多くの企業がAIエージェントの導入を試みていますが、同じ場所で足踏みしています。パイロット版を作り、いくつかテストを行った後、プロジェクトが停滞してしまうのです。
その原因は、技術が新しすぎたり複雑すぎたりするからではなく、ほとんどのプロジェクトが技術的な作業を始める前に明確な計画を立てていないからです。
私たちは、エージェントを構築・導入した何千ものチームと協力してきました。成功するチームには共通点があります。基本を押さえたチェックリストに従い、失敗するチームはそれを省略してしまうのです。
このコースは、成功するAIプロジェクトが初期段階で行う実践的な意思決定をまとめたものです。
理解しやすくするために、架空の企業Terminal Roastを例に使います。Terminal Roastはカフェを運営し、オンラインでコーヒー豆を販売する小さなコーヒーブランドです。顧客体験を向上させるためにAIエージェントの導入を目指しています。
コースを通じて彼らのストーリーを追い、各ステップが実際にどのように進むのかを見ていきます。
このコースの各レッスンは、AIエージェントプロジェクトにおける基本的な意思決定を中心に構成されています。
- 単一で明確に定義されたタスクを選ぶこと
- 導入するのに最適なチャネルを選ぶこと
- 本当にエージェントが必要な場面を見極めること
- プロジェクトに適切なメンバーを参加させること
- LLM戦略を定めること
- コンプライアンスと安全対策を確立すること
- そして最後に、リリース後に成功の定義を決めること
これらの質問に明確に答えられれば、すでに多くのチームより一歩先を行っています。
Terminal Roastについて考えてみましょう。
オーナーのTarynは、AIを活用してビジネスを改善することに意欲的です。彼女にはたくさんのアイデアがあります。
彼女は、事前注文の受け取り、ロイヤルティプログラム、カスタマーサポートを担当できるエージェントを望んでいます。
しかし、チームはすぐにそれが最初のプロジェクトとしては少し欲張りすぎると気づきます。
今後のレッスンでは、Tarynとチームがどのようにプロジェクトを現実的なものにしていくかを追いかけます。
彼らがどのようにプロジェクトの範囲を絞り、実際に動くエージェントを作り上げるかを見ていきます。
このコースの目的は、構築前により良い意思決定ができるようサポートすることです。
コース終了時には、実際にプロダクションレベルのエージェントを継続的にリリースしているチームが使っている完全なチェックリストが手に入ります。
各レッスンの最後には、すぐにプロジェクトを前進させるための具体的なアクションが提示されます。
アクション： あなたのチームで話し合ったAIプロジェクトを1つ書き出してください。そして、そのプロジェクトが解決しようとしているビジネス上の課題を一文で説明してください。
問題を明確にまとめられない場合は、先に進む前にもう一度見直しましょう。
