Vercel チームは、インテリジェント エージェントの構築に関する実践的な経験を共有しています。インテリジェント エージェントは万能薬ではなく、特定のシナリオ向けの実用的なツールであり、反復性が高く認知負荷が低い「簡単に達成できる」タスクに特に適しています。 背景と目的 フロントエンドの開発と展開に特化したプラットフォームであるVercelは、顧客サポート、コードレビュー、営業業務の効率化など、企業におけるAIエージェントの可能性に注目しています。その主な目的は、Vercel AIツールチェーンなどの自社製品を用いてカスタム社内エージェントを構築し、チームを煩雑な作業から解放し、より価値の高いミッションに集中できるようにする方法を共有することです。Vercelは、適切な問題を選択することが重要だと考えています。現在のAIモデルは強力ですが、信頼性には限界があります。企業は、複雑なアプリケーションを盲目的に追求するのではなく、AIがタスクを実行でき、ビジネスリターンが明確な課題への対処を優先する必要があります。 インテリジェントエージェントの構築は容易ではありません。チームは2つの大きな課題に直面しました。1つ目は、どの問題が現在のAIソリューションに適しているかを判断することです。多くのタスク（高精度コードレビューなど）は、依然として実稼働に人的エンジニアリングリソースを必要とします。2つ目は、動的なシナリオや高認知負荷のシナリオにおける不安定性など、モデルの限界により、費用対効果を定量化することが困難になることです。さらに、企業には大規模展開に必要なエンジニアリング能力が不足していることが多く、多くのAI実験がプロトタイプ段階に留まっています。Vercel氏の経験は、シンプルなものから始め、インテリジェントエージェントを「完全に自動化された魔法のツール」と見なさないことを示唆しています。 チームが学んだ主な教訓は、反復と人間による監督の組み合わせを強調した、チーム間の実験に基づくいくつかの実用的な洞察を抽出したものです。 認知能力が低く、反復性の高いタスクを優先する：現在、最も信頼性の高いインテリジェントエージェントは、データ入力、事前調査、資格審査、問題のトリアージなど、人間が退屈だと感じる「機械的なタスク」を処理することです。これらのタスクはAIが確実に実行できるほど予測可能ですが、従来のスクリプトを使用して自動化するにはあまりにも動的です。まさにこれがAIの「快適ゾーン」です。 • チームの問題点に対処することから始めます。「仕事で最も面倒なことは何ですか」や「二度と繰り返したくないタスクは何ですか」などの簡単なインタビューを通じて機会を特定することをお勧めします。このアプローチにより、測定可能な生産性の向上（50% 以上の時間節約など）につながる単純な自動化プロジェクトを迅速に特定できます。 • 人間による監視ループの統合：インテリジェントエージェントは「半自律」モードで設計され、セキュリティや営業のフォローアップなど重要な意思決定を行う前に人間によるレビューを受ける必要があります。これにより効率性と精度のバランスが保たれ、AIの錯覚に伴うリスクを回避できます。 • オープンソース ツールにより開発が加速: Vercel は、インテリジェントな分類のための generateObject 関数などの再利用可能なテンプレートを共有し、開発者がワークフローを迅速に構築できるようにしました。 これらのレッスンでは、専門家の視点が強調されています。AI エージェントは、破壊的な変更ではなく、段階的なツールであり、既存のプロセスと深く統合される必要があります。 ケーススタディ チームは、次の 2 つの社内プロジェクトを通じて学んだ教訓の応用を鮮明に示します。 リードハンドリングエージェント：以前はウェブサイト上のリードを手作業で調査、分類、フォローアップメールの作成まで10名ものチームを要していました。新しいエージェントは、企業背景調査、パーソナライズされたメール作成を自動化し、その結果をSlack経由で担当者にプッシュして承認を得られるようにしました。結果：チームは9名削減され、複雑な営業タスクに集中できるようになり、効率が大幅に向上しました。 • 不正利用対策エージェント：セキュリティチームがフィッシングやスパムなどのレポートを処理するために使用します。このエージェントはURLの視覚的/テキストコンテンツを自動的に分析し、対処方法を推奨し、エンジニアに確認のためにルーティングします。結果：チケットのクローズ時間が59%短縮され、チームはエッジケースに集中できるようになりました。 ブログアドレス
