前回、業務の型をAIエージェントに教え込めば、非定型業務も任せられる、と申し上げました。すると当然、こんな声が返ってきます。「その型を書き出すのが一番大変なんだ」。おっしゃる通りです。自分のやり方を言葉にするのは、実は本人が一番苦手です。長年の勘で担ってきた業務ほど、手順を聞かれても「見て覚えろとしか言えない」となりがちです。
ここに、AIエージェントの意外な使い道があります。入口と出口だけを見せるのです。入口とは、業務の材料。もらった資料、会議の録音の文字起こし、届いたメール。出口とは、成果物。仕上げた申請書、分析レポート、返信文。この2つを並べて渡すと、AIエージェントは「この材料からこの成果物を作るには、間にこういう手順があったはずだ」と逆算し、手順書を文章で書き起こします。
これは、考えてみると相当なことです。本人すら言葉にできていなかった段取りが、読める文書になる。ベテランの頭の中にだけあった勘所、いわゆる暗黙知が、会社の共有財産に変わる。その人が退職しても、手順書は残ります。AIエージェントに業務を任せる準備をしていたら、副産物として技能承継が進んでいた。そういう順番のことが、実際に起きます。
もう一つ大事なのは、この手順書が人間に読める形で残ることです。AIエージェントが中で何をやっているのか分からない、いわゆるブラックボックスにはなりません。手順書を開けば、材料と手順と判断の基準が文字で読めます。おかしければ、人間が直せます。
従来のシステム開発では、運用を始めた後の小さな修正にも、エンジニアへの依頼と追加費用が発生しました。AIエージェントなら、実際に使う本人が日本語の指示書を直し、そのまま次回の運用へ反映できます。非エンジニアが設計だけでなく、改善と運用まで自分で担えることが、ロングテール業務の自動化を採算に乗せる大きな理由です。
そして、この「直せる」が次の話につながります。AIエージェントが作る成果物の完成度は、今のところ7〜8割です。残りの2〜3割をどう埋めるのか。次回は、私のダメ出しが翌日の教科書になっている話をします。
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