AIエージェント開発を成功に導く「業務オブジェクトフロー図」とは？事業成果に直結する設計の新フレームワーク

こんにちは。モンスターラボでUXデザイナーを務める本田です。

「AIを活用する方針は決まったものの、具体的に何を作れば良いか決まらない」
「PoC（概念実証）までは進むが、実務への導入や成果創出につながらず足踏みしている」

こういった状況に心当たりはありませんか？自社の業務やプロダクトに深い知見があっても、「AIでどう変えられるか」という具体的なイメージを持つことは容易ではありません 。

こうした状況に陥る要因は、個人のスキル不足ではなく、AIという新しい技術をビジネス現場に接続するための「考え方のフレーム」が確立されていないことにあります 。
本記事では、確かな事業成果を創出するためのAIエージェント設計の新フレームワーク「業務オブジェクトフロー図」について解説します。

なぜAI活用のイメージが湧かないのか？

AI導入が進まない最大の理由

多くの企業でAI導入が進まない最大の理由は、「業務がどう変わるか」というユースケースの解像度が低いことにあります 。
たとえば、問い合わせ対応を自動化するAIツールを考えるとします。
やりたいこととしては、

・顧客や契約情報を確認して
・FAQやマニュアルを参照し
・回答文を作成する

といった流れになります。

しかし、AI導入を検討するユースケースとして考えると、やりたいことは何となく分かっているものの、具体的な中身までは整理しきれず、「いい感じにデータを使って、いい感じに回答を出してほしい」という状態につい陥ってしまいがちです。

従来の「業務フロー図」にある限界

ユースケースの解像度を高めるにはどうすれば良いのでしょうか。多くの場合、まず「業務フロー」を書きます。

以下の図は、問い合わせ対応の業務フローの例です。


・問い合わせを受けて
・チケットを起票して
・必要なら追加情報をもらって
・回答を作って送る

ただ、業務フローは「誰が何をしているか」は分かるが、「何を扱っているか」が分かりにくいフレームになります。

「何を扱っているか」が見えない問題

たとえば、「チケット起票」というタスクひとつ取っても、実際には色々なデータを参照しているはずです。
顧客情報、契約情報、問い合わせの内容…。しかし、業務フローには「チケット起票」としか書かれていません。
同じように、「回答作成」のときも、担当者はFAQを見ているのか、マニュアルを見ているのか、過去の対応履歴を見ているのか。
業務フローだけではそこが見えてきません。また、FAQがきちんと整備されている現場もあれば、チャットの過去ログから情報を拾ってくるような現場もあります。
同じ「回答作成」でも、扱っているデータの実態は現場ごとにまったく違います。

この「何を扱っているか」の解像度が低いままだと、AIに何のデータを渡せばいいのか、どこから取ってくればいいのかが定義できません。

結果として、「いい感じにデータを使って、いい感じに回答を出してほしい」という曖昧な要件になってしまうわけです。

AI活用で解像度を高めるべき3つのポイント

AI活用のユースケースを具体化するには、業務フローからもう一歩踏み込み、次の3つの観点で解像度を高めることが重要です。

ポイント１：入力データを特定する

処理を行うために必要なデータが「何であり（内容）」、「どこにあるのか（所在）」についての解像度を高めます。

ポイント２：タスクの分担を決める

一連の流れのなかで、どこまでをAIが自動化し、どこを人が判断・補完するのかという役割分担の解像度を高めます 。何がAIに任せるのに現実的なのかを評価することが重要です。

ポイント３：出力の期待値を定める

AIが生成するアウトプットに対して、どのレベルの精度を求めるのか、またどこまでなら許容できるかという「期待値」と「妥協点」の解像度を高めます。

ポイントは、データとタスクをセットで明確化することが大切になります。どんなデータを使って、どんなタスクを行っているのか。ここが曖昧なままだと、AI活用の議論はどうしても抽象的なものになります。

解決策：業務オブジェクトフロー図の活用

業務（タスク）とデータをつなぐ新しいフレームワークとして「業務オブジェクトフロー図」を提案します 。

業務とデータをつなぐミッシングリンク

AI活用において、 よくあるフレームワークを使っても、なかなか前に進まないケースが多くあります。その理由の一つが、業務、つまりタスクと、データをつなぐピースが抜け落ちていることです。図の左側は、業務フロー図のような業務寄りの整理です。

一方、右側は、データフロー図のようなデータ・システム寄りの整理です。
それぞれ単体では有効ですが、中央にある「この業務で、どのデータを使って、何をしているのか」という部分が明確に定義されず、その結果として、データやシステムの話が業務の文脈から切り離されてしまい、とっつきにくく感じられる状態になります。

オブジェクトを中心に流れを可視化する

業務オブジェクトフロー図は、業務で扱われる「オブジェクト（データや成果物）」を定義し、その所在や、AI・人による作業・受け渡しの流れを可視化します 。これにより、業務フローだけでは見えなかった「データの所在」と「AIの役割」を具体的に定義できるようになります 。

おわりに

業務オブジェクトフロー図を用いることで、「AIでどう変えられるか」という具体的なイメージを持つことができるようになります。
しかし、「複雑に絡み合った実業務を、どう1枚のフロー図に落とし込むのか」という実践フェーズには、いくつかのコツが必要です。

ホワイトペーパー完全版のご案内

完全版では、

・業務オブジェクトフロー図の具体例
・業務オブジェクトフロー図からAIエージェントを定義するステップ
・AIエージェント開発のロードマップイメージ

など、構想をカタチにするための具体的なヒントを詰め込んでいます。

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