生成AIの導入で成果が出ないケースの多くは、モデルやツールの選定ではなく、「どの業務を、どこまで、誰の責任で任せるか」が決まっていないことに起因します。ここを設計せずにエージェントをつくっても、確認の手間が増えるだけで、社長の手は離れません。PrimeXは業務側の設計から入ります。
よくある失敗と、その原因
- PoCの評価基準がない精度の議論に終始し、業務時間・品質・コストのどれで判断するかが決まっていない。
- 権限とデータの整理が後回し本番運用の段階で情報の取り扱いが問題になり、止まる。
- 現場が使い続けない既存の業務フローに組み込まれておらず、二重作業になっている。
- 費用対効果を説明できない削減時間の算定条件が定義されず、投資継続の判断ができない。
この領域で、AIエージェントが担う部分
この領域で決めた内容が、そのままエージェントの動き方になります。
- 対象業務ごとの、判断してよい範囲と承認が要る範囲
- 入れてよい情報の3分類（公開済み／社内の非公開／入力しない）
- 既存のサービスとの接続と、記録の残し方
- うまくいかなかった例の集め方と、手順への反映
どこまでを自動で進め、どこから人が判断するかは、着手前に業務ごとに決めます。構築の進め方はサービスページをご覧ください。
支援範囲と成果物
- 対象業務の棚卸しと、適用範囲の優先順位づけ
- 業務フロー・権限・データ取り扱いの設計
- RAG／AIエージェントの適用設計とプロトタイプ検証
- 社内ガイドライン（利用範囲・禁止事項・確認プロセス）の整備
- 費用対効果の算定基準の合意と、運用開始後のレビュー設計
対象外とすること
- モデルそのものの研究開発
- 情報セキュリティの認証取得代行
- 効果を保証する成果コミット型の契約
対象外を先に明示するのは、期待値のずれを防ぎ、着手前に判断していただくためです。
進め方と期間の目安
- 1〜3週目：業務棚卸しと適用候補の評価。効果と実現性で優先順位を決めます。
- 4〜8週目：対象業務のプロトタイプ検証。評価基準に沿って判断します。
- 9〜14週目：業務フロー・権限・ガイドラインを含めた本番設計と展開。
- 15週目以降：運用レビューと対象業務の拡張。
体制・担当者・セキュリティ
コンサルタントと実装エンジニアの混成チームで進めます。生成AIに投入するデータの範囲は、ガイドライン策定時にお客様と合意したうえで限定します。
費用の考え方
検証フェーズと本番設計フェーズを分け、フェーズごとにお見積りします。継続の判断は、あらかじめ合意した評価基準で行います。