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AIエージェントの権限・外部資料・承認・検証は「AIエージェントの安全設計」にまとめています。
任せ方・業務の進め方
40記事 ／ 新しい公開順
普通のプロンプト・RAG・Fine-tuning・Agentをどう使い分けるか
主な読者：AIに仕事を任せる人
普通のプロンプト・RAG・Fine-tuning・Agentの使い分けを、社内FAQの例で解説します。文章整形、最新規程の参照、語調の調整、申請操作を分け、同じ業務要件で比較し、併用時の権限と運用負担まで判断します。
課題：任せ方・業務の進め方
公開日：
プロンプトのトークン予算を配分し、重要条件を保って圧縮する
主な読者：AIに仕事を任せる人
プロンプトのトークン予算は、入力・生成・反復を分けて設計します。文字量の目標と実際の計測、コンテキストと出力の上限を区別し、架空の資料比較で重要条件を保つ圧縮、総量の配分、上限時の部分回答と終了方法を具体的に解説します。
課題：任せ方・業務の進め方 ／ 依頼文・プロンプトを整える
公開日：
Agentの反復とツール呼び出しに費用上限を設ける方法
主な読者：AIに仕事を任せる人
Agentの費用上限を、トークン・ツール呼び出し・反復回数・時間に分けて設計します。仮定の単価で累積費用を計算し、並列処理の事前予約、実績との精算、費用不明時の保留、上限到達後の結果整理まで具体例で解説します。
課題：任せ方・業務の進め方 ／ 権限・送信を制御する
公開日：
AIの処理順序を、依存関係・並列化・優先度から設計する
主な読者：AIに仕事を任せる人
AIの処理順序は、先行条件と副作用から決めます。資料の並列読取りから集計、承認、更新へ進む架空業務で、優先度と公平性、失敗や結果不明で止める範囲、再開前の版・権限・実行状態の確認、完了を確かめる手順を整理します。
課題：任せ方・業務の進め方
公開日：
AIエージェントの目標逸脱・反復・過剰実行を止める条件
主な読者：AIに仕事を任せる人
AIエージェントの目標逸脱、進捗のない反復、完了後の過剰実行を分け、止める条件を設計します。架空の調査ログから回数・費用・時間の上限と完了判定を照合し、部分結果の返し方、結果不明の保留、再開時の条件確認を説明します。
課題：任せ方・業務の進め方 ／ 出力・根拠を確かめる
公開日：
マルチエージェントの役割・受け渡し・責任分界を設計する
主な読者：AIに仕事を任せる人
マルチエージェントを採用する前に、単独処理との違いと分業の負担を確かめます。調査資料作成の架空例を通じ、送り手と受け手、入力・出力、委任範囲、根拠、検証と決定の担当を定め、受入れ・拒否・停止を判断する方法を説明します。
課題：任せ方・業務の進め方 ／ 組織のルール・リスクを決める
公開日：
AI操作のロールバックを設計する：戻せる状態と補償処理を分ける
主な読者：AIに仕事を任せる人
AI操作のロールバックでは、戻せる状態と残る外部影響を操作ごとに分けます。架空の文書更新と送信済みメールを比較し、原状復帰と補償処理の違い、実行前の提示、結果不明時の照会、競合を避ける復旧条件と完了確認を解説します。
課題：任せ方・業務の進め方 ／ 権限・送信を制御する
公開日：
検索スコアが低いとき回答生成を止める閾値設計
主な読者：AIに仕事を任せる人
検索スコアの閾値は、回答の正解確率とは分けて決めます。正解資料のある質問とない質問を業務データで比べ、誤通過・過剰保留・回答の正確性を別に数える方法と、根拠不足時に利用者へ示す内容、見直しの条件を説明します。
課題：任せ方・業務の進め方 ／ 出力・根拠を確かめる
公開日：
AIのアイデアを広げるには視点と実施条件を変えて比べる
主な読者：AIに仕事を任せる人
AIに異なる視点のアイデアを出させるには、立場の名前だけでなく、困り事や変えられる前提を指定します。架空の研修企画で、同じ案の言い換えを除く方法、採用前の実現性確認、作業時間と案の違いを測る手順を説明します。
課題：任せ方・業務の進め方 ／ 依頼文・プロンプトを整える
公開日：
新規事業案の事実と仮説を分けて需要と実現性を確かめる
主な読者：AIに仕事を任せる人
新規事業案をAIで整理するときは、確認した事実、検証する仮説、条件付きの推測、企画アイデアを分けます。架空の予約管理サービスを例に、需要と実現性を別々に確かめ、未検証の案を顧客要望や実績へ変えない資料の作り方を示します。
課題：任せ方・業務の進め方 ／ 出力・根拠を確かめる
公開日：
モデル変更・ローカルLLM移行に備えたプロンプトの共通化と再評価
主な読者：AIに仕事を任せる人
モデル変更やローカルLLMへの移行で応答が崩れたときは、業務条件とモデル固有の記法や設定を分けて確認します。抽出テンプレートの架空例で、API型とローカルの違い、比較条件の固定、失敗の切り分け、回帰評価、採用と復帰の判断を解説します。
課題：任せ方・業務の進め方 ／ 出力・根拠を確かめる
公開日：
発散と収束でプロンプトを切り替える方法
主な読者：AIに仕事を任せる人
発散と収束でプロンプトを切り替え、アイデアを広げる作業と条件で絞る作業を分けます。架空の研修企画を使い、予算・時間・学習目標を固定した選定、生成案と事実の区別、多様性と確認工数を含めた改善効果の測り方を説明します。
課題：任せ方・業務の進め方
公開日：
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