シーケンシャルクルー
AI同僚のチーム全体に複雑なタスクを任せましょう。FlowHuntのSequential Crewコンポーネントで、エージェントクルーの作り方を詳しくご紹介します。...
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AI Agents
Workflow Automation
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AIエージェントチームとは何か、なぜ必要なのか
複雑な自動化ワークフローを構築するには、通常、複数のツールをつなぎ合わせ、カスタムコードを書き、数えきれないほどの統合を管理する必要があります。FlowHuntのAI Factoryは、やりたいことを定義するだけで、AIエージェントチームを自動的に組み立てて処理させることで、この方程式を変えます。
AIエージェントチームとは、スーパーバイザーの下で協力して複雑なタスクを達成する専門化されたAIエージェントの集まりです。単一のAIがすべての決定を下すのではなく、各エージェントが特定の責任に特化しています。スーパーバイザーが作業を調整し、チームリーダーがタスクを委任し、ワーカーエージェントが実際の作業を実行します。この構造は人間のチームの動き方を反映しており、モノリシックな自動化よりもはるかに効果的です。
このガイドでは、重要なサポートチケットを抽出し、ビジネスインパクトで優先順位を付け、Slack経由でチームに毎日のダイジェストを配信する実用的なAIエージェントチームの構築を順を追って説明します。同じパターンは、ビジネス全体の任意のマルチステップワークフローに適用できます。
はじめに:AI Factoryへのアクセス
FlowHuntのインターフェースには2つの主要セクションがあります:AI Studios(デフォルトビュー)とAI Factory(エージェントチームを構築する場所)。FlowHuntを開くと、AI Studiosに到着します。AI Factoryにアクセスするには、インターフェースの左上隅にあるトグルを探して、AI Factoryに切り替えます。
最初のプロジェクトを作成する
AI Factoryに入ると、新しいプロジェクトの作成は簡単です:
- 「プロジェクトを作成」ボタンをクリックします
- プロジェクトに説明的な名前を付けます(例:「Live Agent日次アクションアイテムダイジェスト」)
- エージェントに何をしてほしいかを明確に記述したプロンプトを書きます
- 統合を選択します
- スーパーバイザーがあなたに結果をどう伝えるかを選びます
- システムにチームを構築させます
システムはプロジェクトの説明を使用してチーム構造を決定します。「チケットを抽出して要約する」のようなシンプルなタスクは、単一のエージェントになるかもしれません。複数のデータソースと意思決定ツリーを含む複雑なワークフローは、スーパーバイザー、23人のチームリーダー、36人のワーカーエージェントを生み出す可能性があります。
AIエージェントチームのミッションを定義する方法
あなたが書くプロンプトは、エージェントチームが行うすべての基盤です。具体的で、実行可能で、望ましい出力形式について明確である必要があります。
効果的なタスクプロンプトを書く
強いプロンプトには以下が含まれます:
- 何を抽出または分析するか:「過去24時間のすべての重要なLiveAgentチケットを抽出する」
- どのように優先順位を付けるか:「顧客への影響とビジネスリスクで優先順位を付ける」
- 結果をどうするか:「Slack上にトップ5~10のアクションアイテムでメッセージを作成する」
- 出力形式への期待:優先レベルを含む明確で消化しやすい要約
私たちの例のプロンプトは以下の通りです:
過去24時間のすべての重要なライブエージェントチケットを抽出し、顧客への影響とビジネスリスクで優先順位を付け、その日のすべてのトップアクションアイテムを含む返信メッセージをSlackに作成する。
このプロンプトはシステムに以下を伝えます:
- データソース(LiveAgentチケット)
- 時間範囲(過去24時間)
- 優先順位付けフレームワーク(顧客への影響 + ビジネスリスク)
- 出力先(Slack)
- 形式(トップアクションアイテム)
優先順位付けフレームワークを理解する
エージェントに優先順位付けを依頼するときは、明確な基準が必要です。上記の例では、エージェントは以下のようなカテゴリを持つ影響ベースのフレームワークを使用します:
- システム障害 — 最高優先度、すべてのユーザーに影響
- 収益リスク — 直接的なビジネス影響
- セキュリティ問題 — コンプライアンスとデータ保護
- 複数顧客への影響 — 複数のアカウントに影響
- 単一顧客の問題 — 孤立した問題
これらのカテゴリはビジネスに基づいてカスタマイズできます。重要なのは、あなたの文脈で「重要」が何を意味するかを明示的にすることです。
統合を接続する
AIエージェントは単独では有用な仕事をすることができません。既存のツールからデータを取得し、チームが見られる場所に結果をプッシュする必要があります。
例に必要な統合
ライブエージェントアクションアイテムダイジェストには、以下が必要です:
| 統合 | 目的 | 必要なもの |
|---|---|---|
| LiveAgent | チケットデータのソース | ドメインURL + APIキー |
| Slack | チームに結果を配信 | ワークスペース + チャンネルの選択 |
統合のセットアップ
統合がまだ接続されていない場合、「統合」ボタンが表示されます。クリックして必要な認証情報を提供します:
- LiveAgent:ドメインとAPIキー(LiveAgentのアカウント設定にあります)
- Slack:FlowHuntがあなたのワークスペースに投稿することを承認し、メッセージを受信するチャンネルを選択します
接続されると、システムはテストメッセージを送信して統合を確認します。Slackでは、次のような確認メッセージが表示されます:「FlowHunt接続テスト。これが表示されている場合、チャンネルは正しく設定されています。」
統合の確認が重要な理由
システムは、エージェントが最初のタスクを開始する前に、すべての統合が機能していることを自動的にチェックします。セットアップ中に統合が失敗した場合、エージェントは後で静かに失敗するのではなく、すぐにそれをフラグ付けします。タスク実行中に問題が発生した場合、タスクは「人間の入力が必要」ステータスに移動し、問題を修正できます。
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AIエージェントチームの構造を理解する
FlowHuntのAI Factoryの美しさは、チームを手動で設計しないことです。システムがタスクを分析し、自動的に適切な構造を組み立てます。
シンプルなタスク構造:単一エージェント
チケットの抽出と要約のような直接的なタスクでは、1つのエージェントが提供されます。私たちの例では、このエージェントはMarcus、「Ticket Triage Lead」です。彼のペルソナは:「チケットの速度と顧客への影響に生きるノーナンセンスなサポートオペレーション経験豊富なベテラン」です。
このエージェントは以下を行うために必要なすべてのコンテキストとツールを持っています:
- 最近のチケットについてLiveAgentに問い合わせる
- 各チケットの影響を分析する
- 優先順位でランク付けする
- 結果をフォーマットしてSlackに投稿する
複雑なタスク構造:スーパーバイザー + リーダー + ワーカー
より複雑なワークフローの場合、システムは以下を作成することがあります:
- 1人のスーパーバイザー:ワークフロー全体を調整し、結果をあなたに伝え、エッジケースを処理します
- 2~3人のチームリーダー:異なる側面(例:1人はデータ抽出を、もう1人は分析を担当)に特化します
- 3~6人のワーカーエージェント:リーダーの指示の下で特定のタスクを実行します
この階層により並列処理が可能になります。1人のワーカーがデータを抽出している間に、別のワーカーがそれを分析できます。リーダーは互いにブロックすることなく調整します。スーパーバイザーは何も漏れないようにします。
AIエージェントチームを実行する
プロジェクトが作成されると、エージェントチームは作業の準備ができています。タスクを手動でトリガーすることも、スケジュールに従って実行するように設定することもできます。
手動実行
任意のタスクカードで「承認」をクリックすると、即時実行がトリガーされます。タスクがステータスを通過するのが見えます:
- オープン — タスクは準備完了だが開始されていない
- 進行中 — エージェントが積極的に作業している
- 完了 — タスク完了、結果が利用可能
スケジュール実行
定期的なタスクの場合、プロジェクトを作成するときにスケジュール(毎日、毎週、カスタム間隔)を設定します。タスクは自動的に:
- 最初の実行時に「オープン」と「進行中」として表示されます
- 完了後「オープン」に戻ります(定期的であるため)
- 次のスケジュール時刻に再度実行されます
私たちの例では、毎日のチケットダイジェストは毎朝実行されます。仕事に到着したら、Slackをチェックするだけで、どの重要なチケットが注意を必要としているかがわかります。
結果とエージェントの作業を表示する
結果は2つの場所に表示されます:カンバンのタスクカードと指定した統合(Slack、メールなど)。
タスクカードの結果
完了したタスクをクリックして、完全な出力を確認します。チケットダイジェストの場合、以下が表示されます:
- 要約:「日次トリアージ完了。3件の新規チケットをレビュー。」
- 優先順位付きリスト:各チケットの優先レベル、説明、推奨アクション
- 詳細:顧客への影響評価、ビジネスリスク、次のステップ
統合の結果
Slackでは、以下が表示されます:
- ダイジェスト要約とスーパーバイザーのメッセージ
- 顧客名、メール、問題、ビジネス影響、次のステップなどの詳細情報を含むスレッド返信
このデュアル出力により、迅速なスキャン(Slackの要約)と深いダイブ(タスクカードの詳細)の両方が可能になります。
AIエージェントチームとコミュニケーションを取る
作成後、元のプロンプトに縛られることはありません。チャットインターフェースを通じて新しい指示を与えたり、質問したり、動作を変更したりできます。
直接のエージェントコミュニケーション
「チャット」セクションでは、以下ができます:
- Marcus(または任意のエージェント)にリクエストを別の方法で処理するよう依頼する
- 特定のチケットや問題に関する回答を得る
- プロジェクトを削除して再作成することなくタスクを変更する
- エージェントの分析についてフォローアップの質問をする
例えば、「どのチケットが最大の影響範囲を持っているか、そして毎日スペイン語でもダイジェストを教えてください?」と尋ねることができます。
エージェントはこのリクエストを処理し、すべての統合がまだ接続されていることを確認し、それに応じて動作を調整します。
マルチエージェント会話
複数のエージェントを持つシステムでは、スーパーバイザーがエージェント間の会話を促進できます。調整を必要とする質問をすることができ、スーパーバイザーがそれらを適切にルーティングします。
確認と安全性
リクエストを実行する前に、エージェントは以下を行います:
- すべての統合が正しく接続されていることを確認する
- 必要なツールが利用可能であることをチェックする
- 欠落している権限や設定の問題をフラグ付けする
- 何かが実行をブロックしている場合、タスクを「人間の入力が必要」に移動する
実例:Live Agent日次ダイジェスト
セットアップから結果まで、完全なワークフローを見ていきましょう。
プロジェクトセットアップ
プロジェクト名:Live Agent日次アクションアイテムダイジェスト
タスクプロンプト:過去24時間のすべての重要なライブエージェントチケットを抽出し、顧客への影響とビジネスリスクで優先順位を付け、その日のすべてのトップアクションアイテムを含む返信メッセージをSlackに作成する。
統合:LiveAgent(ソース) + Slack(宛先)
スーパーバイザーコミュニケーション:Slackチャンネル「ask-flowhunt」
エージェントが行うこと
- LiveAgentに問い合わせる:過去24時間に作成されたすべてのチケットを取得する
- 影響を分析する:優先順位付けフレームワークに対して各チケットを評価する:
- システム障害(最高優先度)
- 収益リスク
- セキュリティ問題
- 複数顧客への影響
- 単一顧客の問題
- 結果をランク付けする:トップ3~5のアクションアイテムの優先順位付きリストを作成する
- 出力をフォーマットする:明確さとアクションのためにダイジェストを構造化する
- Slackに投稿する:チームチャンネルに要約を送信し、スレッドに詳細情報を送信する
サンプル出力
日次トリアージ完了
レビュー済みチケット:過去24時間から3件の新規チケット
優先度1:FlowHunt APIで404エラー
- 顧客:[名前]
- ステータス:顧客ブロック
- アクション:技術サポートに割り当て、2時間以内に解決
優先度2:メールSlack通知フロー構築支援
- 顧客:[名前]
- ステータス:オンボーディングサポート
- アクション:2~4時間以内に応答
優先度3:ホワイトラベリング価格問い合わせ
- 顧客:[名前]
- ステータス:セールス質問
- アクション:セールスチームにルーティング
高度な機能:カスタマイズとコントロール
AIエージェントチームは静的ではありません。ニーズの変化に応じて進化させることができます。
エージェントの動作を変更する
プロジェクトを削除せずに、以下ができます:
- エージェントが優先順位付けするものを変更する
- 新しい出力形式を追加する(例:「スペイン語でも送信する」)
- 時間範囲を変更する(24時間の代わりに「過去48時間」)
- 新しい統合を追加する(例:メールにも投稿する)
チャットインターフェースを通じてエージェントに頼むだけで、適応します。
エージェントの再割り当て
Marcus(あなたのチケットトリアージエージェント)が十分に活用されていない場合、彼の個性と専門知識を維持しながら別の仕事に再割り当てできます。システムは彼の専門性を記憶し、新しいタスクに適用します。
プロジェクトの削除と再作成
完全に新しい出発をしたい場合は、プロジェクトを削除して新しいものを作成します。統合は接続されたままなので、セットアップは2回目の方が速くなります。
AIエージェントチーム成功のためのベストプラクティス
1. プロンプトで具体的であること
曖昧なプロンプトは曖昧な結果を生みます。「チケットを要約する」の代わりに、「システム影響のあるチケットを抽出し、顧客の収益でランク付けし、推奨アクションを含むトップ5をリストする」と言ってください。
2. 統合を早期にテストする
スケジュールされたタスクに依存する前に、以下を確認するために手動実行を行ってください:
- データが正しく取得されている
- 結果が期待通りにフォーマットされている
- 統合が出力を正しい場所に配信している
3. シンプルに始めて、徐々にスケールする
ワークフローを理解するために、単一エージェントのタスクから始めましょう。快適になったら、より複雑なマルチエージェントシステムを構築します。
4. エージェントのパフォーマンスを監視する
タスクの結果を定期的にチェックします。エージェントが正しく優先順位付けしていない場合や重要なデータを見逃している場合は、チャットインターフェースを通じてプロンプトを調整します。
5. スーパーバイザーのコミュニケーションを活用する
スーパーバイザーのメッセージは、エージェントが何をしているかを知るための窓です。エージェントの推論を理解し、問題を早期に発見するために、それらを注意深く読んでください。
AIエージェントチームの一般的なユースケース
ライブエージェントチケットダイジェストはほんの一例です。AIエージェントチームは以下に優れています:
- セールスパイプライン管理:取引を分析し、リスクのあるアカウントにフラグを付け、CRMを更新する
- コンテンツモデレーション:ユーザー投稿をレビューし、カテゴリ分けし、違反をエスカレートする
- データ集約:複数のソースからデータを取得し、変換し、統合する
- 顧客オンボーディング:情報を確認し、アカウントを作成し、ウェルカムシーケンスを送信する
- インシデント対応:異常を検出し、チームに警告し、解決を調整する
- レポート生成:データを収集し、トレンドを分析し、インサイトを配布する
パターンは常に同じです:タスクを定義し、統合を接続し、システムにチームを構築させます。
結論
AIエージェントチームは、私たちが自動化にアプローチする方法の根本的な変化を表しています。厳格なワークフローを構築するのではなく、やりたいことを定義し、それを処理するための適切なチームをシステムに組み立てさせます。FlowHuntのAI Factoryはこれを利用しやすくします — コーディング不要、複雑な設定不要、明確なプロンプトと接続された統合だけです。
ライブエージェント日次ダイジェストの例は、このアプローチの力を示しています。かつては手動レビュー、スプレッドシートの更新、メールの調整が必要だったことが、今では毎朝自動的に行われます。チームは毎日、明確な優先順位で始まり、サポートオペレーションはよりスムーズに実行されます。
サポートチケットを管理したり、セールスデータを集約したり、ユーザーコンテンツをモデレートしたり、インシデント対応を調整したりするかどうかにかかわらず、同じ原則が適用されます。明確なプロンプトから始め、統合を接続し、AIエージェントチームに仕事を任せましょう。
最初のAIエージェントチームを構築する準備はできましたか?FlowHuntのAI Factoryに向かい、タスクを定義し、システムがそれを実行するための完璧なチームを組み立てるのを見てみましょう。
