原則4：オーケストレーションの最小化

実行主義におけるAI活用の第4原則は「オーケストレーションの最小化」です。これは、AIに対する操作や指示そのものを極力減らし、AIがより自律的にタスクを遂行できるようにすることを目的とします。

実践方法・テクニック

具体的な実践方法・テクニックには以下のようなものがあります。

• 目標・目的ベースの指示: 具体的な手順を細かく指示するのではなく、「〇〇という目標を達成するために必要なステップを考えて実行してください」といった形で、AIに最終的なゴールを伝えます。
• 自律型エージェントの活用: 複数のステップや異なるツールの連携が必要となる複雑なタスクは、自律的に計画を立てて実行できるAIエージェントに一任します。
• AIへの権限委譲: 定型的な判断やアクション、例えば「特定の条件を満たした場合にメールを自動送信する」や「特定のアラートに対応する」といった業務を、事前に設定したルールに基づいてAIに委任します。
• ワークフローテンプレート: よく利用するAIの連携パターンや一連の指示をテンプレートとして保存し、少ない指示で迅速にタスクを開始できるようにします。

実践レベル

• 初級：複数の質問をまとめて行い、AIに流れを整理させる。
• 中級：自動化ツールで、トリガーに基づきAIが複数のステップを実行するワークフローを設定する。
• 上級：自律型エージェントに「競合企業の最新動向を調査し、週次レポートを作成して」といった高レベルな目標を指示する。

成功事例（架空）

• マーケターが、「新製品Xの認知度向上のためのSNSキャンペーン案を複数立案し、最も効果が期待できるものを3つ選定して、それぞれの投稿文案と画像案を作成して」と自律型エージェントに指示。エージェントは複数のAI（アイデア出し、分析、文章生成、画像生成）を連携させ、数時間後に提案パッケージを生成した。

これにより、人間はマイクロマネジメントから解放され、AIはより大きな裁量を持って効率的に業務を進めることが可能になります。