AI時代、「人間にしかできない判断」を設計する
こんにちは！
Ai Workforce事業部でプロダクトマネージャーを務めているimacky（@imacky27）です。
Ai Workforceは、組織内でAIエージェントを効果的に活用するためのプラットフォームです。
私はこれまでC向けプロダクトの立ち上げやGrowth戦略に関わることが多かったPdMです。そのためか、AIモデルそのものの性能よりも、「ユーザーがどう理解し、どう判断して気持ちよく使えるか」という点に目が向きがちです。
AIに資料の確認や情報の整理を依頼すると、少し待った後に「完了しました」という返答が返ってきます。
では、その仕事が正しいかどうかを人間が判断するために、何を見ればよいのでしょうか。
完成した資料を最初から読み直すのであれば、AIに任せた意味は薄れてしまいます。一方で、何も確認せずに次へ進むのは不安でもあります。
入社前は、「AIが賢くなるほど画面は必要なくなるのでは」と思っていました。しかしLayerXに入社し、AIを活用した“組織”の業務について考え始める中で、「画面がなくなる」で終わらないケースが意外と多いことに気づきました。
この記事では、AIが仕事を完了させた後に人間が確認する体験を設計する過程で、Agent Inboxという画面を作る際に考えたことを紹介します。
imageAIの"完了しました"、は仕事の終わりじゃない
入社2週目、処理履歴を並べるだけでは足りないと感じた
AiWでは、AIエージェントが資料の読み込みや情報の抽出・転記といった作業を非同期で進めます。依頼を出せば、処理が終わるまで画面を見続ける必要はありません。これ自体が、AIに仕事を任せる価値です。
一方で、任せる量が増えるほど別の問題が見えてきます。「何が進んでいて、どれに自分の対応が必要か」が分からないと、未確認のタスクがどんどん溜まってしまうのです。せっかくAIが処理を終えても、人間が確認しなければ業務は先へ進みません。
入社2週目、当時「タスク画面」と呼ばれていた処理一覧の画面について、「どのような体験設計にすべきか」という問いを任されました。考え始めて最初に気づいたのは、単に処理履歴を並べるだけでは、利用者が「次に何をすべきか」を理解できるわけではないという点でした。そこで、画面の目的を以下のように再定義する提案資料を作成しました。
「未確認のタスクが溜まっていくストレス」を解消し、やるべきことと確認の優先度が明確になる画面にする。
この一覧画面は依頼を出す場所ではありません。組織で使い、複数のエージェントが並行して作業を進める世界では、AIからの報告を確認し、承認・修正・完了させる場所に徹するものです。当時の資料には、目指す姿をこう記していました。
ユーザーにとっての優秀な秘書が、「今やるべきこと」を教えてくれる画面。
インボックス・ゼロの叩き台を、チームでAgent Inboxにした
提案の中心に置いたのは、メール整理術として知られる「インボックス・ゼロ」の考え方です。
- 最初に表示されるのは「対応が必要」な処理だけ。全履歴ではない
- 詳細を確認して対応を終えると、一覧から一つ減る
バッジで残りの件数が視認できるため、ゼロを目指す動機づけになります。
対応済みや参照のみで済むものは「すべて」側に移動させ、Inbox を圧迫しないようにしています。利用者が「どこから手を付けるか」を考えずに済むよう、上から順に処理すればよい状態を目指しました。
このプロトタイプをもとにチームで議論と実装を繰り返した結果、現在の Agent Inbox が完成しました。画面に表示される名称は「インボックス」ですが、この記事では社内の呼び名に合わせて「Agent Inbox」と表記します。
image Agent Inbox イメージ
議論の過程で、初期案から変更された点はいくつかあります。
「対応が必要」か「未読」かを別の軸として扱いました。**
対応の有無と、まだ確認していないかどうかは同じ意味ではありません。未読をステータスに混ぜると状態の意味が曖昧になるため、未読は行の背景色で表現し、対応の要否は独立したステータスとして扱っています。
並び順は一種類に固定しました。
ソートオプションを増やすほど、「どの順序で見るべきか」という迷いが生まれます。Inbox の目的は「上から順に捌けること」にあるため、あえてソート UI は用意しない判断をしました。
最初からすべてを実装しませんでした。
プロトタイプに記載した要素の一部は、実装コストとの兼ね合いでスコープを絞り込みました。まずは「対応が必要なものが分かり、対応すると件数が減る」という体験の核を出すことを優先しています。
もう一つ意識したのは拡張性です。通知やステータスの表示を柔軟に扱える設計にしたことで、組織での利用が広がるほど求められる複雑な業務にも応えやすい土台となっています。組織で AI を活用するほど「誰が確認し、誰が承認したか」という設計は重要になるため、ここは今後さらに拡張していきたい部分です。
この「拡張性や汎用性を先に考える」という視点は、C 向けプロダクトで目の前の体験を磨いてきた自分にとって、プラットフォームの PdM として加わってから得た新しい感覚でした。一つの画面の良し悪しだけでなく、その設計が将来の業務のかたちにどこまで応えられるかを考えられるようになり、考える範囲が一段広がった気がします。
開けば自分が次に何をするべきかが分かり、詳細を確認して対応を終えるとインボックスから一つ減る。まだ最初のフェーズで、描いた世界を完全に満たしきれているわけではありません。それでも、最初の資料に書いた「優秀な秘書が、今やるべきことを教えてくれる画面」というコンセプトは、少しずつプロダクトとして形になってきました。
人間が気づき、人間が判断する
Agent Inbox で「対応が必要な仕事」に気づけたとしても、次の問いは「何を見て、正しさを判断するか」です。
ここで支えになっているのが、AiW が以前から大切にしてきたコア機能の一つ、「参照元ハイライト」です。AI の回答に付いた番号付きの「参照元」を押すと、元資料の該当ページが開き、根拠になった箇所がハイライトされます。
image 参照元ハイライト機能
数十ページにわたる資料から複数の項目を抽出する業務において、原文全体を読み返さずに回答とソースを確認できるこの往復動作は、レビューの体験を劇的に変えます。
この機能の本質的な価値は、ハルシネーション（AI がもっともらしい誤情報を生成すること）そのものを排除することではなく、人間がミスを発見しやすくする点にあると考えます。参照元が表示されていても、AI の回答が常に正しいとは限りません。また、AI がどれだけ作業を進めても、最終的な責任を負うのはあくまで人間です。したがって現時点では、「人間による確認」という工程を完全に廃することはできません。なくせないなら、そのプロセスを短く、かつ確実なものにすべきです。数字や固有名詞の取り違えはないか、根拠と回答の関係は妥当か——AI の精度向上に取り組む並行して、「誤りが起きた際に人間が即座に気づける設計」を持つことが、組織で AI を活用する上で不可欠な要件となります。
ここまでの 2 つの事例を整理すると以下のようになります。
- Agent Inbox: どの業務を、いつ確認すべきかを通知する
- 参照元ハイライト：何を根拠に正誤を判断するかを支援する
片方は業務フローの設計、もう片方は業務内容の設計です。AI に依頼して処理完了を確認し、根拠を確認して判断を下し、次に進む。こうした一連の体験がつながって初めて、私たちは AI に仕事を任せることができるのだと思います。
ここまで述べてきた内容を、少し引いた視点で整理してみましょう。
AI エージェントが複数のサービスを横断して検索・入力・転記を自動で行えるようになれば、人間が個別の画面を開いて一つずつ操作する場面は減っていくかもしれません。「チャット画面すら不要になる」という見方もありますし、冒頭でも触れた通り、私自身も入社前はそう考えていました。
しかし、Ai Workforce を通じて組織の業務を扱う中で見えてきたのは、「操作は減っても、判断は残る」という事実です。社外へ提出する前の内容レビュー、金額や契約条件の承認、AI が参照した情報の検証、例外発生時の対応決定——組織の業務には、誰かが確認し責任を持つ場面が組み込まれています。
だとすると、AI 時代の業務画面は「作業を行う場所」から「AI の仕事を理解し、判断を下す場所」へと、徐々に変化していくのかもしれません。そこで設計すべきは画面そのものよりも、いつ人間を呼び出すか、判断のために何を提示するかです。
- すべての処理で承認を求めるなら、AI が自律的に動くメリットは薄れる
- 一切確認させなければ、利用者は結果を信頼できず不安を抱く
- そこで重要なのは、影響が大きい処理や AI が判断に迷った局面に限って人間を呼び出し、その際にも結果だけでなく根拠と選択肢を提示することだ
Agent Inbox は「いつ・どの業務を人間が確認すべきか」を伝える仕組みでした。プロダクトマネージャーを含む製品開発に関わる人々が考えるべき対象は、画面単体の UI から、AI と人間の役割分担の設計へと広がっていくはずです。
実装しながら、答えを更新していきたい
最後に、少しだけ私自身の話をさせてください。
前職では、キャッシュレス決済が追い風となる最中も、担当したサービスが市場の変化にさらされる時期も経験しました。どれだけ準備しても、自分の努力で変えられない範囲が広がっていく感覚は、追い風の時期には気づけませんでした。そして子育てをしながら働く現在、仕事に使える時間は限られています。そのため、転職を決断する最大の基準は「今、最も強い風が吹いている場所に身を置けるか」でした。今の私にとってその答えは、AI でした。
この記事で取り上げた「AI と人間の接点」の設計も、半年前とは前提がすでに変わっています。その変化のスピードの中で体験をデザインできることこそが、今の環境の面白さだと感じています。
AI にどこまで任せ、どこで人間に戻すのか。Ai Workforce では、この問いを実際のプロダクトを通じて、チームで試しながら作り上げています。
少しでも興味を持っていただけたら、まずはカジュアルにお話ししませんか？
お知らせ：AI カンファレンス「Bet AI Day 2026」を開催します！
AI は「使う」段階から「共に働く」段階へ。
2 回目となる「Bet AI Day 2026」は、テーマである"AI エージェントと働く未来に、Betしよう"を軸に、LayerX における AI エージェントの活用実践知などを余すことなく共有します。
昨年同様、オンラインでも開催しますので、全国どこからでも PC やスマートフォンで気軽にご視聴いただけます。AI エージェントと働く未来に興味のある方は、ぜひ「Bet AI Day 2026」へご参加ください！
「Bet AI Day 2026」開催概要
開催日：2026 年 9 月 3 日（木）12:00 開演
開催方法：オンライン配信
参加費：無料（事前申込制）
お申し込み（connpass）：https://layerx.connpass.com/event/399169/
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こんにちは！
Ai Workforce事業部でプロダクトマネージャーをしているimacky (@imacky27)です。
Ai Workforceは、組織の中でAIエージェントを活用するためのプラットフォームです。
私はこれまでC向けプロダクトの立ち上げやGrowthに関わることが多かったPdMです。だからか、AIのモデルそのものより、使うユーザーがどう理解し、どう判断し気持ちよく使えるかに目が向きます。
AIに資料の確認や情報の整理を頼むと、少し待ったあとに「完了しました」と返ってきます。
では、その仕事が正しいかを判断するために、人間は何を見ればよいのでしょうか。
完成した資料を最初から読み直すのであれば、AIに任せた意味が薄くなります。一方で、何も見ずに次へ進めるのはちょっと怖い。
入社前は、AIが賢くなるほど画面はなくなっていくのでは、と思っていました。LayerX入社後、AIを使った“組織”の業務を考え始めると、「なくなる」で終わらない場面が意外と多いことに気づきました。
この記事では、AIが仕事をしたあとに人間が確認する体験について、Agent Inboxという画面を作る中で考えたことを書きます。
入社2週目、処理履歴を並べるだけでは足りないと感じた
AiWでは、AIエージェントが資料の読み込みや情報の抽出・転記といった仕事を、非同期で進めていきます。依頼したら、処理が終わるまで画面を見続ける必要はありません。それ自体が、AIに仕事を任せる価値です。
一方で、任せる量が増えるほど、別の問題が見えてきます。何が終わっていて、どれに自分の対応が必要なのかが分からないと、未確認の仕事がどんどん溜まっていくのです。せっかくAIが処理を終えても、人間が確認しなければ業務は先へ進みません。
入社2週目、当時「タスク画面」と呼ばれていた処理一覧の画面について、「どういう体験設計にすべきか」という問いを任されました。考え始めて最初に引っかかったのは、処理の履歴が並んでいることと、利用者が「次に何をすべきか」が分かることは、同じではない、という点でした。そこで、画面の目的をこう置き直した提案資料を書きました。
「未確認のタスクが溜まっていくストレス」を解消し、やるべきこと・確認の優先度がわかる画面にする。
この一覧画面は依頼する場所ではありません。組織で使い、複数のエージェントが並行して仕事を進める世界では、AIから返ってきた報告を確認し、承認・修正・完了させる場所に徹する。当時の資料には、目指す姿をこう書いていました。
ユーザーにとっての優秀な秘書が、今やるべきことを教えてくれる画面。
インボックス・ゼロの叩き台を、チームでAgent Inboxにした
提案の中心に置いたのは、メールの整理術として知られる「インボックス・ゼロ」の考え方でした。
- 最初に表示されるのは「対応が必要」な処理だけ。全履歴ではない
- 詳細を確認して対応を終えると、一覧から一つ減る
- 残り件数がバッジで見えるので、ゼロを目指す動機づけになる
対応済みのものや参照するだけのものは「すべて」側に移し、Inboxを圧迫しない。利用者が「どこから手を付けるか」を考えずに、上から順に処理すればよい状態を目指しました。
この叩き台をもとに、チームで議論と実装を重ねて、現在のAgent Inboxになりました。画面上の名前は「インボックス」です。この記事では、社内での呼び名にならってAgent Inboxと表記します。
議論の中で、初期案から変わったことがいくつかあります。
「対応が必要」と「未読」を別の軸にしました。
対応が必要かどうかと、まだ見ていないかどうかは、同じではありません。未読をステータスの一つとして混ぜると状態の意味が曖昧になるので、未読は行の背景色で表現し、対応の要否はステータスとして独立させました。
並び順は一種類に固定しました。
並び替えの選択肢を増やすほど、「どの順で見るべきか」という迷いが生まれます。Inboxの目的は「上から順に捌けること」なので、ソートUIはあえて出さない判断をしました。
最初から全部は作りませんでした。
叩き台に書いた要素の一部は、実装コストとの兼ね合いでスコープを絞りました。まず「対応が必要なものが分かり、対応すると減る」という体験の核を出すことを優先しています。
もう一つ、意識したのは拡張性です。通知やステータスの表示を柔軟に扱える設計にしたことで、組織での利用が広がるほど求められる、より複雑な業務にも応えやすい土台になっています。組織でAIを使うほど「誰が確認し、誰が承認したか」の設計は重要になるので、ここはこれから伸ばしていきたい部分です。
この「拡張性・汎用性を先に考える」という視点は、C向けプロダクトで目の前の体験を磨いてきた自分にとって、プラットフォームのPdMになって加わった新しいものでした。一つの画面の良し悪しだけでなく、その設計が将来の業務のかたちにどこまで応えられるか。考える範囲が一段広がった感覚があります。
開けば、自分が次に何をするべきかが分かる。詳細を確認して対応を終えると、インボックスから一つ減る。まだ最初のフェーズで、描いた世界を満たしきれているわけではありません。それでも、最初の資料に書いた「優秀な秘書が、今やるべきことを教えてくれる画面」が、少しずつプロダクトになってきました。
人間が気づき、人間が判断する
Agent Inboxで「対応が必要な仕事」に気づけたとして、次の問いは「何を見て、正しさを判断するか」です。
ここで支えになっているのが、AiWが以前から大切にしてきたコア機能の一つ、「参照元ハイライト」です。AIの回答に付いた番号付きの「参照元」を押すと、元資料の該当ページが開き、根拠になった箇所がハイライトされます。
数十ページある資料から複数の項目を抽出するような業務では、資料全体を読み直さずに回答と原文を照合できるこの往復が、レビューの体験を大きく変えます。
この機能の価値は、ハルシネーション（AIがもっともらしい誤情報を生成すること）をなくすことではなく、人間が見つけやすくすることにあると考えています。参照元が付いていても、AIが必ず正しいとは限りません。そして、AIがどれだけ仕事を進めても、結果に責任を取るのは人間です。だから現時点では、「人間が確認する」という工程はなくなりません。なくせないなら、短く、確かにできるようにする。数字や固有名詞を取り違えていないか。根拠と回答の関係は妥当か。AIの精度を上げる努力と並行して、「間違っていたときに人間が気づける設計」を持っておくことが、組織でAIを使ううえで欠かせません。
ここまでの2つの事例を整理すると、こうなります。
- Agent Inbox: どの仕事を、いつ確認するかを知らせる
- 参照元ハイライト: 何を根拠に、正しさを判断するかを助ける
片方は仕事の流れ、もう片方は仕事の中身の設計です。AIに依頼して、処理が終わったことに気づき、根拠を見て判断し、次へ進む。この一連の体験がつながって、ようやくAIに仕事を任せられるのだと思います。
ここまで書いてきたことを、少し引いた視点で整理します。
AIエージェントが複数のサービスを横断して、検索・入力・転記を進められるようになると、人間が個別の画面を開いて一つずつ操作する場面は減っていくかもしれません。「チャット画面すら不要になる」という見方もありますし、冒頭に書いたとおり、私自身も入社前はそう考えていました。
ただ、Ai Workforceを通じて組織の業務を扱う中で見えてきたのは、操作は減っても、判断は残るということです。社外へ出す前に内容をレビューする。金額や契約条件を承認する。AIが参照した情報を確かめる。例外が起きたときに対応を決める。組織の業務には、誰かが確認し、責任を持つ場面が組み込まれています。
だとすると、AI時代の業務画面は「作業する場所」から「AIの仕事を理解し、判断する場所」へ、少しずつ変わっていくのかもしれません。そこで設計すべきなのは、画面そのものというより、いつ人間を呼ぶか、判断のために何を見せるかです。
- すべての処理で承認を求めると、AIが自律的に動く利点が小さくなる
- 何も確認させないと、利用者は結果を信じてよいか分からず不安になる
- だから、影響が大きい処理や、AIが判断に迷ったときに絞って人間を呼ぶ。そのとき、結果だけでなく根拠と選択肢を添える
Agent Inboxは「いつ・どの仕事を人間が確認するか」を伝える仕組みでした。プロダクトマネージャーを含めプロダクトづくりに関わる人が考える対象は、画面単体のUIから、AIと人間の役割分担の設計へ広がっていくはずです。
実装しながら、答えを更新していきたい
最後に、少しだけ私自身の話をさせてください。
前職では、キャッシュレス決済の追い風のど真ん中も、最後に担当したサービスが市場の変化にさらされる時期も経験しました。どれだけ仕込んでも、自分の頑張りでは動かせない範囲が広がっていく感覚は、追い風の中では気づけなかったものです。そして子育てをしながら働くいま、仕事に使える時間は有限です。だから転職の一番の判断軸は、「いま、いちばん強い風が吹いている場所に身を置けるかどうか」でした。今の私にとってそれが、AIでした。
この記事で書いた「AIと人間の接点」の設計も、半年前とは前提が変わり続けている。その速度の中で体験を設計できることが、いまの環境の面白さだと感じています。
AIにどこまで任せ、どこで人間に戻すのか。Ai Workforceでは、この問いを実際のプロダクトで、チームで試しながら作っています。
少しでも興味を持っていただけたら、まずはカジュアルにお話ししませんか？
お知らせ：AIカンファレンス「Bet AI Day 2026」を開催します！
AIは「使う」段階から「共に働く」段階へ。
2回目となる「Bet AI Day 2026」は"AIエージェントと働く未来に、Betしよう"のメッセージを軸に、LayerXにおけるAIエージェント活用の実践知などを余すことなく共有します。
昨年同様にオンラインでも開催しますので、全国どこからでも、PCやスマートフォンからお気軽にご視聴いただけます。
AIエージェントと働く未来について興味のある方、ぜひ「Bet AI Day 2026」にご参加ください！
「Bet AI Day 2026」開催概要
開催日：2026年9月3日（木）12:00 開演
開催方法：オンライン配信
参加費：無料（事前申込制）
お申し込み（connpass）：https://layerx.connpass.com/event/399169/
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