HITL Approval
AIの提案を、人の承認後に業務へ反映する
AGTO HITL Approvalは、AIが作った回答案、スキル案、Routine案、通知案を、人が確認してから再利用するための承認フローです。重要な判断を自動化しすぎず、承認済みの内容だけをAI社員の仕事に反映します。
Before
AI導入で起きやすい承認の課題
AIの提案が人の確認前に業務へ反映されてしまう
回答案、通知案、Routine案を人が確認する前に再利用すると、根拠不足や権限外の判断が混ざります。
レビュー理由が残らず改善につながらない
却下や修正の理由が散らばると、どの資料や判断基準を直すべきかが見えません。
承認済みナレッジだけを再利用できない
承認済みと未確認の候補が混ざると、AI社員に任せてよい範囲を広げられません。
Solution
承認を、AI社員が育つための業務ループに変える
AGTOは、AIの提案を止めて終わりにしません。人の判断を記録し、承認済みだけを再利用し、差し戻し理由を次の改善に活用します。
このセクションで伝えること
候補、承認、改善を分けて扱うことで、AI利用を安全確認だけでなく、再利用できる業務知識に変えます。
AIの候補を一度止めて確認する
AI候補を正式回答や業務実行にする前に、人が根拠と権限を確認します。
承認済みだけを業務へ反映する
承認済みの内容だけを、次の質問対応やRoutine実行で再利用します。
レビュー理由をAI社員の改善に使う
差し戻し理由を残し、資料整備や判断基準の改善に使います。
Workflow
AGTO HITL Approval の流れ
AI候補を作成する、判断する、承認済みだけを再利用する、理由を改善に使う。この4ステップを1つのループとして管理します。
AIが候補を作成する
回答案、スキル案、Routine案、通知案を、参照元と一緒に提示します。
人が判断する
承認、修正して承認、保留、却下に分け、判断理由を残します。
承認済みだけを再利用する
承認された内容をスキルやRoutineとして管理し、次の仕事で使います。
レビュー理由を改善に活用する
修正、保留、却下の理由を残し、次の候補生成やスキル整備に活用します。
Scope
できること、できないことを先に分ける
HITL Approvalは「AIの実行を一時停止する機能」ではなく、どこまで任せてよいかを決めるための境界線です。できる範囲と、あえて自動化しない範囲を明確にします。
できること
判断状態を分ける
承認、修正して承認、保留、却下を分けて扱えます。
承認済みだけ反映する
回答や手順をスキルやRoutineで再利用する前に確認できます。
判断理由を残す
誰が、いつ、何を、どの理由で判断したかを追えます。
運用指標を見る
承認率、滞留、差し戻し理由、再利用率を確認できます。
できないこと
重要な判断を無人化しない
承認者不在のまま、重要操作を完全自動化する機能ではありません。
根拠なしを承認済みにしない
根拠資料がない提案を承認済みスキルとして扱いません。
却下候補を再利用しない
却下された候補は次回回答で再利用せず、理由だけを改善に使います。
権限差を無視しない
部署ごとの権限や例外条件を無視して一律反映しません。
Operation image
管理者と現場で見る画面を分ける
管理者・責任者側
承認対象、承認者、権限、ステータス、監査ログを見ます。重い確認が必要な操作と、記録中心でよい操作を分けます。
現場・利用者側
AIが作った下書き、参照元、承認状態を確認し、承認済みの内容だけを次の質問対応やRoutine実行で使います。
Metrics
承認フローで見る指標
承認数だけではなく、レビュー負荷、差し戻し理由、承認済みスキルの再利用率を見ます。安全性と業務定着を同時に確認するためです。
承認率
AI候補のうち業務に反映できる割合
レビュー滞留
承認待ちが業務を止めていないか
修正理由
不足している資料や判断基準の分類
スキル再利用率
承認済み内容が次の仕事で使われた割合
却下理由
危険な提案や権限外提案の傾向
Trial
2週間でレビュー負荷と再利用率を見る
導入前に大きく作り込まず、1つの業務から承認対象、承認者、判断基準、指標を確認します。
承認が必要な業務を決める
正式回答、スキル変更、Routine実行、外部書き込みなど、業務影響が大きい操作を洗い出します。
承認者と判断基準を置く
対象業務の責任者、例外条件、根拠資料、公開範囲を決め、レビューの迷いを減らします。
実業務でレビュー負荷を見る
候補生成から承認、再利用までを小さく運用し、滞留や差し戻し理由を確認します。
任せてよい範囲を判断する
承認率や再利用率が高い範囲から、スキル化やRoutine化を広げます。
FAQ
よくあるご質問
承認フローの対象、承認者の置き方、却下理由の扱いなど、導入前に確認されやすい質問をまとめました。
すべてのAI回答に承認が必要ですか？
必要ありません。社内メモの下書きや低リスクな要約は確認のみ、正式回答や書き込みを伴う操作は承認必須、というように業務リスクで分けます。
承認者は誰にすべきですか？
対象業務の責任者、FAQの管理者、チームリードなど、判断基準と例外条件を説明できる人を置きます。管理者だけに集中させない設計が重要です。
却下された内容は学習されますか？
正式なスキルとしては再利用しません。ただし、却下理由や不足していた根拠は改善ログとして残し、次の候補生成や資料整備に使えます。
承認フローを入れると現場が遅くなりませんか？
最初はレビュー負荷があります。繰り返し承認された内容をスキル化し、低リスクな範囲を自動化することで、確認対象を徐々に減らします。
監査ログには何が残りますか？
誰が、いつ、どの候補を、どの理由で承認・修正・却下したかを残す前提で設計します。スキル変更やRoutine実行にも紐づけて追跡できます。
Next Step
承認フローから安全にAI社員を始める
対象業務、承認が必要な操作、レビュー担当者を決めれば、2週間無料トライアルで運用負荷と効果を確認できます。