REMOTE FIRST, AI FIRST.
既存業務に AI をねじ込んでも、 進まない。
AI が走れる workflow を、 設計から作り直す。
港湾労働者は最初、 コンテナを拒んだ
1956 年 4 月、 Malcolm McLean の SS Ideal-X が、 初の本格的なコンテナ船として Newark の港を出航した。 港湾労働者は強く反発し、 大手の荷主も様子を見ていた。 コンテナそのものは、 技術的に新しくも難しくもない。 ただの規格化された箱である。
問題は、 港の設計が「労働者が箱を担いで運ぶ」 前提でできていたことだった。 コンテナを既存の倉庫に投げ込んでも、 動線が合わない、 クレーンが届かない、 trailer に乗らない。 効率は逆に下がった。
10 年かけて 港のクレーンが規格化され、 trailer の寸法が世界で統一され、 倉庫の動線が再設計されたとき、 はじめてコンテナは威力を発揮した。 海上輸送 コストは 90% 下がり、 世界の物流地図そのものが書き換わった。
AI の話は、 ここから始まる。
AI を入れただけで、 業務は速くならない
AI は新しいコンテナである。 既存の workflow に AI を「合わせて」 入れても、 港湾労働者がコンテナを担いだのと同じことになる。 ボタン押下も承認も依然として 人間、 例外処理は属人化したまま、 自動化率は数% で止まる。
workflow を AI 前提で再設計する。 業務 entity を API 化し、 step を機械可読に 落とし、 例外条件を自然言語で文書化する。 agent が自走できる「道」 が通ったとき 初めて、 自動化率は数十% を超える。
「道路の整備」 は AX 設計原則という形を取る
港におけるクレーンと trailer の規格にあたるものを、 ソフトウェアの世界では AX (AI Experience) 設計原則と呼んでいる。 弊社は以下の 5 原則で workflow を再設計する。
- 01
Agent 主体運用
人間は要件提示・例外承認・検収に集中する。 実行と監視は agent。
- 02
MCP / Tool use 中心の統合
iPaaS / RPA ではなく、 MCP server を SoR の primary interface にする。
- 03
自然言語が一次仕様
YAML / コードでなく自然言語で要件を書き、 agent が実装に落とす。
- 04
観測可能性
agent の action を event として記録、 因果検証可能にする。
- 05
dogfooding 先行
自社業務で先に運用、 抽出された手順を SMB に展開する。
我々はこの設計を、 自社業務で先に走らせている
AX 5 原則は紙の上にだけあるのではない。 弊社の業務 4 領域は、 すでに agent 主体運用に切り替え済である。
freee 自計化
月額顧問契約から freee 申告スタンダードベースの自計化に切替。 仕訳の自動候補化率 80% target、 加算税ゼロを exit 条件。 適用原則: Agent 主体運用 / MCP・Tool use / 観測可能性
社保自運用化
算定基礎届 / 月変届を agent が下書き → 池淵承認 → e-Gov 提出。 届出漏れ 0 件で運用継続中。 適用原則: Agent 主体運用 / 自然言語が一次仕様
auto-dev
forgejo issue を 4 制約 gate で受け取り、 agent SDK で実装、 PR、 CI green、 auto-merge までを人間介入なしで完遂する内製パイプライン。 適用原則: Agent 主体運用 / 自然言語が一次仕様 / 観測可能性
OpenClaw
CC + Pidge + Kamome を context-db で routing する multi-agent framework。 strategy / dotfiles / aigis の運用を agent に分散委任。 適用原則: Agent 主体運用 / MCP・Tool use / dogfooding 先行
あなたの workflow を、 再設計する
45 分の AI agent hearing で、 業務構造の現状と AX 5 原則の適用余地を整理し、 概算の規模感と次のアクションをお返しします。 個別相談は hearing 後、 必要なときだけご提案します。
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