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AI活用に向けての最初の一歩:Agentic AI導入を見据えた戦略と試行錯誤とは
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Akatsuki Inc. PR
October 27, 2025
Technology
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AI活用に向けての最初の一歩:Agentic AI導入を見据えた戦略と試行錯誤とは
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AI活用に向けての最初の一歩 :Agentic AI導入を見据えた戦略 と試行錯誤とは 株式会社アカツキ IT Service部 高良 幸弘
• Workato歴は2021年12月〜 • 最近はレシピ作成より社内フォローアップ 多め • JWUGオーナーやってます 高良 幸弘 株式会社
アカツキ IT Service部 About me
• 2010年6月設立 • 2022年より事業を子会社化 • 事業内容 ◦ エンターテインメント事業 ◦ ライフスタイル事業
◦ ソリューション事業 About Company
(会社HPより一部抜粋)
• 15名ほど • オペレーションチームとプランニングチー ムの2チーム制 • Automation Pro Ⅱ取得率は50% About
Team
Agenda 1. AI活用で見据えるシステムや業務の全体像 2. AI活用前にやるべきこと 3. 具体的な施策と試行錯誤について 4. まとめ に入る前に
Gartnerの記事( https://www.gartner.co.jp/ja/newsroom/press-releases/pr-20251001-infratech-hc )より抜粋
1. AI活用で見据えるシステムや業務の全体像 2. AI活用前にやるべきこと 3. 具体的な施策と試行錯誤について 4. まとめ Agenda
ピンポイントに効率化出来ても あまり意味がない
AIエージェントを活用することで 業務全体の効率化が見込めるが...
必要な環境は 人間もAIも本質的には変わらない
AIエージェントと人間を比較してみます
入社直後の新人 • 基礎的な学力がある • 雇用時に伝えられる役職で期待 される動きを把握 • 会社Wikiを参考に風土を理解す る •
依頼ベースだったり、営業日ベー スで業務を開始 • 業務を行う上で必要な手順や技 術を習得
作成したAIエージェント • その時最適なLLMを搭載 • Job Descriptionで役割と目標 を定義 • Knowledge Baseで参考するべ
き会社Wikiやマニュアルを設定 • Eventsで業務を開始タイミングを 設定 • Skillsで業務を実施 • 従来のデータオーケストレーショ ンで滑らかに接続する
AIエージェントの連携 • AIエージェントが担当外の内容に ついては他AIエージェントに問い 合わせる • どのAIエージェントに問い合わせ てもたらい回しにされない
作成直後の AIエージェント • その時最適なLLMを搭載 • Job Descriptionで役割と目標 を定義 • Knowledge
Baseで参考するべ き会社Wikiやマニュアルを設定 • Eventsで業務を開始タイミングを 設定 • Skillsで業務を実施 • 従来のデータオーケストレーショ ンで滑らかに接続する
LLM部分以外が大事
1. AI活用で見据えるシステムや業務の全体像 2. AI活用前にやるべきこと 3. 具体的な施策と試行錯誤について 4. まとめ Agenda
AI活用前にやるべきこと • AIエージェントが参照する「知識」を整える ◦ 「資料」から「データ」への移行 ◦ ライフサイクルデータの重要性 • AIエージェントの「行動」をシンプルに ◦
徹底的な「ロジック」への転換 ◦ 判断後の「行動」を迅速に • 誰でも安全にエージェントに仕事を任せる仕組み作り ◦ 品質やセキュリティの基準の明確化 ◦ 監査ログの活用
1. AI活用で見据えるシステムや業務の全体像 2. AI活用前にやるべきこと 3. 具体的な施策と試行錯誤について 4. まとめ Agenda
AI活用関係
• チケット作成時のタイトルをAIで要約 • 今までの問い合わせ内容を元に一次回答を提示 ◦ 過去の問い合わせがデータとして蓄積されているから こそ可能 ヘルプデスク活用
Automation HQ関係
• 専用のSlackチャンネルで情報共有しな がら気軽に話せる雰囲気づくり • Googleカレンダーで気軽に熟練者の予 定を抑えられる仕組み • ConfluenceでのTIPS共有 習熟の機会創生と知識の共有
1. AI活用で見据えるシステムや業務の全体像 2. AI活用前にやるべきこと 3. 具体的な施策と試行錯誤について 4. まとめ Agenda
まとめ • AIを活用するには事前の準備が重要 ◦ データの整理 ◦ フローの見直し ◦ レシピの作成 •
市民開発でAI導入効果のスケールを目指す
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