多くのAIプロジェクトが失敗するのは、最初の目標が大きすぎるからです。

チームは「カスタマーサービスを自動化したい」「営業プロセスを再構築したい」と考えがちですが、これらはカテゴリーであってタスクではありません。エージェントプロジェクトは、必ず小さく具体的なことから始めるべきです。タスクが明確であればあるほど、素早くテストし、学び、改善できます。

こう考えてみてください：最初のエージェントは、ビジネスを一夜で変えるものではありません。エージェントが一つのことを確実にこなして価値を生み出せることを証明するのが目的です。それができれば、拡大は簡単になります。

良い最初のタスクとは何かを定義しましょう。良い最初のタスクには3つの特徴があります：自己完結していること、測定可能であること、既存の業務フローに結びついていることです。

自己完結しているとは、一つのやり取りや会話の中で完了できることを意味します。明確な始まりと終わりが必要です。

測定可能とは、うまくいったかどうかが判断できることです。たとえば、顧客が回答を受け取った、チケットが解決した、データが取得できた、などです。

既存の業務フローに結びついているとは、チームがすでに行っている何かを置き換えたり強化したりすることです。

最悪のスタートは、10個ものシステムや複数の部署の承認が必要なタスクから始めることです。

Terminal Roastの事例を見てみましょう。オーナーのTarynは最初、すべてを自動化したいと考えました。事前注文、受け取り調整、商品提案、顧客アンケートなどです。意欲は素晴らしいですが、範囲が広すぎます。話し合いの末、彼女は小さく明確なことから始めることに決めました。エージェントは顧客と新しいコーヒーフレーバーやペストリー、レシピについて話し、その提案を集めて要約し、Tarynに毎週トップの顧客アイデアをレポートで送ることになりました。

これだけです！このバージョンなら実現可能で、測定でき、役立ちます。Terminal Roastはこの方法で技術を試し、社内チームをトレーニングし、大規模な導入なしで早期に価値を生み出せます。

このアプローチはどんな組織にも当てはまります。まずはビジネス目標に合った一つの狭いユースケースから始めましょう。

サポート担当なら、よくある一つのトピックや質問カテゴリーを選びましょう。

営業担当なら、プロセスの中で対応が遅れて商談が止まる一つのステップを選びましょう。

人事担当なら、何度も繰り返し聞かれる従業員からの質問を一つ選びましょう。

小さく始めれば、すぐにテストでき、データを集めて、エージェントが本当に価値を生み出しているか確認できます。もしそうなら、役割を広げるのが自然な次のステップになります。

良い判断基準はこれです：エージェントの目的を一文で説明できないなら、範囲が広すぎます。

良い例をいくつか挙げます：

• 「当社のエージェントは顧客が注文状況を確認するのをサポートします。」や
• 「当社のエージェントは新入社員が会社の福利厚生を理解するのを手助けします。」や
• 「当社のエージェントは毎週顧客のフィードバックを要約します。」

これらはどれも狭く、測定可能で、既存の業務フローに直結しています。この最初のステップが、パイロットから本番運用までのスピードを決めます。プロジェクトが明確なら、後で無駄な作業や推測を避けられます。多くのチームは、高度なエージェントを作ることが課題だと考えがちです。

実際の課題は、シンプルなものを定義することです。

Terminal Roastは最初の小さな導入から学び、改善し、価値が出たら範囲を広げていきます。この姿勢は、エージェントを本気で業務に取り入れたいすべての組織に当てはまります。成功する最初のタスクは、自信とデータ、投資が機能している証拠をもたらします。すべてはそこから始まります。

アクション： あなたのエージェントが既存の業務フローをサポートできる、一つの測定可能なタスクを書き出しましょう。

一文で説明できない場合は、できるまで内容を絞り込みましょう。

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