AIエージェントの本番定着を解説、11月2日無料ウェビナー

株式会社Atsumellは2026年10月29日、AIエージェントを試験導入だけで終わらせず、現場の本番運用につなげるための無料ウェビナーへの登壇を告知した。開催は11月2日(月)18時から19時まで。主催は日テレHR総合研究所で、Zoomによるオンライン形式、参加には事前申込が必要となる。登壇者はAtsumell代表取締役の山口公徳氏。今回のテーマは、AIの性能比較よりも導入前の業務整理に重点を置いている。
PoCから本番へ進まない原因をどう捉えるか
PoC(Proof of Concept)は、技術やアイデアが実現可能かを小規模に検証する段階を指す。Atsumellは、試験環境では動いたAIエージェントが現場に定着しない背景として、実際の作業手順、判断基準、例外処理を十分に把握しないまま開発を進める問題を挙げる。これは同社が説明する課題認識であり、すべての導入失敗に共通する原因と実証されたわけではない。講座ではPoCで止まる4つの原因と、要件定義で確認すべき項目を取り上げる予定だ。
具体的には、担当者へのヒアリング音声、既存の業務資料、PC操作ログなどから現状の業務フローを可視化する「As-Is」と、改善後に目指す「To-Be」を整理する進め方を紹介する。AIが実行してよい処理と、人間の判断が必要な処理を切り分け、承認者や例外時の対応を要件として記録する考え方だ。現場で長年積み重なった暗黙の判断を、開発側にも読み取れる形にすることが焦点となる。
Slack・Teamsを使う業務導線の設計
講座では、AIエージェントを独立した専用画面に閉じ込めるのではなく、SlackやMicrosoft Teamsといった普段の業務ツールを入口にする設計も扱う。依頼、確認、承認、結果通知を既存の会話や業務の流れに組み込むことで、利用者が新しい画面を開く負担を減らす狙いがある。ただし、一覧表示や複雑な編集には専用画面が適する場合もあるため、用途に応じた使い分けを前提としている。
人とAIの役割分担では、まず「AIが提案し、人が承認する」運用から始め、実際の効果を確認しながら自動化の範囲を拡大する方法を紹介するという。AIによる操作を増やすほど、権限の確認、誤処理への対応、既存システムとの連携なども設計課題になる。講座の案内ではこれらの論点に触れているが、具体的な削減率や導入成果が今回のウェビナーで検証済みだとは説明していない。
「Kakusill」で要件定義のたたき台を作成
デモでは、Atsumellが展開する上流工程向けAIワークスペース「Kakusill」を利用し、業務フローからエージェントの要件定義案を作る流れを示す予定だ。Kakusillは同社がAI仕様書エディタとして紹介する製品で、要件抽出や仕様の整理などを支援する。ウェビナーは製品の正式な新機能発表ではなく、導入設計の方法論とデモを紹介するイベントとして位置付けられている。
対象として案内されているのは、DX推進・情報システム部門、AIエージェントの企画・開発担当者、業務部門の管理職、SIerやコンサルタントなど。11月2日18時から19時までのZoomウェビナーで、参加費は無料、事前申込制。申込先と詳細は主催者の日テレAI-HR公式ページで確認できる。開催前の情報であり、実際の講演内容や参加人数、成果は現時点で未確認だ。
みんなの反応
55件PoC止まり、わかる
AIより先に業務を整理するのは確かに大事
無料なら仕事終わりに見てみたいな
18時開始だと定時組は参加しやすそう
現場の例外処理が一番ややこしいんだよね
Teams連携は歓迎!
新しい管理画面を増やしたくないのは分かるw
人の承認を残す設計は現実的だと思う
承認だらけになると逆に遅くならない?
AIの判断範囲って誰が最終決定するんだろう
ログから業務フローを再構成するなら、例外や手作業をどう拾うのか具体例が見たい
ログだけで暗黙知まで拾えるかは気になる
情報システム部門向けの話が多そう
エンジニアより業務担当者が聞くべき内容かも
導入の具体的な事例がほしい
専用UIが悪いわけではないという点は納得
一覧を扱う仕事なら画面の方が便利だよね
Slack通知が増えすぎないか少し心配
既存システムとの権限連携が難所になりそう
PoCの評価基準を先に決めておきたい
本番運用の監査ログはどうなる?
AIが提案、人が承認は始めやすい形だね
人が全部確認するなら工数削減は限定的かも
例外対応まで自動化するのはまだ怖い
上流工程の話はもっと聞きたい
要件定義のたたき台がどこまで作れるか注目
Kakusillのデモはちょっと気になる
仕様の抜け漏れを検知できるなら便利そう
実際の精度を数字で見せてほしいところ
Zoom開催なら移動なしで助かる
申し込み制なのか、当日でも間に合うかな
AIエージェントって言葉が広すぎる気もする
まず何を任せないか決める方が重要かも
業務の可視化が一番時間かかる説ある
現場へのヒアリングは結局人がやるのかな
ログの収集範囲や保管期間、本人への説明まで含めたプライバシー設計が気になる
例外処理を洗い出すだけで一苦労しそう
導入後の保守担当まで決めておきたい
運用コストの話もしてほしい!
一時間でどこまで深掘りできるんだろう
業務改善とAI導入を混同しない方がいいね
最初から完全自動化を狙わないのは賛成
チャット上で承認できるのは確かに楽
権限漏れへの対策が気になる
技術デモだけで終わらないといいな
現場が使う導線の設計って見落としがち
うちの部署でもPoC止まりの案件あるわw
実際の現場の話を聞きたいな
日テレ系の研究所が主催するのは意外
AIを入れない方がいい業務もあるはず
人とAIの境界は業種によって違いそう
既存ツールの通知設計もセットで考えたい
承認待ちが増えると、せっかく自動化しても業務全体の所要時間が短くならないのでは
成功率より定着率を測った方が良さそう
導入後の責任分界点も議論してほしい
一致する反応はありません。
情報元
- prtimes.jp リンク先:prtimes.jp
- ai.ntv-hr.com リンク先:ai.ntv-hr.com
- www.atsumell.com リンク先:www.atsumell.com
- www.atsumell.com リンク先:www.atsumell.com











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