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企業における AIエージェント実装の現実戦略

Daisuke Miyata
March 10, 2025
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企業における AIエージェント実装の現実戦略

2025年3月4日開催のPharmaX主催「LLM Night」の登壇資料

Daisuke Miyata

March 10, 2025
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  1. ワークフロー型 完全自律型 おまかせ性 △ (部分自動) ◎ (理想の自動化) 危険性 ◎(コントロールしやすい) △

    (誤動作対策コスト大) 開発難易度 低〜中(ノーコードOK) 高(技術,予算,責任所在問題) 適用範囲 複雑なコンテンツ/日常業務 予測不能タスク/創造性が必 要とされる場面 ワークフロー型 vs. 完全⾃律型 ⼿間はかかるがコントロールしやすいワークフロー型と おまかせだがリスクと難易度が⾼い⾃律型
  2. Step1-A: ビジネス導⼊(ワークフロー型) Step1-B: パーソナルDX(⾃律型) コンテンツ⽣成‧ リード獲得など、 確実にROIが出せ る領域で開始 ノーコード(Dify) で誰でも改善

    → 早期の成功体験を 創出 クオリティコント ロールがしやす く、ビジネス展開 が容易 Cursor等を⾃分⽤ ツールとして⼩規 模にテスト ハルシネーション 許容範囲で実験 → 知⾒の蓄積 「有効プロンプ ト」「必要な制 御」を体感的に学 習 Step1 ワークフロー&⾃律型の⼆軸による並⾏スタート
  3. Step2-A: ワークフロー型の組織展開 Step2-B: ⾃律型エージェントのチーム適⽤ 部⾨ごとにワーク フローを標準化、 ドメインスペシャ リストが⾃⾛ プロセスの洗練と ノウハウの共有‧

    蓄積 個⼈実験で得た知 ⾒をチームに拡⼤ Cursorなどをつ かった業務⽀援の 仕組みを試験的に 導⼊ Step2 組織への横展開と拡張
  4. ⾃律型も「ゴール設計 + 実⾏ + フィードバック」というCoT的プロ セスが必要 エージェントが右往左往しないための事前仕様書(プロンプトド キュメント)が不可⽋ 完全⾃⽴型エージェントの開発も、結局⼈間が細かく事前設計する のは変わらない

    チェインオブソウトなどのプロンプトエンジニアリングの考え⽅ → ⾃律型でも同様に重要 ワークフロー経験は無駄にならない ワークフロー型で学ぶエージェント制御の知⾒ ワークフローと⾃律型は融合する (1/2)
  5. 将来への布⽯ ⼀部では⾃律型PoCも並⾛し、 ⼿元での⽣産性改善の実験も⾏ う 確実なビジネス成果 Agentic Workflowで実務成果を 出し、社内外の期待を裏切らな い しかし、まずはクイッ

    クウィンが必須 ビジョン(AGIエージェント)を確実に組織全体で強くもつ まとめ 夢に向かいながら現実的な⼆軸戦略で企業のAIエージェント活⽤を加速