AI秘書・AIエージェントの実務Tips

Viewpoint

AIに任せる前に、業務の線引きを決める

AI秘書を使い始めると、どこからどこまでをAIに任せ、どこから人が引き取るのかを決める必要が出てきます。道具を入れる前に、業務の進め方と役割分担を設計し直すことが出発点です。

業務を工程に分けて、担当を決める

1つの業務を「集める・整える・下書きする・確かめる・決める・送る」のような工程に分け、工程ごとにAIが担うか人が担うかを決めます。

AIエージェントに限らない考え方

生成AIでも、IT・システムの導入でも同じです。いまの業務をそのまま置き換えるのではなく、業務の流れと役割分担を見直すところから始めます。

全部ではなく、一部を任せる

いまのAIは、集める・整える・下書きするといった工程で力を発揮します。業務をまるごと任せるより、工程の一部から任せるほうが、結果を人が確かめやすく、うまくいかなかったときにも元に戻しやすくなります。

最後は人が決める（Human-in-the-loop）

送信・支払い・契約・重要な判断のように取り消しにくい工程の前には、人の確認を挟みます。AIが出したものに責任を持つのは人です。

例：商談の準備

AI

相手の会社の公開情報を集め、事業と課題の仮説、聞きたい質問を下書きする

人

出典を開いて事実を確かめ、仮説のどれを商談で確かめるかを決める

人

提案の方向と、相手に送る内容を決める

このページの実践例とTipsも、この線引きで書いています。組織として業務全体の線引きを考える研修は、生成AI研修プログラムの「AIを前提とした業務設計」でご案内しています。

Practice

AI秘書に任せている仕事の例

当社では、OpenAIのdotsを使ったAI秘書に、次のような仕事を任せています。

1. 営業の準備研修を発注しそうな企業・団体の調査、過去の営業先との重複確認、相手に合わせた提案文の下書き
2. 専門家・講師登録全国の登録制度や公募の調査、応募条件の確認、申請書・プロフィール・支援実績資料の準備
3. 資料の作成とレビュー既存の資料や実績を参照し、研修企画書・プロフィール・申請資料を提出先に合わせて整える
4. メールと日程内容の整理、返信案の作成、予定の登録、打ち合わせの重複や確認事項のチェック
5. 進捗とファイル確認待ちと次の作業の一覧化、案件ごとの資料の整理

続けるための工夫

• OneDrive・Googleカレンダー・Microsoft 365とつなぎ、AIが見られるメールや触れるファイルの範囲を絞っている
• スマホのアプリから指示と確認をして、移動中も案件を進める
• Webフォームなど画面への入力が必要な手続きは、画面操作（Computer Use）で下準備を任せる
• 調べものは、観点・除外する条件・まとめる形を指定して頼む
• 寝ている間に調査や準備を進めてもらい、起きてから確認する
• 外部への送信と重要な判断は、必ず人が確認する
• お客様からお預かりした資料や情報をAIに渡すかどうかは、お客様との取り決めを確かめたうえで決めている
• 情報の更新漏れは、気づいたら直しながら運用している

目指しているのは、AIに任せられる仕事の範囲を広げることと、アウトプットの質を高めることの両方です。

Tools

AI秘書ツールの選び方（dots・Muse・Claude Duet）

2026年10月26日時点の各社の公式情報にもとづく整理です。実機で性能を比べた結果ではありません。どれが合うかは、用途・いま使える環境・既に使っているサービス・権限を管理できるかで変わります。業務で使う場合は、入力した情報の扱い（保存や学習への利用）と、管理者が利用範囲を設定できるかを、各社の規約と管理者向けの案内で確かめ、会社のルールで認められたサービスを選んでください。

Keywords

よく聞くAIの言葉を、仕事の場面に置き換える

AI秘書・常時稼働型のAIエージェント

会話が終わっても作業を続け、確認が必要なときに声をかけてくるAIです。仕事での例：夜のうちに公募情報を集めてもらい、朝に一覧で確認する。

Computer Use（画面操作）

AIが画面を見て、クリックや文字の入力をする機能です。仕事での例：Webフォームへの入力の下準備を任せ、送信は人が確かめてから行う。

コネクター／MCP

AIをメール・カレンダー・ファイルなど外部のサービスにつなぐ仕組みです。MCPはそのつなぎ方の共通の規格です。仕事での例：接続先のサービスが用意している権限の設定を確かめ、AIが触れる情報を必要な範囲に絞る。

Skills

よく行う作業の手順や書式をまとめておき、AIが必要なときに読み込めるようにしたものです。仕事での例：提案書の社内書式と確認の手順を登録しておく。

コンテキスト設計

AIに何を渡し、何を渡さないかを設計することです。仕事での例：過去の提案書と顧客情報のうち、今回の依頼に要る部分だけを渡す。

Human-in-the-loop（人の承認）

送信・支払い・決裁など取り消しにくい操作の前に、人の確認を挟む設計です。仕事での例：AIが作ったメールは下書きで止め、宛先と内容を人が確かめてから送る。

プロンプトインジェクション

Webページやメールの中に紛れ込ませた指示に、AIが従ってしまう攻撃です。仕事での例：外部の文書を読ませる作業では、送信などの操作をAIに自動で行わせない。

参考：コネクター（Anthropic）・Skills（Anthropic）・コンテキスト設計（Anthropic・英語）

Free Tips

無料公開：AI秘書に仕事を頼む実務Tips

どれも、何を渡し、どう頼み、どんな形で返してもらい、人が何を確かめるかの4点で書いています。そのまま試せます。

最初は、会社で利用が認められたAIサービスに、名前などを伏せたテキストを貼り付けて試すだけでも十分です。アカウントの連携や定期的な自動実行は、必要なアクセス権がある場合に限って設定してください。

架空のデータでAI秘書の使い方を試し、自社で実践する計画までつくる経営者向けの5時間研修もあります。 →