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OpenAIはChatGPTのワークスペースエージェント機能を活用し、第三者リスク管理エージェント「Trove」の開発プロセスをデモンストレーションしました。ユーザーは自然言語でワークフローとツールを指定し、財務チームの既存スキル（ベストプラクティス）を組み込むことで、技術的なエンジニアリングリソースなしにエージェントを構築できます。このエージェントは証拠収集からリスク評価、最終レポート作成までを自動化し、アナリストの業務時間を大幅に短縮します。
技術者向けではなく、エンドユーザーやビジネスアナリスト向けの「AIによる業務自動化」の具体的な活用事例として注目すべき動画です。開発コストを最小限に抑えたエージェント構築の実例を示しています。
自然言語によるプロンプトでワークフローとツールを定義し、ChatGPTが即座に実装計画を立てる。
財務チームが使用する Vendor Risk Assessment のスキル（メタデータと指示）をエージェントに組み込み、一貫性を確保する。
左側のパネルで自然言語による対話を行い、右側でツールやスキルを自動構成するGUIにより、エンジニアリングリソース不要で開発可能。
エージェントは証拠収集、リスク評価、システム間の調整を行い、数分で人間がレビュー可能な構造化レポートを生成する。
この機能は、専門的なプログラミング知識を持たないビジネスユーザーでも複雑な業務自動化エージェントを構築できる「ローコード/ノーコード」のAI時代を象徴しています。企業内部の業務プロセス（特にコンプライアンスやリスク管理など）のデジタルトランスフォーメーションを加速させ、開発リソースのボトルネックを解消する可能性があります。
OpenAI は、ChatGPT の新機能「ワークスペースエージェント」を活用し、専門的なプログラミング知識を持たないビジネスユーザーでも複雑な業務自動化エージェントを構築できる実証を行いました。その対象は、財務チームの業務プロセスをデジタル化して効率化する「第三者リスク管理エージェント『Trove』」。自然言語での指示だけで、証拠収集から最終レポート作成までの一連の流れが数分で完成するこの仕組みは、AI 時代におけるローコード/ノーコード開発の可能性を如実に示しています。
Trove の構築プロセスは、特別な開発環境の立ち上げから始まるわけではありません。ユーザーは自然言語で「どのようなワークフローが必要か」「どのツールを使うべきか」を ChatGPT に指示するだけで済みます。
「ビルドプロセスは、ワークフローとツールを記述するプロンプトで開始します。」
この指示を受け取ると、ChatGPT は即座にエージェントの実装計画を提示します。ユーザーは「左側のパネル」で ChatGPT と自然言語の対話を続けながら、エージェントの構築や修正を反復して行えます。その間も、「右側」では AI が自動的に必要なツールやスキル構成を行い、GUI 上で可視化されるため、エンジニアリングリソースなしに開発が完結します。
単に自動化するだけでなく、組織内の知見を継承できる点もこの機能の強みです。Trove では、財務チームが日常的に使用している「ベンダーリスク評価」のスキル（メタデータと指示）をエージェントに組み込むことができます。
「今日のベンダーリスク評価で財務チームが使用するスキルも追加します。これにはベストプラクティスが定義され、必要な指示とメタデータが含まれています。」
これにより、AI エージェントは組織固有の基準やルールを厳守したまま動作し、一貫性かつ正確に業務を遂行することが可能になります。属人的なノウハウがシステムとして定着するため、担当者が変わっても品質が低下するリスクも排除されます。
構築された Trove は、すぐにプレビューモードで動作確認が可能です。ユーザーは直感的なガイダンスを見ながら、エージェントの動きを監視できます。
「ツールの呼び出し、入力、判断を含む、エージェントの実行トレースをすべて表示できます。」
AI がどのように証拠を集め、どのスキルを使ってリスク評価を行い、システム間でどう調整しているのか、その過程（トレース）が可視化されるため、ブラックボックス化を防ぎつつ信頼性を確保します。最終的に AI は、人間のアナリストがレビューしやすいよう構造化された洗練されたレポートを生成します。
この一連の作業は数分で完了し、アナリストを手動で時間のかかる業務から解放します。結果として、コンプライアンスやリスク管理といった重要な領域におけるデジタルトランスフォーメーションが劇的に加速することになります。
この記事はAIが動画の内容を記事化したものです。正確な発言は動画および文字起こしをご確認ください。