AIエージェントと聞くと、

目標だけ渡せば、あとは自動で全部進めてくれる

というイメージを持ちやすいです。

実際、AIが複数の工程をつなぎ、ファイルを読み、ツールを使い、結果を保存する仕組みは便利です。

ただし、最初に覚えたいのは「どれだけ自律化できるか」ではありません。

むしろ先に決めるのは、

何を任せる？
何を見てよい？
何を触ってよい？
何を残せば完了？
何が起きたら止まる？
どこから再開する？

です。

高性能なAIでも、この境界が曖昧なら仕事は安定しません。

逆に、仕事の範囲が小さく、成果物と終了条件が明確なら、最初から巨大な自律Systemを作らなくても「任せられる仕事」は作れます。

この教材では、基礎だけで終わらず、次の内容まで扱います。

30秒診断
Agent Job Card
Chat / Script / Agentの使い分け
Goal / Input / Output / Scope / Done / Stop
能力・Tool・権限の分離
動作 / 進捗 / 正しさの分離
Stop Report
Human Gate
Attended / Unattendedの分離
Retry Stop Rule
Readback
Small Pilot
最終Checklist

30秒診断――その仕事、エージェントへ渡せる「箱」になっていますか？

任せたい作業を一つ思い浮かべてください。

次の7項目へ答えます。

GOAL
何のため？

INPUT
何を見てよい？

OUTPUT
何を残す？

SCOPE
何を変更してよい？

DONE
何が揃えば完了？

STOP
何が起きたら止まる？

HUMAN
どの判断を人へ返す？

例：

GOAL
20本の記事候補を初心者向けか分類

INPUT
drafts/ のMarkdown20本だけ

OUTPUT
intro_candidates.md

SCOPE
元記事は変更禁止。新規一覧だけ作成可

DONE
20本すべてに対象/対象外と理由一行

STOP
20本揃わない、Fileが読めない、基準が矛盾

HUMAN
公開順の最終決定

これが書ければ、「いい感じに全部やって」よりずっと安定した仕事になります。

この教材で持ち帰るもの

普通のChat / Script / Agentの使い分け
Agent Job Card
Goal / Input / Output / Scope / Done / Stop
Small Pilot
Tool / Connection / Permission / Environmentの分離
動いている / 進んでいる / 正しいの分離
Stop Report
Human Gate
一番面倒な一工程だけ自動化する方法
Attended / Unattendedの分離
Role定義と実能力の分離
ReportとArtifactの分離
Retry Stop Rule
Readback
最終Checklist

1. 普通のAIチャットとエージェントを分ける

普通のChatは、1回の質問と回答だけでも成立します。

たとえば、

文章を要約
アイデアを10個
Codeの意味を説明
表現を整える

などです。

一方、エージェントは複数工程をつなぎます。

例：

1. 指定Folderを読む
2. 条件に合うFileを探す
3. 結果をまとめる
4. 条件を満たすか確認
5. Fileへ保存
6. 結果を報告

ここで重要なのは、

工程が多い = Agentの方が優れている

ではないことです。

判断の仕方を変えます。

Chat向き

一回の質問で終わる
人と対話しながら詰めたい
評価基準がまだ揺れている

Script / Code向き

完全に規則化できる
同じ入力へ同じ処理
意味判断が少ない

Agent候補

複数工程がある
途中に小さな判断がある
Toolをまたいで処理したい

Agentを使うこと自体を目的にしません。

2. Agentへ渡すのは「自由」ではなく「仕事の箱」

最初に作るのは人格設定でも長いSystem Promptでもありません。

仕事の境界です。

最低限、

Goal
Input
Output
Scope
Done
Stop

を決めます。

Goal

何のために処理する？

Input

何を見てよい？

Output

最後に何を残す？

Scope

どこまで変更してよい？

Done

何が揃ったら完了？

Stop

何が起きたら勝手に進まない？

これだけでも、AI側が余計なことをする余地をかなり減らせます。

3. Outputだけでなく「触ってよい範囲」を決める

エージェントは、目的を達成しようとして想定外の変更をする場合があります。

たとえば、

記事を整理して

という依頼で、

File名変更
Folder移動
本文修正
不要と判断したFile削除

まで進める可能性があります。

だから、

READ
読んでよい

CREATE
新規作成してよい

EDIT
編集してよい

DELETE
削除禁止

のように範囲を決めます。

初心者のうちは、特にDeleteを安易に許可しなくて構いません。

4. 最初は「人間が全部確認できる一件」

1000Fileを一晩で処理する前に、10Fileだけで試します。

最初のPilotで見るもの：

Inputを読めた？
必要Toolを使えた？
保存先は正しい？
元Fileを壊していない？
Done条件を理解した？
Unknownを勝手に埋めなかった？

Small Testは、性能を疑っているからではありません。

Failureの場所を特定できる大きさにするため

です。

5. 「AIは知っている」と「その環境で実行できる」は別

かなり紛らわしいところです。

AIがWeb検索方法を知っていても、そのSessionでWebへ接続できるとは限りません。

File操作の知識があっても、書込権限がなければ保存できません。

分けます。

UNDERSTANDING
やることを理解？

TOOL
必要Toolがある？

CONNECTION
接続先が使える？

PERMISSION
その操作をしてよい？

ENVIRONMENT
その実行環境で本当に動く？

「できるはず」ではなく、

小さな実操作で確認する。

ことが大切です。

6. Agentの役割名と実行能力を混ぜない

あなたはWeb調査専門Agentです。

という役割設定は、考え方の優先順位を決める助けになります。

でも、それだけでWeb接続能力は生えません。

File管理Agentです。

と名乗らせても、保存Toolと権限がなければ書けません。

役割と能力を分けます。

ROLE
何を優先して考える？

INPUT
何を受け取る？

TOOLS
何を使える？

PERMISSIONS
どこまで操作できる？

OUTPUT
何を返す？

肩書きは能力そのものではありません。