Codeer.ai ユーザーガイド

専門家の判断が繰り返し必要な仕事を、確認できる Agent にする

Codeer は、流暢な回答だけでは不十分な仕事のための製品です。現場を理解している人が、良い結果とは何か、越えてはいけない境界はどこか、いつ人に戻すべきかを決める必要があります。

Codeer では、これを Expert-led AI Agent（専門家主導の AI Agent） と呼びます。専門家が品質の判断を保ち、AI はその判断を、作成・テスト・公開・改善できる Agent にする作業を支援します。

最初から完璧な prompt や大規模な test set は必要ありません。繰り返し起きる実際の状況を一つ持ち込み、次の三点を明確にします。

Agent は利用者の何を完了させるのか
どのような結果なら受け入れられるのか
何を避け、確認し、人に引き継ぐべきか

その後、Codeer で初版を作成し、動作を試し、重要な状況を再実行できる case として残し、公開できる範囲を判断します。

製品内の証拠とチームの公開判断は別です

Codeer は case、評価結果、Agent version、会話を保存し、動作を継続して確認できるようにします。must-pass set、承認者、停止条件を自動的な公開 gate にする機能は、現在ありません。必要な証拠と、公開、範囲縮小、停止の判断はチームが行い、公開記録として残します。

代表的な例

代表的な流れであり、顧客成果ではありません

講座の責任者が「どの講座が自分に合いますか？」という質問を繰り返し受けているとします。有用な Agent は、学習目標、現在の経験、使える学習時間を先に確認します。現在提供中の講座だけを根拠とともに案内し、未確認の例外に判断が依存する場合は人に引き継ぎます。

Live Test で、Agent が学習時間を聞く前に講座を勧めました。責任者は「推薦前に使える時間を確認する」という動作を、必ず合格すべき case として残します。修正版がこの case と隣接する境界に合格してから、承認済みの少人数 pilot にだけ公開します。

チームは、後の version も同じ判断を守るか確認できます。この例は、時間削減、売上、学習成果を証明するものではありません。それらには実際の pilot から得た証拠が必要です。

始める前に必要な関与を確認する

制御された pilot でも、受け入れ可能な仕事を定義する人、実際の利用を見て例外に対応する人、アクセスと公開を管理する権限を持つ人が必要です。一人が複数の役割を担うこともできます。

必要な作業量は、リスク、データ、ツール、連携によって変わります。まず一つの仕事で、設定作業、人への引き継ぎ、運用時間、品質上の問題を記録し、拡大する価値があるか判断します。Codeer は専門家の責任をなくすのではなく、その判断を確認、再利用、検証しやすくします。

製品構造ではなく、仕事から始める

同じ流れで、異なる専門業務を扱えます。

仕事の型	例	専門家が決めること
回答と対応	顧客対応、講座の問い合わせ、注文、受付	何を回答・完了できるか、いつ人が引き継ぐか
導きと判断	コーチング、戦略支援、社内ガイド、トリアージ	何を質問し、どの判断境界を守り、どの次の行動が有用か
レビューと成果物	草案へのフィードバック、授業準備、専門成果物のレビュー	品質の条件、必要な根拠、修正が必要な箇所

例が違っても、運用の流れは共通です。

実際の仕事を一つ選ぶ。
AI の支援で初版を作る。
実際の状況と隣接する境界で Agent を確認する。
必ず守る動作を再実行できる case にする。
対応する準備ができた範囲だけ公開する。
実際の会話から学び、次の変更を検証する。

ここから始める

🚀

実際の仕事を一つ選ぶ

最初の Agent 動作を作り、境界を確認し、制御された公開判断を行います

✨

Template を使う

仕事に関する質問に答え、Agent 作成前に AI が生成した draft を確認します

💬

会話を運用する

実際の会話に対応し、新しい case を残し、次の version で学ぶ内容を決めます

役割からガイドを探す

担当すること	ここから始める
正しさ、有用性、安全性の条件を決める	実際の仕事を一つ選ぶ、次に検証済みシナリオ
実際の利用状況を確認し、例外に対応する	会話、次に会話に返信
データ、チャネル、権限、rollout を設定する	ナレッジと連携、安全に公開、チームとアクセス

一人が複数の役割を担うこともあります。大切なのは、品質判断、日常運用、技術設定を一つの prompt の中に隠さず、誰が何を決めるかを見える状態にすることです。

目的別に探す

🤖

Agent を作る

確認、判断、回答の方法と、承認済みの境界を定義します

🎯

教えて検証する

専門家の判断を、version 公開前に再実行できる case として残します

📣

安全に公開する

制御された範囲を公開し、利用者を決め、未検証の仕事には安全な fallback を残します

🛡️

運用して改善する

実際の仕事を観察し、必要な時に対応し、新しい判断を残して次の変更を検証します

🔗

ナレッジと連携

仕事に必要な情報源とアクションだけを追加し、不要な複雑さを避けます

👥

チームとアクセス

専門家、運用担当者、レビュアー、管理者の責任を明確にします