業務のAI化・エージェント

• RPAとAIエージェントの使い分け RPAは決まった画面操作の再現、AIエージェントは状況に応じた判断を伴う作業、と使い分けます。
• LLMOps LLMを使った仕組みを、継続的に運用・監視・改善するための体制と手順の総称です。
• AIコパイロット 利用者の作業の横で、提案・下書き・要約などを行い、人の作業を補助するAIの形態です。
• AIコーディング支援 プログラムの作成・修正・テスト・レビューをAIが支援する使い方です。
• AI出力のレビュー体制 AIが作った文章・資料・コードなどを、誰が・何を・どの基準で確認するかを定めた仕組みです。
• AIによる顧客対応（AIカスタマーサポート） 問い合わせへの一次回答や回答案の作成にAIを使い、対応時間や待ち時間を短くする取り組みです。
• 評価データセット（AI評価） AIの出力が業務の基準を満たしているかを確かめるために用意する、入力例と期待する答えの組です。
• エージェント型ワークフロー AIが目標に向けて自分で手順を考え、ツールを呼び出しながら複数の作業をこなす業務の流れです。
• エージェントのオーケストレーション 複数のAIや道具の呼び出し順序・条件・失敗時の対応を管理し、全体を一つの業務として動かす仕組みです。
• 業務のAI化 既存の業務にAIを組み込み、作業の一部または全部をAIが担うようにすることです。
• 業務の自動化とAIの違い 従来の自動化は決めた手順の再現、AIは曖昧な入力の解釈や文章の生成が得意、という違いです。
• 社内ナレッジのAI活用 社内の規程・マニュアル・過去の資料などをAIで検索・要約し、質問に答えられるようにする使い方です。
• ヒューマン・イン・ザ・ループ AIの処理の途中や最後に、人が確認・修正・承認する工程を組み込む設計の考え方です。
• プロンプトエンジニアリング AIに意図どおりの出力をさせるために、指示文（プロンプト）の書き方や与える情報を設計・改善することです。
• プロンプト資産 業務で効果を確認したプロンプトを、再利用できるように整理・共有・管理したものです。
• マルチエージェント 役割の異なる複数のAIエージェントが連携して、一つの作業を分担して進める構成です。

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