AIエージェント・業務自動化（11ページ目）

AIエージェントの選び方、任せ方、業務への組み込み方をまとめています。

AIエージェント導入の要件を、対象業務、ツール連携と権限、例外時の停止、評価証跡に分け、デモやPoCで合否を判定できる受入基準として書く方法と、RFPや稟議で確認する項目を整理します。

MCP（Model Context Protocol）は、AIアプリと外部のツールやデータをつなぐオープン標準です。ツール・リソース・プロンプトの仕組み、従来のAPI連携との違い、主な対応サービス、導入時の安全対策を整理します。

AIエージェントで使われるハーネスとスキルの違いを、Claude CodeやCodexの運用を例に整理します。モデル、MCP、AGENTSファイル、Runbookの位置づけまで実務目線で解説します。