先日紹介したアリスマー社の解説で、よくまとまっているなぁと思いましたので、ポイントを共有いたします。AIエージェントを業務で使われようとされている方はぜひ、ご覧ください。
1. ビジネスインパクト
AI Agent を導入することで得られる「ビジネス上の価値」に関する基準。
•解決すべき 業務課題が明確で、ニーズが切実であるか
•導入効果を **定量的（コスト削減・売上向上など）**に示せるか
•その業務が他部門にも応用でき、スケーラビリティが高いか
•自社の戦略（中期計画、DX方針など）と 整合性があるか
•導入効果が短期だけでなく、中長期でも有効か
2. 技術的実現可能性
技術的にその業務を AI Agent で処理できるかを示す基準。
•実装が 現実的な期間・コストで可能か
•特殊なドメイン知識が必要なく、技術者中心で進められるか
•必要な 入力データ・出力要件が明確になっているか
•業務手順が きちんと文書化されているか（または形式知化できるか）
•データがすでに揃っているか、または 新たに収集可能か
•外部システムやツールとの 連携方法が確保できるか
3. 業務適用の実現可能性
実際の現場運用やコンプライアンスの観点から現実的に導入できるかという基準。
•法令・業界規制・社内ポリシーに 抵触しないか
•誤動作しても重大事故につながらない 非クリティカルな業務か
•必要に応じて 人間のチェックを介入できるか
•現場メンバーや関係部署が 受け入れ可能で、運用変更に協力できるか
•業務フロー前後のシステムが API などで連携可能か
•実際の運用現場で トライアルしやすい環境があるか
注意ポイント（補足）
•この 3 つの軸は「加点方式」ではなく、どれか 1 つが大きく欠けると導入が失敗する可能性が高い。
•特に「業務適用の実現可能性」は見落とされがちだが、実は最も重要。
•技術的可能性は時期により変わるため、定期的に見直す必要がある。