なぜAIエージェントは業務を遂行できないのか

なぜAIエージェントは業務を遂行できないのか @jyuch

自己紹介 • @jyuch • Apache Spark でデータ を ｺﾈｺﾈしてます • 他にも データ基盤 のワンオペをするなど活動は多 岐にわたります 2

アジェンダ • AIエージェントによる業務遂行の現状 • AIエージェントが働きやすい環境を整える 3

AIエージェントによる業務遂行の現状 4

AIエージェントによる業務遂行の現状 AIエージェントによるコーディング業務は実用の域に入った 他の業務領域はPoCの段階からは出ていない コーディング業務の他の業務との違いは何か？ 5

コーディング業務の特徴 • 既にコンテキストがリポジトリに集約されている • 散らばった情報を集約しなくても稼働を開始出来る • CLIを介した操作が用意されている • AIエージェント向けのツールの実装が不要 • Git、 AWS CLI、 GitHub CLI 、 POSIXコマンド群 • ワークフローが統一されている • 異なるのはプログラムの記述内容であり、本質は同じ 6

他の業務の特徴 • コンテキストが散逸している • 個々人のメールボックスであったり社内掲示板だったり • 基幹システムなどへのアクセス手段がない • 業務遂行に必要な情報を取得できない • 業務内容が整理・言語化されていない • 業務に対する考え方からバラバラ モデルの能力の問題ではなく、環境の問題 7

AIエージェントが働きやすい環境を整える 8

コンテキストが 散逸している？ データ基盤に 集約すればよ かろう ※コンプライアンスメルエム様 9

AI向けのイン ターフェースが 存在しない？ MCPを実装すれば よかろう ※コンプライアンスメルエム様 10

AIにやらせる業務 が定義できていな い？ 要件を整理すれ ばよかろう ※コンプライアンスメルエム様 11

なにもしらん くせにッ … それができれば 苦労はしねェ =ネテロ様 ※コンプライアンスアイザック 12

とはいえやらないと前に進まないよね どの業務が人間が行うべきコア業務？ 課題の定義 暗黙知の形式知化 業務ルール の整理 そもそも業務を無くせない？ 役割の決定 社内に散らばる情報を一か所に集めて AIに 供給可能にする 必要なら集約するプラットフォームを立ち 上げる どこまでを AIエージェントにやってほしい？ コンテキスト の集約 必要な能力の 実装 役割を完遂させるための能力を与える 精度は出ているか？フィードバックは良いか？ AIエージェント の運用 13

とはいえやらないと前に進まないよね どの業務が人間が行うべきコア業務？ 課題の定義 暗黙知の形式知化 業務ルール の整理 そもそも業務を無くせない？ 役割の決定 今までのシステム構築と 変わらねェ！！！！！！ 社内に散らばる情報を一か所に集めて AIに 供給可能にする 必要なら集約するプラットフォームを立ち 上げる どこまでを AIエージェントにやってほしい？ コンテキスト の集約 必要な能力の 実装 役割を完遂させるための能力を与える 精度は出ているか？フィードバックは良いか？ AIエージェント の運用 14

AIエージェントを構成する要素 AIにコンテキストを与える 業務ルール セマンティック サーチ 社内文章 社内データ MCP Function calling ユーザー AIに能力を与える 基幹システム AIの活動をトレースし 継続的に改善 Observability データエンジニア SaaS 15

まとめ • モデルの性能自体は現時点でも足りている • 足りないのはコンテキストへのアクセス手段と能力 • [会社名]のエラい人も言ってた • そもそも何をやらせたいのかの整理が最初 • 最初はやらせたいことから逆算してコンテキスト・能力の整備が始まる • 業務コンテキストをどれだけ供給できるかの勝負 • 暗黙知を形式知に変換して押し込む • 役割を完遂できるだけの能力を与える • MCP（外部）か Function calling （内部）で与える • データ・コンテキストを集約するための基盤があると便利 ポジショントーク • [製品名]であったり [製品名]だったり [製品名]だったり 順不同 • データの意味をコンテキストレイヤーで与える 16