 / 目的・指示
「見積の下書き」をゴールにする。
依頼：サービスAを2件、見積もる
仕組みを説明するための架空の計算例です。実際の料金・API処理・送信・承認ではありません。
使いどころは、
業務とリスクから決める。
依頼内容の整理、参照資料の探索、見積下書きの作成、問い合わせの切り分けなどが検討対象になります。手順が一定なら、通常の自動化で足りる場合もあります。外部送信や金額変更のように影響のある操作は、権限と確認を別に設計します。
導入時には、小さな対象業務で正解・失敗・中断の条件を定め、担当者が結果を確かめます。作業量、確認にかかる時間、利用料、誤処理と復旧まで測り、対象を広げるか判断します。
ROの実装では、
何を確認している？
RO_APIの紹介では、商品台帳、見積下書き、検査、人の承認、成果物取得などの流れを示しています。現在の紹介範囲はローカルデモでの実装・検証です。すべての仕事をLLMが自律判断している、という説明ではありません。
本ガイドの一般的な5層と、実際のシステムの実装範囲は分けてご覧ください。お客様への導入では、接続先・権限・業務ルールを個別に確認します。
RO_APIの実装・検証範囲を見る