AI Agent 導入実践
開発者ではなく、AI Agent を使いこなす人を育てる。8 週間かけて「実際の業務プロセスを AI Agent に任せる」ことを一通り体験する。
3 種類のコース概要
同じ内容を 3 通りに並べたもの。このプロトタイプの課題マップはメインコースに沿っている。
導入ライフサイクル
メイン「任せるべきか判断する → シナリオを設計する → 実行する → トラブルを見る → 監督・監査する → 改版して広げる」の順に進み、学生は週ごとに 4 つの役割を交代で担う。
AI Agent 導入ライフサイクル（8 週間メインコース） · 全 9 ユニット
役割別モジュール
バリアント Aコースを導入評価者／シナリオ設計者／対話オペレーター／Agent 監督者の 4 モジュールに分割し、一部だけ必要な受講層に適する。
役割別モジュール（4 モジュール × 各 2 週、単体購入可） · 全 4 ユニット
- M1 導入評価者：AI Agent に任せるべきこと
- M2 シナリオ設計者：プロセスを Agent に任せる
- M3 Agent 監督者：人と AI の協働の日常
- M4 対話オペレーター：Agent と一緒に働く
信頼レベル段階的拡大
バリアント C「読むだけで何もしない」から「自律実行できる」まで段階的に広げ、各段階で何が緩和され、リスクがどこに移るかを先に説明する。
信頼レベル段階的拡大（半日の管理職向け見学コース、3.5 時間） · 全 4 ユニット
- L0 見るだけ：まず読ませてみる
- L1 提案できる：考えさせるが動かさない
- L2 実行できるが承認が必要：ゲートウェイはどこにあるか
- L3 自律実行できる：レッドチームの現場
AI Agent 導入ライフサイクル（8 週間メインコース） · 週次一覧
全 9 ユニット- W0事前非同期学習：pod を受け取り、世界観を構築する導入評価者
自分の練習用 URL とアカウントを取得する・シミュレーション世界の 5 つの既存システムを一巡する・AI Agent がこれから操作するシステムを見分ける
- W1AI Agent に任せるべきこと導入評価者
Agent と RPA／フォーム自動化の違いを説明できる・4 つの観点でプロセスを任せるべきか評価する・「制御された半自動」が目標であり、全自動ではないことを理解する
- W2Agent の手足とレッドライン：Capability と Policy導入評価者シナリオ設計者
あるプロセスに必要な能力一覧とリスクレベルを列挙する・レッドラインとプロンプトの違いを見分ける・失敗が「止められた」「能力の故障」「Agent 自身の断念」のいずれかを判断する
- W3シナリオ設計 I：トリガー、目標、利用可能な能力シナリオ設計者
プロセスをトリガー・目標・能力の許可リストの三点で書き表す・シナリオに手順を書かない理由を理解する・DRAFT → ACTIVE のバージョンガバナンスフローを一通り経験する
- W4シナリオ設計 II：有人対応ルールと例外シナリオ設計者
有人対応の 3 つのチェックポイントを説明できる・ルールに部署と優先度を指定する・「システムの既定転送」の割合から自分のルールの良し悪しを判断する
- W5実際に動かし、対話してみる対話オペレーター
ルールベースと LLM 二つのエンジンの挙動の違いを並べて比較する・対話に介入して Agent を軌道修正する・自然言語でシナリオを起草し、出力を一項目ずつ確認する
- W6トラブル発生：越権、誤解、話術Agent 監督者
典型的な 3 種類の事故を理解する・ゲートウェイがなぜモデルの発言を信用しないのかを理解する・攻撃とそれをブロックしたルール番号を照合する
- W7監督と監査：人と AI の協働の日常Agent 監督者
承認を判断するときに何を見るべきか・有人対応タスクを処理する・監査記録から一回分の完全な責任チェーンを再現する
- W8改版・ガバナンスと卒業プロジェクト導入評価者シナリオ設計者対話オペレーターAgent 監督者
監督データからルールの抜け穴を見つけて改版する・2 つのバージョン間の差分説明を理解する・同じ手法を別の業界に応用する