AIエージェントのタスク原価を下げる。Geminiの振り分けと確認手順

公開日 2026-11-05・更新日 2026-11-06

AIエージェントのコストは、1回のモデル呼び出しの価格だけでなく、成功するまでに使った全体で測ります。簡単な確認を軽いモデルへ振り分け、難しい判断だけを強いモデルへ渡し、最後に人や検証処理で結果を確かめる流れを先に設計します。

タスクを小さく分ける

まず、業務をタスク単位に分けます。定型的な分類、項目の抽出、形式チェックは軽い処理で試し、複数の条件をまとめて判断する作業や例外対応は別の経路にします。タスクの説明が広すぎると、毎回大きなモデルへ送ることになるため、入力と期待する出力を小さく定義します。

振り分けの前に、軽量な判定を置きます。入力に必要な情報があるか、決められた形式か、過去のルールで処理できるかを確認し、該当しないものだけを次のモデルへ送ります。判定が曖昧なときは無理に自動化せず、人の確認へ回す条件を決めます。

検証は、モデルの回答が自然かどうかだけで終わらせません。必須項目の欠落、数値の範囲、参照元の有無、禁止された出力がないかを機械的に確認します。検証に失敗した場合の再試行回数と停止条件を設定し、同じ入力を無制限に繰り返さないようにします。

計測する項目は、タスクの種類、選んだモデル、入力と出力の量、ツール呼び出し、再試行、処理時間、成功判定です。料金だけでなく、失敗してやり直した分や、人が確認した時間も含めて、1件を完了するまでの原価を見ます。週ごとに経路別の成功率と原価を比べると、安い経路へ変えるべき箇所が見えます。

小さく始めるなら、問い合わせの分類や社内文書の形式チェックなど、正解を確認しやすい仕事を一つ選びます。現行手順を同じデータで測り、振り分け後の成功率、再試行率、確認時間を並べます。改善が見えない場合は、モデル変更より入力の分割や検証条件を先に見直します。

担当者が結果を確認できる画面やログを残し、経路を変更した日と理由も記録します。原価を下げることだけを目標にせず、誤りが起きたときに戻せること、運用者が判断を説明できることを優先します。

AIエージェントのタスク分解、モデル振り分け、検証ログの設計まで、COZITOへご相談ください。

著者: 松井勇樹