AIエージェントウェビナー_20251118_suzaki

by ysuzaki2

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2025/11/18 クラスメソッド株式会社 AI事業本部⽣成AIインテグレーション部 Bizチーム洲崎義⼈ AIエージェント時代の業務効率化の考え⽅

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タイムテーブル 2 時間タイトル登壇者 13:00〜 13:20 AIエージェント超⼊⾨：AIエージェントとは何なのか？製造ビジネステクノロジー部部⻑⼤橋⼒丈 13:20〜 13:40 AIエージェント時代の業務効率化の考え⽅ AI事業本部⽣成AIインテグレーション部 Bizチーム洲崎義⼈ 13:40〜 14:00 質疑応答

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⽣成AIの営業として、このような企業を数多く⾒てきました。 ‧「検討したけど、導⼊に進めなかった」 ‧「PoCで終わってしまった」今⽇は、その原因と成功するために⼤事な「考え⽅」をお伝えします。 AIエージェントの導⼊について 3

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⾃⼰紹介 4 ● 2018年9⽉⼊社 AWS営業部 ○ クラスメソッドメンバーズ営業 ● 2021年7⽉ AWS事業本部コンサルティング部 ○ AWSソリューションアーキテクト ● 2024年11⽉ AI事業本部 Bizチーム ○ ⽣成AI営業‧事業開発‧研修講師など ● その他 ○ 2023 - 2024 Japan AWS Top Engineers ○ 2023 - 2024 Japan AWS All Certiﬁcations Engineers ○ 2025 AWS Community Builders (AI Engineering) ○ AWSの知識地図第2章執筆 ● 部署 ○ AI事業本部⽣成AIインテグレーション部 Bizチーム ● 名前 ○ 洲崎義⼈ ● 出⾝‧住まい ○ 神奈川 / 福岡 ● 最近の運動 ○ キックボクシング ○ ランニング

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今⽇お伝えしたいこと ● 導入時によくある失敗パターン ● 業務の見直しの重要性 ● 2つの導入アプローチ（実例付き） ● エージェント導入の判断基準 ● AIエージェントとうまく付き合うコツ 5 © Classmethod Inc.

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本セッションのゴールと対象者 ● ゴール ○ AIエージェント導⼊の考え⽅と判断基準を⾝につける。 ● 対象者 ○ AIエージェントの導⼊を検討しているが、何から始めるべきか悩んでいる⽅。 ● 注意事項 ○ 本セッションは「導⼊の考え⽅」に特化しています。 ○ 技術的な実装⽅法は11/27（⽊）の開発編で詳しく解説します。 6 © Classmethod Inc.

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まず、こんなことができます

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AIエージェントの活⽤例リサーチ‧情報収集競合分析、市場調査、業界動向のモニタリングカスタマーサポート問い合わせ対応、FAQ検索、回答⽣成資料作成議事録、レポート、データ分析資料の⾃動⽣成データ分析 Excel分析、可視化、インサイト抽出コーディング⽀援コード⽣成、レビュー、テスト作成 © Classmethod Inc. 8

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よくある落とし⽳

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落とし⽳① ⾃律性への過度な期待よくある誤解「AIエージェントに任せれば全部やってくれる」現実エージェントは「指⽰の範囲内」でしか動けない。曖昧な指⽰は予期しない動作を引き起こす対策タスクの範囲を明確に定義し、⼈間による適切な監視と介⼊、フィードバックループを設ける © Classmethod Inc. 10

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落とし⽳② タスク定義の曖昧さ問題「良い感じに処理して」「適切に判断して」といった、判断基準が不明確な指⽰結果想定外の動作、エラーの頻発、成果物の品質がバラバラになる対策具体的な成功基準を設定する。⼊⼒と期待する出⼒を明確にし、例外処理の⽅法も定義する © Classmethod Inc. 11

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落とし⽳③ コストとセキュリティ管理 APIコストの爆発エージェントが無制限にAPI呼び出しトークン消費量の⾒積もり不⾜過度な思考ループ⽉末に想定外の請求額セキュリティリスク機密情報への過度なアクセス権限外部APIへのデータ送信リスク⾮公式のMCPサーバーによるデータ漏洩ログ管理の不備 © Classmethod Inc. 12

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Good/Bad 具体例で⾒る導⼊パターン

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パターン① ユースケース不明確の罠 Bad：とりあえず導⼊明確な課題がないまま導⼊ (機能ありきで選定）デモでは動くが、実業務に合わない誰も使わず、効果も測れない改善の⽅向性が分からず、放置される Good：課題を明確にしてから導⼊解決すべき課題が明確 (レポート作成を2時間→30分など) 実業務に合わせて設計される継続的に利⽤され、効果も測定できる改善の⽅向性が明確で、さらに進化する © Classmethod Inc. 14

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パターン② 精度追求の罠 Bad：100%の精度を⽬指して複雑化あらゆる例外ケースに対応しようと複雑なルールを⼤量追加メンテナンス困難、少しの変更が全体に影響する結局、⼈間が常に監視‧修正で⼯数増 Good：80%で⼗分な業務を選定最初から80%の精度で価値が出る業務を選ぶシンプルな仕組み、残り20%は⼈間がカバーメンテナンスが容易で現実的な運⽤ © Classmethod Inc. 15

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業務の⾒直しから始めよう

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「AIで⾃動化」の前に問うべきことそもそも、その業務は必要ですか？ — AIに任せる前に、業務そのものを⾒直す © Classmethod Inc. 17

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必須要件の特定⽅法 AIエージェントの導⼊を検討するのは、このステップの後です 1 業務の棚卸し: 現在の業務フローを可視化する 2 ⽬的の確認: 各作業の「なぜ」を問い、本質的な⽬的を再確認する 3 必須要件の抽出: 法的要件、顧客価値など、ビジネス価値のある項⽬のみ残す 4 簡素化: 残った業務をシンプルなフローに再設計する © Classmethod Inc. 18

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エージェント導⼊の判断基準

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「何を作りたいか」を明確にする曖昧なまま進めるとコスト増と失敗を招く © Classmethod Inc. 20 「何を作りたいか」「どう作るべきか」が明確でないと、良いエージェントは作れない曖昧なまま進めると、⽬的とズレたものができ、必要以上に複雑化する実装前に、以下の7項⽬を整理することが不可⽋

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決めるべき7つの項⽬（1/2）⽬標、現状、利⽤シーン、課題を整理 1. ⽬標（中⻑期‧短期）どの業務をどれくらい改善したいのか、具体的なゴールを設定 2. 現状の把握現在の業務プロセス、体制、リソース、システム環境の理解 3. 利⽤シーン誰が、いつ、どのような状況でエージェントを使うのか 4. 課題（中⻑期‧短期）現状の何が問題で、何を解決する必要があるのか © Classmethod Inc. 21

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決めるべき7つの項⽬（2/2）制約、ゴール、マイルストーンを定義 5. 制約条件予算、期限、既存システム連携、体制などの制限事項 6. 期待する成果何をもって「成功」とするか、定量‧定性の両⾯で定義 7. マイルストーン段階的な達成⽬標があれば設定し、進捗を管理 © Classmethod Inc. 22

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AIエージェント導⼊の2つのアプローチ

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アプローチ① 体系的な導⼊業務全体を俯瞰して優先順位を付ける特徴: 組織的に業務要件を洗い出し、ROI（投資対効果）が⾼いものから着⼿メリット: 全体最適を⽬指せる、組織的な合意形成がしやすい向いている状況: 経営層の⽀援がある、組織変⾰を⽬指す、中⻑期的な効果を求める場合 © Classmethod Inc. 24

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体系的導⼊の実例（某社の取り組み）業務要件を洗い出し、効果と実現可能性で評価施策課題期待効果実現可能性問い合わせ回答精度向上複数データソースの統合困難⾼可 FAQ⾃動⽣成‧更新問い合わせ傾向分析の属⼈化‧⼿作業の更新中可顧客の声の⾃動分析⼿作業による分類‧集計中要確認シフト管理表作成個別判断の複雑性中要確認 © Classmethod Inc. 25

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アプローチ② 機会主義的な導⼊⼩さく始めて、個⼈の⽣産性から改善する特徴: 適したタイミングで、適した業務に、個⼈の裁量でAIを適⽤するメリット: ⼩さく素早く始められる、成功体験を積みやすい、⾮定型業務に強い向いている状況: 初めてのAI導⼊、現場主導の改善、柔軟に試したい場合 © Classmethod Inc. 26

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機会主義的導⼊の実例クラスメソッド⽥部井（てぃーびー）さんの事例：⽬標設定業務の効率化 © Classmethod Inc. 27 課題と対象年次の⽬標設定業務。⾮定型かつ属⼈化しており標準化が困難だった。解決策（技術） Gemini Gems + NotebookLMを使⽤。 1⼈で約1.5か⽉で開発。導⼊効果⽬標設定にかかる負荷を⼤幅に軽減。成功モデルとして確⽴。成功ポイント⼤規模な変⾰ではなく個⼈の⽣産性向上に着⽬スピード重視で実装。

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(参考)てぃーびーさんの登壇資料 28 【イベントレポート】『 Gemini と NotebookLM を組み合わせて目標設定の負荷を軽減する方法』の登壇と補足

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2つのアプローチの使い分け状況に応じて最適な戦略を選択する体系的アプローチ経営層の⽀援がある組織全体の効率化が⽬標予算‧リソース確保済み中⻑期的な効果を重視機会主義的アプローチまずは⼩さく始めたい個⼈‧チームの裁量重視⾮定期‧属⼈化業務がある早期の成功体験が欲しい © Classmethod Inc. 29

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AIエージェントとうまく付き合うコツ

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まとめ

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キーメッセージ本⽇持ち帰っていただきたいポイント要件定義が成功の鍵: 「何を作りたいか」「どう作るべきか」を最初に明確にする 2つのアプローチ: 組織主導の「体系的」と、現場主導の「機会主義的」を使い分けるスモールスタート: まずは機会主義的に⼩さく成功体験を積み、徐々に拡⼤するシンプルイズベスト: 機能を詰め込みすぎず、使いやすさとメンテナンス性を優先する © Classmethod Inc. 34

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次回開催のお知らせ

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AIエージェント〜開発編〜 2025年11⽉27⽇（⽊）12:00-13:00 テーマ: 現場で活きる作り⽅と使い⽅（Amazon Bedrock AgentCore等）内容: エージェント設計のベストプラクティスと本番運⽤の注意点対象: AIエージェントの開発‧設計‧運⽤に関わるエンジニア、開発者本⽇は「考え⽅」でしたが、次回は「作り⽅」に踏み込みます。ぜひご参加ください！ © Classmethod Inc. 36

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(宣伝)クラスメソッドができること

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こんなご相談をお待ちしていますまずはお気軽にご相談ください！貴社の課題に合わせて最適なAIソリューションをご提案いたします。 AIチャットボット開発 ● 社内⽣成AIチャットボットの構築 ● RAGの精度改善コンサル ● ⽣成AI利⽤定着の教育 AI駆動開発の導⼊⽀援 ● 開発者向けAIツール導⼊ ● AI駆動開発プロセスへの移⾏コンサル ● 開発チーム向けQA‧トレーニング業務効率化AIエージェント ● 競合分析の⾃動化 ● ドキュメント‧ファイル解析 ● レポート⾃動⽣成 ● 定型業務のAI化 © Classmethod Inc. 38

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