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AIエージェント業務自動化の設計論
LLM/AIエージェントを業務に組み込むうえで、設計の筋を誤るとすぐに「使われないツール」になります。実装済みの業務エージェントから得た設計パターンを体系化し、プロンプト・ツール設計・評価・運用面の実務ノウハウをホワイトペーパーとしてまとめました。
White Paper
AIエージェント業務自動化の設計論
LLMを使った業務エージェントの設計パターン、プロンプト戦略、運用面の落とし穴を網羅的に解説。
全32ページPDF
- ページ数
- 全32ページ
- フォーマット
- 推奨読者
- AIエンジニア / プロダクト責任者 / アーキテクト
Highlights
- 業務現場で通用するAIエージェント設計のベースライン
- LLM運用コスト・精度・セキュリティのトレードオフ整理
- 実装時に参照できるプロンプト・ツール仕様の具体例
Agenda
資料の中身
業務エージェントの設計類型
単発タスク型 / 対話型 / 自律実行型の3類型と、選定基準。
プロンプト設計の原則
構造化プロンプト、Few-shot、ツール記述、コンテキスト注入の戦略。
ツール（Function Calling）設計
業務ロジックを関数化する際の粒度、権限、失敗処理の考え方。
評価設計
業務精度を担保するためのゴールドセット構築と継続評価パイプライン。
運用の落とし穴
プロンプト劣化、モデル更新、コスト最適化、監査ログ設計の注意点。
事例: 経理業務エージェント
月次処理の定型タスクをエージェント化した事例をケーススタディで紹介。