アプリケーションガイド
AI ワークフローの自動化
AI ワークフロー自動化では、一連のビジネスまたはソフトウェア操作内でモデル出力を使用します。
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概要
モデルは分類、抽出、または次のステップの提案を行いますが、通常のコードは実行を調整します。信頼性は、ワークフロー全体の状態、権限、再試行、検証によって決まります。
主なポイント
- 状態と完了を明示的にマップします。
- 副作用が起こる前に検証してください。
- 実際の結果に基づいて再試行と例外処理を設計します。
ディープダイブ
トリガー、入力、決定ポイント、アクション、および完了条件をマッピングします。どのステップが決定的であり、どのステップがモデルの不確実な出力に依存しているかを特定します。不確実な部分は、タスクが許す限り狭くしてテストしやすいようにしてください。レコードを変更したり、外部アクションをトリガーしたりする前に、モデルの出力を検証します。アカウント、宛先、数量、ユーザーの許可範囲など、スキーマと意味の両方を確認します。テキスト予測が黙って許可になるべきではありません。重複イベント、部分的な完了、およびタイムアウトを考慮して設計します。永続的な状態識別子と操作識別子は、副作用の繰り返しを防ぐのに役立ちます。再試行では、応答が見つからないから何も起こらなかったと考えるのではなく、すでに起こったことを調整する必要があります。承認と例外処理を使用可能な状態に保ちます。人々は提案されたアクションを評価するのに十分なコンテキストを必要とし、失敗は責任ある所有者に伝えられる必要があります。実行された自動化されたステップの数だけでなく、完了した正しいワークフローと手動リカバリの負担を測定します。
04作業例
部分的なワークフローを復元する
ワークフローがドラフト レコードを正常に作成し、ジョブを完了としてマークする前にタイムアウトになったと想像してください。
再試行時には、重複を作成するのではなく、既存の操作 ID を検索してドラフトを検証します。
残りのステップを再開し、検証された最終状態を記録します。
それが示すもの
構築された例は、部分的に成功した場合でも安全に回復することを示しています。
現実世界の実装
ドキュメントフィールドを抽出して検証し、レビュー可能な更新提案を表示します。
タイムアウト後にワークフローが再試行される可能性がある場合は、永続的な操作識別子を使用します。
実践する
なぜそれが重要なのか
- ビルドの選択. AI が実際の成果を向上させるかどうかは、アプリケーション レベルの設計によって決まります。
- チームとワークフロー. ワークフローを適切に統合すると、ユーザーが信頼できる生産性が向上します。
- リスクと安全性. 適切な範囲のユースケースにより、変更の疲労と実装のリスクが軽減されます。
気をつけてください
- 壊れたプロセスを自動化すると、既存の問題がさらに拡大する可能性があります。
- チームが過剰に自動化し、必要な人間の判断を排除してしまう可能性があります。
- 出力が継続的に評価されないと、品質が変動する可能性があります。
次のステップ
- 現在のワークフローをマッピングし、最も摩擦が大きいステップを特定します。
- 完全自動化の前に人間によるチェックポイントを定義します。
- プロンプト、エスカレーション パス、品質基準についてユーザーをトレーニングします。
- タスクレベルの結果を追跡して、持続的な価値を確認します。
出典とさらなる参考文献
- Microsoft承認ワークフローの作成とテスト
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よくある質問
承認ステップを追加すると、信頼性の高いワークフローが保証されますか?
いいえ。レビュー担当者には関連する証拠が必要ですが、アプリケーションには依然として正しい状態管理、権限、実行チェックが必要です。