原則6：自律的なAI作業設計

実行主義におけるAI活用の第6原則は「自律的なAI作業設計」です。これは、AIが人間の介在なしにタスクを遂行できるよう、使用するツールやシステム全体の設計段階からAIの自律性を考慮することを意味します。

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。

• API連携の重視: AIツールやサービスを選定する際には、APIが公開されており、外部システムからプログラムを通じて操作しやすいものを優先します。これにより、AI同士や他のシステムとの連携が容易になります。
• モジュール化: タスクを細かく独立した単位（モジュール）に分割し、各モジュールを特定のAIが担当できるように設計します。これにより、複雑なタスクもAIが分担して処理できるようになります。
• 標準化: データ形式や指示のフォーマットを標準化することで、AIが情報を理解しやすく、異なるAI間やシステム間でスムーズにデータをやり取りできるようにします。
• 自律型エージェント指向の設計: 将来的に自律型AIエージェントがタスク全体を管理・実行することを見据え、各ツールやプロセスが明確な入力と出力（インターフェース）を持つように設計します。

実践レベル

• 初級：APIキーを取得し、簡単な連携を試す（例: Google Apps ScriptからLLM APIを呼び出す）。
• 中級：複数のAIサービスAPIを組み合わせたワークフローを構築する。
• 上級：社内システムやデータベースとAIをAPI連携させ、業務プロセスに組み込む。自律型エージェントが利用可能なツールセットを整備する。

成功事例（架空）

• ソフトウェア開発チームが、コード生成、レビュー、テスト、デプロイといった各工程でAPI連携可能なAIツールを導入。CI/CDパイプラインにAIを組み込み、開発リードタイムを30%短縮した。

AIが自律的に作業できる環境を整備することで、人間の監視や介入を最小限に抑え、AIシステム全体の効率性とスケーラビリティを高めることができます。