AIを使う時代に差が出る場所
AIは構成案、処理フロー、実装例を短時間で提示します。しかし、入力データの揺れ、既存ツールの制約、権限、費用、失敗時の復旧まで自動的に保証するわけではありません。提示された案をそのまま採用せず、業務の前提と照らし合わせる力が必要です。
設計レビューで確認すること
誰が何を入力し、どのデータを外部AIへ送り、結果を誰が承認するのか。重複実行や途中失敗が起きてもデータを壊さないか。ログから処理経路を追えるか。正常系だけでなく、権限・監視・再実行・手動復旧まで説明できるかを確認します。
良いレビューは欠点を並べるだけではありません。影響の大きさと発生可能性を分け、今直すべきものと段階的に改善できるものを整理します。
自動化提案で確認すること
高価な仕組みを増やすほど良いとは限りません。利用者の入力を減らし、既存ツールを技術的に可能な範囲で活かし、例外だけを人へ戻す構成が現場では続きやすくなります。共通部分と顧客固有部分を分けておくと、変更や横展開にも対応しやすくなります。
障害対応で確認すること
障害時は、まず被害拡大を止め、影響範囲とデータの状態を確認し、関係者へ共有します。そのうえで安全な復旧方法を選び、再実行による二重処理を防ぎます。復旧後は原因だけでなく、検知できなかった理由や手順の不足も改善対象です。
実務形式で確認する
AI Agent Specialist Questは、AIが提示した一次設計を読み、抜け漏れや改善案、障害対応を考える無料の実務診断です。診断結果は採用の合否ではなく、現在の得意領域と補強点を整理する参考として利用できます。