ルールベースの自動化（RPAなど）は決定論的に動き、監査でき、実行コストはほぼゼロで、毎回まったく同じ動作をします。これは制約ではなく長所です。貴社の業務がルールエンジンに合っているなら、AIエージェントへの切り替えは改悪です。必要のない判断力と引き換えに、遅く、高く、非決定論的（同じ入力でも結果が変わりうる）になります。
切り替えるべきかどうかは、どちらの技術が進んでいるかの問題ではありません。貴社の業務に例外の問題があるかどうかです。
ルールが得意なこと
「もしAならB」の形で表現でき、条件の数が有限で把握できるものすべてです。項目の値による振り分け、システム間のデータ移動、しきい値による起動、定時のバッチ処理などです。Zapier、Make、n8n、RPAツールはこうした処理を非常にうまくこなし、今後もこなし続けます。
エージェントには真似のできない性質もあります。ロジックを読むことができ、監査人が検証でき、1回の実行コストはほぼゼロで、1万回目の実行でも同じ動作をします。規制のある分野では、この決定論的な動作は好みの問題ではなく、要件そのものである場合があります。
エージェントのほうが新しいからという理由で、動いているルールをエージェントに置き換えないでください。この分野で最も多い、高くつく失敗です。
ルールでは足りなくなった兆候
複雑さではありません。例外率です。ルールが処理するのは、あらかじめ想定したケースです。切り替えを考えるうえで問うべきは、実際の件数のうちどれだけがルールの外に出て、人に回っているかです。
1か月間、測ってください。この業務に入ってくるすべての案件のうち、人の手を介さずに自動化が正しく振り分けているのは何%でしょうか。目安は次のとおりです。
| 例外率 | 意味すること | 対応 |
|---|---|---|
| 10%未満 | ルールが業務に合っている | そのまま使い、境界のケースを調整する |
| 10〜25% | ルールに無理が出ている | まずルールの追加を試し、測り直す |
| 25%超 | 業務に判断が必要 | エージェントの導入が妥当な可能性が高い |
| ルールの数が増え続けている | 判断を分岐として書き込んでいる | エージェント、または設計の見直し |
最後の行が、いちばん確かな兆候です。ルールのシステムに、1人しか理解していない条件が何十個も積み重なっているなら、判断を自動化できたわけではありません。誰にも保守できない形で、判断を書き込んだだけです。そうなると、費用の中心はライセンス料ではなく保守の負担になります。
重要な3つの違い
- 非構造化の入力。ルールには項目（フィールド）が必要です。仕事が自由記述の文章、メールのやり取り、PDF、写真で届く場合、ルールが扱えるのは、誰かがすでに構造化したものだけです。その誰かは、たいてい手作業で仕分けをしている人です。
- あいまいな状況での判断。「この苦情は緊急か」にしきい値はありません。ルールは代わりの指標（キーワードや送信元ドメイン）で近似しますが、この近似はある時点で通用しなくなります。
- 状態を持つ複数ステップの作業。エージェントはステップをまたいで文脈を保ち、あるステップが失敗すれば対応を変えます。ルールの連鎖は、該当する分岐を実行して止まります。
どれも貴社の業務に当てはまらないなら、エージェントは必要ありません。それは良い結論です。そのほうが安く済みます。
多くの場合に最適な構成
両方を使うことです。当社が構築する本番環境の設計で最も優れているのは、ルールを先に置き、例外だけをエージェントに任せる形です。決定論的なロジックが、完璧かつ安価に処理できる70〜80%を処理し、エージェントはそこから外れたものだけを引き受けます。
これは、どちらか一方だけを使うより優れています。決定論的な動作と監査可能性を、得られるところでは維持できます。モデルの費用は、本当に難しいケースにしかかかりません。さらに都合の良いことに、例外のキューは、エージェントが何を処理すべきかを正確に示すラベル付きデータセットにすでになっています。影響範囲も小さくなります。エージェントが触れるのは全件ではなく、一部の件数だけだからです。
切り替えると何が変わるか
エージェントは、そのまま差し替えられる代替品ではなく、運用の形が変わります。ルールは動くか、エラーを出すかのどちらかです。エージェントは、静かに、自信ありげに間違えることがあります。そのため、ルールにはなかった責務を引き受けることになります。正しさを採点する評価セット、判断の過程を再現するトレース（実行記録）、最悪の事態を限定するガードレール、そして公開後に運用する（英語）担当者です。
これが切り替えの本当のコストです。1件あたり数セントのトークン代ではありません。例外率が切り替えを十分に正当化している必要があるのは、このためです。ルールを拡張するか、エージェントの開発を依頼するかで迷っているなら、調達の考え方は内製か購入かの記事で扱っています。その業務がそもそもエージェントに向いているかは、5つの兆候（英語）で確認できます。向いている場合、Gigabit Agents（AIエージェント開発）の構築は、エージェント1つあたり$8,000〜の定額です。
