DAY58｜Workflowで仕事を動かす

AI Agentが作った計画を、実際の仕事につなげる

DAY57では、AI社員に仕事を任せるために、AI Agentを使って仕事を整理しました。

依頼された仕事をそのまま実行するのではなく、

依頼
 ↓
仕事を理解する
 ↓
Taskに分解する
 ↓
実行順序を決める
 ↓
Execution Planを作る

というところまで進めました。

しかし、ここで一つ問題があります。

Execution Planを作っただけでは、仕事は完了しません。

計画したTaskを、実際に順番に実行する仕組みが必要です。

そこでDAY58では、

Workflow Engine

を登場させます。

1．DAY57からDAY58へ

今回のDAY58は、DAY57の続きです。

DAY57でAI Agentが作った仕事の計画を、そのままWorkflow Engineへ渡します。

全体の流れは、

Hiro
 ↓
仕事を依頼
 ↓
AI Agent
 ↓
仕事を理解
 ↓
Taskに分解
 ↓
Execution Plan
 ↓
Workflow Engine
 ↓
AI社員がTaskを実行
 ↓
結果
 ↓
次のTask
 ↓
最終成果物

となります。

DAY57では、

「どうやって仕事を進めるか」

を考えました。

DAY58では、

「その仕事を実際に動かす」

ことがテーマです。

2．実行計画が完成した

まず、DAY57で作ったExecution Planを確認します。

今回の仕事は、

「このプロジェクトについて、過去の資料を調べて報告書を作ってくれる？」

という依頼でした。

AI Agentは、この仕事を次のTaskに分解しました。

Task 01
過去資料の検索

Task 02
関連情報の収集

Task 03
情報の整理・分析

Task 04
報告書の構成作成

Task 05
報告書を作成

これで仕事の設計は完成しました。

しかし、この段階ではまだ、

Taskは実行されていません。

ここからWorkflow Engineの出番になります。

3．Execution PlanをWorkflow Engineへ渡す

AI Agentが作ったExecution PlanをWorkflow Engineへ渡します。

AI Agent
    ↓
Execution Plan
    ↓
Workflow Engine

Workflow Engineは、このExecution Planを受け取ります。

そして、

Task 01
Task 02
Task 03
Task 04
Task 05

という仕事の流れを管理します。

ここが、AI AgentとWorkflowの大きな違いです。

AI Agentは、

仕事を理解して、実行計画を作る。

Workflow Engineは、

その計画に従って、仕事を実行・管理する。

という役割になります。

4．最初のTaskを実行する

Workflow Engineが最初に実行するのは、

Task 01
過去資料の検索

です。

AI社員がKnowledge Baseを検索します。

DAY53〜DAY56で作ってきたRAGの仕組みが、ここでつながってきます。

Task 01
 ↓
Knowledge Base
 ↓
関連する過去資料
 ↓
検索結果

つまり、これまで作ってきたRAGは単独の検索機能ではありません。

AI社員が仕事をするための知識取得にも利用できます。

5．Taskの結果を受け取る

Task 01が完了すると、Workflow Engineはその結果を受け取ります。

Task 01
過去資料の検索
        ↓
      Result
        ↓
Workflow Engine

ここがWorkflowの重要な部分です。

Workflow Engineは、

「Task 01が終わった」

ということだけを確認するのではありません。

Task 01の結果を、次のTaskにつなげます。

6．次のTaskへ進む

Task 01の結果を使って、Task 02を実行します。

Task 01
過去資料の検索
 ↓
検索結果
 ↓
Task 02
関連情報の収集

Task 02では、Task 01で取得した資料や情報を使って、さらに必要な情報を集めます。

このように、

Task
 ↓
Result
 ↓
Next Task
 ↓
Result
 ↓
Next Task

という流れが作られます。

これがWorkflowです。

7．Workflow Engineは進行を管理する

Workflow Engineの役割は、Taskを順番に実行するだけではありません。

仕事全体の状態も管理します。

例えば、

Task 01　完了
Task 02　完了
Task 03　実行中
Task 04　待機中
Task 05　待機中

という状態です。

さらに、

task_id
employee
status
input
output
created_at
completed_at
error

などの情報を管理することで、

今、仕事のどこまで進んでいるのか

を把握できます。

8．Taskがつながっていく

今回のDAY58で重要なのは、Taskが単独で動くのではないということです。

Task 01
過去資料の検索
 ↓
Result
 ↓
Task 02
関連情報の収集
 ↓
Result
 ↓
Task 03
情報の整理・分析
 ↓
Result
 ↓
Task 04
報告書の構成作成
 ↓
Result
 ↓
Task 05
報告書を作成
 ↓
最終成果物

一つのTaskが終わる。

その結果が次のTaskに渡る。

そして、そのTaskの結果がさらに次へ渡る。

こうして、最終的に一つの成果物が完成します。

9．AI AgentとWorkflowの役割分担

ここまで作ってきたものを整理すると、役割がかなり明確になってきました。

AI Agent
    ↓
仕事を理解する
    ↓
Taskに分解する
    ↓
Execution Planを作る

そして、

Workflow Engine
    ↓
Execution Planを受け取る
    ↓
Taskを実行する
    ↓
結果を受け取る
    ↓
次のTaskへ渡す
    ↓
進行状態を管理する

さらに、

AI社員
    ↓
実際のTaskを実行する

という関係です。

つまり、

AI Agentが仕事を設計し、Workflow Engineが仕事を動かし、AI社員がTaskを実行する。

という構造になります。

10．DAY53〜DAY58の流れ

ここまでの開発を並べると、Company AI OSの構造が少しずつ見えてきます。

DAY53
Knowledge Base
会社の知識を保存する

        ↓

DAY54
RAG Search
会社の知識を検索する

        ↓

DAY55
RAG Answer
検索した知識をAIの回答に使う

        ↓

DAY56
AI Employee × RAG
AI社員が会社の知識を使って仕事をする

        ↓

DAY57
AI Agent
仕事を理解し、Taskに分解して実行計画を作る

        ↓

DAY58
Workflow
計画した仕事を実際に動かす

こうして見ると、DAY53からDAY58までが一本の流れになっています。

11．Company AI OSの仕事の流れ

現在の構造をまとめると、

会社の知識
    ↓
Knowledge Base
    ↓
RAG
    ↓
AI Core
    ↓
AI社員
    ↓
AI Agent
    ↓
Execution Plan
    ↓
Workflow Engine
    ↓
Task実行
    ↓
Result
    ↓
次のTask
    ↓
最終成果物

となります。

まだCompany AI OSは完成していません。

しかし、

「AIに質問する」

という段階から、

「AIと一緒に仕事を進める」

という段階へ、少しずつ変わってきました。

12．今回わかったこと

DAY58を作ってみて、一つ重要なことが見えてきました。

AI Agentが仕事を設計し、Workflow Engineがその計画に沿って仕事を実行します。

AI Agent
＝仕事を設計する

Workflow
＝仕事を動かす

AI社員
＝Taskを実行する

この役割を分けることで、Company AI OS全体の構造が整理されていきます。

13．DAY58のまとめ

DAY58では、DAY57でAI Agentが作ったExecution Planを、Workflow Engineへ渡しました。

そして、

Execution Plan
 ↓
Workflow Engine
 ↓
Task 01
 ↓
Result
 ↓
Task 02
 ↓
Result
 ↓
Task 03
 ↓
Task 04
 ↓
Task 05
 ↓
最終成果物

という流れを作りました。

今回のポイントは、

「AI Agentが仕事を考えるだけではなく、その計画をWorkflowが実際の仕事につなげる」

ということです。

開発記録

DAY58

テーマ：

Workflowで仕事を動かす

今回実装・設計した考え方：

• Execution Plan

• Workflow Engine

• Task実行

• Task Result

• Task間の結果連携

• Workflow状態管理

• AI AgentとWorkflowの役割分担

DAY57までで、

「AIに仕事をどう考えさせるか」

を作りました。

DAY58では、

「考えた仕事をどう動かすか」

へ進みました。

次のステップ

ここまでで、AI Agentが仕事を設計し、Workflow Engineがその仕事を動かせる形になってきました。

次の段階では、

一つのAI社員だけで仕事をするのではなく、複数のAI社員が連携して仕事を進めるWorkflow

へ進むことになります。

Workflow Engine
      ↓
AI社員A
      ↓
Result
      ↓
AI社員B
      ↓
Result
      ↓
AI社員C
      ↓
最終成果物

ここから、Company AI OSの「会社らしさ」がさらに見えてきます。

DAY58

AI Agentが仕事を設計する。

Workflowが仕事を動かす。

AI社員が仕事を実行する。

Company AI OSは、少しずつ「AIに質問するシステム」から「AIと仕事を進めるシステム」へ変わり始めています。

GitHubでDAY58の実装内容とコードを公開しています。
https://github.com/hoshino122-alt/Company-AI-OS/blob/main/README.md

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