AIエージェントに定期作業を任せる前に、例外の日を洗い出した話

毎日や毎週の定期作業は、AIエージェントと相性がいいです。ただ、通常の日だけを見て仕組みを作ると、月末や連休で止まります。 定期作業は同じことの繰り返しに見えます。でも現場では、締め日、休業日、担当者不在、繁忙期など、少し違う日が混ざっています。この例外を先に洗い出すことが、安定運用の近道でした。 通常日の流れはすぐ作れる ある会社では、毎朝、前日の売上データを集めて店舗別の報告を作っていました。AIエージェントに任せる作業は、データ取得、集計、報告文の作成、担当者への共有です。 通常営業の日は、きれいに動きました。決まった時刻にデータがそろい、同じ形式で報告できます。担当者の朝の作業も短くなりました。 ところが月初に問題が出ました。前月の確定処理でデータ更新が遅れ、朝の時点では一部の数字が未確定だったんです。AIエージェントは取得できた数字だけで報告を作りました。 計算は間違っていません。でも、仕事としては不完全です。こういうズレは、通常日のテストだけでは見つかりません。 カレンダーから例外を探す 例外を見つけるときは、過去のトラブルを思い出すだけでは足りません。業務カレンダーを見るほうが早いです。 月末と月初、祝日の前後、長期休業、棚卸し、給与計算日、請求締め日、キャンペーン期間。担当者の休暇や取引先の休業日も含めます。 次に、例外の日ごとに「通常と何が違うか」を書きます。データが遅れる、承認者が変わる、締め時刻が早い、対象店舗が増える。違いが分かれば、AIエージェントの動きも決められます。 対応は複雑にしなくていいです。実行時刻をずらす、別の担当者へ確認を出す、数字が確定するまで報告を保留する。最初はこの程度で十分です。 例外は自動化しすぎない 例外を見つけると、すべて自動で処理したくなります。でも、年に一度しか起きない作業まで自動化すると、設定の確認に時間がかかります。 頻繁に起きて、判断方法が決まっている例外だけを仕組みに入れます。月末処理や毎週の休業日などです。 発生が少ないものや、その都度判断が変わるものは、人へ知らせて止めるほうが合理的です。AIエージェントが「今日は通常運転ではない」と気づき、担当者へ渡せれば役割を果たしています。 定期作業を任せる前に、まず一か月分のカレンダーを開きます。そして通常と違う日に印を付ける。その印が、運用ルールを作る材料になります。 AIエージェントは、繰り返しを速くするだけの道具ではありません。繰り返しの中にある例外を、人が扱いやすい形で渡す担当者にもできます。そこまで設計すると、定期作業が本当に止まりにくくなります。