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設計思想

BizAgentの設計思想と技術的なアプローチについて説明します。

BizAgentのアーキテクチャ​

BizAgentは3つのコンテキストを統合してアウトプットを生成するAIアシスタントシステムです。

コンテキスト入力ソース説明
Task Context議事録・メール・チャット・会話日々のコミュニケーションから得られるタスク情報
Business Contextデータ・人・プロジェクト・組織情報・ナレッジビジネスの背景情報と蓄積された知識
アウトプット説明
システム自動化されたワークフローやツール
ワークフロー業務プロセスの最適化
画像作成デザインラフ、図解、アイキャッチ
スライド作成プレゼン資料
動画作成Remotionによる動画生成
ドキュメント作成記事、レポート、提案書

Human-in-the-Loop: すべてのアウトプットは人間の承認・フィードバックを経て確定されます。

「育てる」という考え方​

BizAgentは最初から完璧を目指しません。使いながら対話で育てていくものです。

  • 継続改善: ルール・コマンドを対話しながら改善していく
  • 次回以降楽にする: 作業が終わったら「これを次回以降簡単にできるようにして」と伝える
  • あうんの呼吸: カスタマイズを重ねることで、自分を理解してくれるパートナーになる

エージェンティック vs コード処理​

方式特徴用途
エージェンティック言葉で指示、AIが判断して実行柔軟だが確実性は低い
コード（スクリプト）処理を確定させて呼び出す確実、ミスしない、暴走しない

うまくいったらスクリプト化して確実性を高める。これがBizAgentの基本戦略です。

技術思想​

API直接利用のメリット​

ラッパーツールを使うより、自分でAPIを直接叩いた方がいい理由があります。

  • 知見が溜まる: 仕組みを理解できる
  • コストが安い: 中間マージンがない
  • 最新機能が使える: アプリケーション層は対応が遅れる
  • 自由自在: 慣れればカスタマイズし放題

型化の価値​

1回型を作れば、情報を流し込むだけで量産できます。

  • 会社情報・色・内容を変えるだけで別バージョンが作れる
  • 過去に作ったものを「参考にして」で再利用できる
  • 同じことを2回やるなら、型化する価値がある

ChatGPT等との違い​

比較項目ChatGPTBizAgent
コンテキスト参照会話履歴依存・管理困難プロジェクト・人・事例など構造管理
編集体験チャット内のみVSCode上で直接編集・プレビュー
できることの幅限定的高度な自動化も可能
ルール制御LLMプロンプトのみAI×ルールベースのハイブリッド
既存ツール連携限定的PC上のデータ形式にシームレス対応

できることの幅が広く、高度な業務自動化やデータ活用も可能です。その分やや操作や設計が複雑で、現状は上級者向けの側面もあります。