AI業務自動化の外注先はどう選ぶ？Agentの賢さより例外処理と保守で比較

結論

自動化vendorは成功demoより、timeout・API障害・重複実行・誤判断・承認待ち・外部仕様変更でどう止まるかを比較します。正常系だけ綺麗な提案は本番では不十分です。

まずこの表で判断する

Scenario	合格条件
API timeout	retry上限+重複防止
LLM不確実	human 確認
書込み前	diff/対象表示
credential失効	alert+安全停止
provider障害	queue/fallback
ワークフロー変更	version+rollback

この判断表は、未測定の数字をそれらしく埋めるための表ではありません。価格・性能・品質など実測が必要なセルは、公式一次情報または自分の観測値だけで更新してください。

選び方・進め方

1. 判断ポイント

n8n等にerror handling機能があっても、ツール利用自体が運用設計を保証しません。vendorに実装方針と検証 caseを出してもらいます。

2. 判断ポイント

請求・メール送信・CRM更新など不可逆操作ほど、AI判断と実行を分けてhuman approvalやidempotencyを入れます。

3. 判断ポイント

保守費にmodel/API変更、integration schema変更、credential rotation、monitoring、incident対応が含まれるか確認します。

実行前チェック

• 正常/例外/停止demo
• retry/idempotency
• human approval
• monitoring
• rollback
• 保守範囲

迷ったときの優先順位

最初に不可逆な条件を確認します。契約・権限・必要メモリ・物理互換・商用権利など、後から簡単に直せない条件を先に落とし、その後に価格や操作感を比較します。逆に、価格や画面の好みから選び始めると、導入後に「そもそも要件を満たせない」状態になりやすくなります。