課題マップ
学生：田中○美
全体の進捗
5 / 9 合格
○ 未着手● 進行中✓ 合格
事前学習 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
第 1 週
AI 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
第 2 週
Agent 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
第 3 週
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
第 4 週
シナリオ設計 II：有人対応ルールと例外
第 5 週
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
第 6 週
トラブル発生：越権、誤解、話術
第 7 週
監督と監査：人と AI の協働の日常
第 8 週
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