AIエージェントを部署名から設計してよいのか

財務エージェント、法務エージェント、営業エージェント。部署名を並べると、AIに任せる仕事も整理できたように見えます。担当者も決めやすく、既存の組織に導入する入口としては分かりやすい形です。ただ、その区切りが、実際の仕事を進める単位に合っているかは別に考える必要があります。

専門ごとの知識や権限を分けることには意味があります。承認する責任も残ります。AIが幅広い分野の文章を扱えても、それだけで判断を任せられるわけではありません。一方、部署ごとに扱う情報まで分けてしまうと、部署をまたぐ事情を人が集め直す作業も残ります。

たとえば、顧客から仕様変更の依頼が届いた場面を考えてみます。営業には顧客との会話、開発には技術上の制約、契約書には合意した範囲がある。それぞれのAIが手元の情報から回答しても、「今回はどこまで応じられるか」を判断する材料がそろうとは限りません。

以前、納期を守るために一部の機能を見送ったのか。今回の変更は、その前提を変えるのか。すでに進んでいる作業にどんな影響があるのか。こうした経緯が抜けると、回答は個別には正しくても、案件全体では整合しないことがあります。

ここでAIに任せる単位を、「今回の変更依頼について、担当者が判断できる材料をそろえる」と置いてみます。入力は依頼文だけでは足りません。既存の約束とその理由、現在の進捗、技術的な制約、希望納期、誰が何を決められるかまで確認する必要があります。

成果物も具体的にできます。合意済みの内容と今回の要望の差分を示し、納期や費用への影響は確認済みの情報と未確認の見込みを分ける。参照した記録を添え、足りない情報と確認先を残す。担当者が根拠をたどれて、次に誰へ何を聞くか分かる状態なら、その作業が役に立ったかを検証できます。

その先の承認まで一括で任せる必要はありません。技術的に可能かは開発責任者、納期や価格の変更は権限を持つ担当者が判断する。AIが資料を整理する範囲と、人が決定する範囲を、最初から同じ仕事の流れに書き込んでおくことが大切です。

既存の業務が動いている会社ほど、最初から全体の手順を組み替えるのは難しいと思います。まず一件の変更依頼で試し、何がそろえば判断できたか、どこで人の補足が必要だったかを見る。その結果から、AIに渡す背景や任せる範囲を調整していく。専門別のエージェントが必要かどうかも、その過程で考えられます。

Lyqaで重視しているのも、仕事の背景や経緯、現在の状態を、参照元とともに整理することです。関係者が同じ案件について判断するとき、何が決まり、何がまだ決まっていないかを確かめられる。その土台があってこそ、AIに任せる仕事も具体的になります。

身近な業務を一つ選ぶなら、「どの部署にAIを置くか」より、「どの仕事を、何が分かれば前に進められるか」。そこから設計を始めたいと思います。