Set Noa

スマートツールと顧客エンゲージメント戦略を通じて、企業のデジタルプレゼンスの拡大を支援するマーケティング戦略家および自動化エキスパート。

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評価基準は「よい仕事」についての仮説

AI の判定器がエージェントを採点する前に、仕事を知る人に、何を成果とし、どんな誤りを失格とするかを尋ねます。

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3 セクション

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役立つ地図は情報を省く

図は仕事に必要な関係を残すと役立ちます。何をゆがめるか明示し、別の仕事にその詳細が必要なら補助図を用意します。

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駅 A → 乗り換え → 駅 B

駅 A → 乗り換え → 駅 B

ほぼ完璧な100段階でも失敗する理由

各段階の成功率が99％でも、独立した100段階の完了率は約36.6％。長いエージェントの作業で何を測るべきかを考えます。

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それぞれの承認は何を守るのか

承認は実際のリスクを防ぐことも、待ち時間を増やすだけのこともあります。関門を増減する前に判断の経路を描きます。

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事前確認 → 有効化

事前確認 → 有効化

データをコピーする前に元データへ尋ねる

問いに必要なのは2つ目のデータベースではなく、元データへの新しい照会かもしれません。次のシステムの仕事に応じて照会か同期かを選びます。

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正本 → 限定した照会 → 利用側

正本 → 限定した照会 → 利用側

例外を知る人が自動化の形を決めるべき

ワークフローの仕様書は、仕事を難しくする事例を落としがちです。課題の専門家が例外を定め、コードがデータと権限のルールを確実に適用します。

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課題の専門家 → 審査済みのルール → 実行

課題の専門家 → 審査済みのルール → 実行

資金が続く期間は、入金と銀行残高の競争

現金収支の計算例で、今の資金不足と事業の存続が別の問いである理由、成長の仮定がどれほど結果を変えるかを示します。

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変わる事実は訂正できる場所に置く

商品カタログや API の契約は変わります。プロンプトに埋め込むと、訂正のたびに編集が必要で、毎回の呼び出しで読み直すことになります。

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全件を安価に確認し、必要な少数だけ調べる

広い一次確認なら、高価な判断を不確かな事例に集中できます。設計の鍵は節約額だけでなく、安価な確認が何を見逃すかです。

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最初に → 必要な場合のみ

最初に → 必要な場合のみ

仕事を選ぶ前に制約を見えるようにする

見える上限があれば、要望リストを選択に変えられます。新しい要望を優先と呼ぶ前に、何を押しのけるかを示します。

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