AIエージェントは、モデル、プロンプト、参照ライブラリ、および権限境界の4つの要素から構成されます。これら4つすべてが重要です。

なぜ重要なのか

コンプライアンスレビューにおけるAIの可能性は大きいですが、導入方法が適切でない場合のリスクも同様に大きいと言えます。単一の固定モデル、固定プロンプト、参照資料なし、権限管理なし、監査証跡なし：これはツールであってエージェントではありません。作業内容に合致せず、ガバナンスを尊重せず、問題が発生した場合にチームを危険にさらすことになります。

クリエイティブ承認ルーティングのための最適な自動化プラットフォームは、これとは異なるアプローチを採用しています。Aprooveのアプローチでは、AIをレビュープログラムの構造に適合させる必要のある構成可能な機能として扱います。上記の4つの要素は、チームが信頼できるエージェントを構築するためのメカニズムです。各エージェントは特定のタスクに合わせて調整され、適切な参照資料を参照し、誰が使用できるかが制限され、事後的に監査可能です。

その結果、コンプライアンス、ブランド、法務関係者が必要とする管理を損なうことなく拡張可能なAIが実現します。

エージェントの構造

プロバイダーとモデル プロバイダー層は、基盤となるAIエンジンへの接続（APIキー、エンドポイント、モデル選択）を管理します。Aprooveには、OpenAIとAnthropicの両方への既製の統合機能が付属しているため、選択した最先端モデル（GPT、Claude、およびこれらのプロバイダーがリリースし続けるモデル）でエージェントを実行できます。既製の統合機能以外にも、このプラットフォームはカスタムLLM、社内LLM、およびセルフホスト型モデルへの接続をサポートしており、組織が標準化する推論層でエージェントを実行できる柔軟性を提供します。各エージェントは1つのモデルに割り当てられますが、異なるエージェントは異なるモデルを使用できます。たとえば、ブランドスペシャリストは1つの最先端モデルで実行され、法的開示チェックは別の最先端モデルで実行される場合があります。 Aproove を、顧客が管理する API キー、独自のエンタープライズ テナント、またはプロフェッショナル サービスを通じて Aproove で調整されたカスタム モデルに指定することもできます。

プロンプト テンプレート。 これはコアとなる指示セットです。エージェントに実行を依頼する具体的なジョブです。これには、システム プロンプト (静的なフレームワーク、動作、トーン、制約) とユーザー入力レイヤー (証明のテキスト コンテンツ、画像データ、ページ リストなど、エージェントが反応する可変データ) が含まれます。Aproove はシステム タグのライブラリを提供しているため、プロンプトは実行時にファイルの適切な部分を動的に取り込むことができます。

参照ファイル。 エージェントが参照する永続的な知識です。スタイル ガイド、ブランド ブック、規制フレームワーク、承認されたクレームのリスト、禁止語リストなどです。参照ファイルは、最大 512 MB の PDF、DOCX、スプレッドシート、JSON、または画像にすることができます。これらは永続的 (一度読み込まれ、複数のエージェントで使用) または一時的 (プロジェクトごとに実行時に読み込まれる) にすることができます。これが、エージェントに標準を教える方法です。

権限の境界。 エージェントはプロンプト テンプレート セットにグループ化され、スキーマ レベルでロールに割り当てられます。ユーザーは、自分のロールで許可されているエージェントのみを表示および呼び出すことができます。権限はユーザー、ロール、またはチームに適用され、ファイル レベルのレビュー権限とは独立しています。エージェントの到達範囲は、レビュー担当者の到達範囲とは別に構成されます。

コンテキスト。 エージェントが実行される場所。プルーフ コンテキストは、レビュー インターフェイスで単一のプルーフに対してエージェントを呼び出します。セクション コンテキストは、プルーフ プラン ビューから複数のプルーフにわたってエージェントを一度に実行し、大量のサイクルに対して並列実行 (フォーク) を行います。

委任または自動化

Aproove のコンプライアンス用のすべての AI エージェントは、2 つのインタラクション パターンのいずれかに構成できます。これは、人間が製品をどのように認識し、使用するかを形作る構成オプションです。

人間に委任。 エージェントは、レビューインターフェイスまたはプルーフプランビューでオンデマンドオプションとして利用できます。適切な権限を持つレビュー担当者が、いつ呼び出すかを決定します。レビュー担当者はファイルを開き、ブランドチェックまたはコンプライアンススキャンが必要だと判断し、エージェントを実行します。結果はすぐにレビュー担当者が対応できるように表示されます。このパターンにより、レビュー担当者が主導権を握り、必要なときにAIを利用できるツールとして活用できます。

ワークフローで自動化。 エージェントはワークフローアクションに直接組み込まれています。そのステップに入るファイルは自動的にスキャンされます。タグとメモは、人間がファイルを開く前にファイルに適用されます。人間は、すでにブリーフィングが手元にある状態でファイルを引き継ぎ、何がどこでフラグ付けされたかを確認し、そこからトリアージを行います。このパターンにより、レビュー担当者はどのエージェントを呼び出すべきかを知る必要がなくなり、重要なスキャン（すべてのキャンペーン資産に対する規制チェック、すべての市場バリアントに対するブランドチェック）がスキップされないことが保証されます。

同じエージェントを1つのチームに委任し、別のチームでは自動化することができます。同じワークフローで、異なる段階で両方のパターンを組み合わせることができます。取り込み時の自動化された事前スクリーニング、サイクルの中間での委任された専門家によるレビュー、承認前の自動化された最終コンプライアンスチェックなどです。

選択によってレビュー担当者のエクスペリエンスが大きく変わります。

• 委任エージェントを使用しているレビュー担当者は、AIがいつ関与するかを選択できます。
• 自動化エージェントの下流で作業しているレビュー担当者は、すべてのファイルを開くと、すでにページにAIの最初のパスが適用されています。

どちらのモードも同じガバナンスフレームワーク内にあります。同じ権限、同じ監査証跡、すべての出力に対する同じ[AI GENERATED]タグ付け。どのモードがどのワークフローに適しているかは、管理者が決定します。

実際の動作

管理者向け:

1. プロバイダーを設定します。 AI エンジン (OpenAI、Anthropic、または独自のモデルエンドポイント) を接続し、API キーとエンドポイントを指定して、エージェントで使用できるモデルを選択します。
2. プロンプト テンプレートを作成します。 エージェントのジョブを定義します。何を探すか、何を生成するか、どのようなトーンと制約を適用するかなどです。
3. 参照ファイルを追加します。 ブランド ガイドやコンプライアンス フレームワークなど、エージェントが参照する永続的な知識をアップロードします。
4. プロンプト テンプレート セットにグループ化します。 関連するエージェントをバンドルし、スキーマ レベルで役割に割り当てます。これらのロールのユーザーはアクセスを継承します。
5. 委任または自動化を決定します。 各エージェントを人間による呼び出し用に構成するか、自動化アクションとしてワークフローに組み込むか、またはその両方を行います。
6. テストと調整。 エージェントが品質基準を満たすまで、プロンプト、モデル、温度、および参照資料を調整します。

レビュー担当者向け (委任パターン):

1. プルーフを開きます。 Aproove には、ロールで使用可能なエージェントが表示されます。
2. エージェントを呼び出します。 プルーフ全体または特定の選択に対して実行します。セクション コンテキストを使用して、複数のプルーフにエージェントを並行して展開します。
3. 結果を確認します。 エージェントが分析したコンポーネントに、AI 生成のメモが表示され、[AI GENERATED] という接頭辞が付き、重要度タグと推奨される解決策が表示されます。
4. 決定します。 確認、編集、上書き、またはエスカレーションします。決定事項は監査証跡に記録されます。

レビュー担当者向け (自動パターン):

1. タスクを取得します。 エージェントの調査結果が既に適用された状態でファイルがキューに届きます。
2. ブリーフィングを使用します。 上流のエージェントからのタグとメモがプルーフ上に表示され、最初にどこを確認する必要があるかがわかります。
3. レビューして決定します。 エージェントの調査結果を確認、編集、上書き、またはエスカレーションし、独自の分析を追加します。
4. ファイルを前に進みます。 決定事項と新しい注釈が監査証跡に追加されます。

信頼のために構築

規制環境で AI を展開可能にする Aproove の仕組みなので、いくつか注目すべき点があります。

• AI で生成されたメモには常にタグが付けられます。 [AI GENERATED] という接頭辞は自動的に付けられ、非表示にすることはできません。レビュー担当者は、エージェントから何が送信されたかを常に把握できます。
• メモは担当者に帰属します。 責任は担当者にあります。エージェントがオンデマンドで実行されたかワークフローアクションとして実行されたかに関わらず、すべてのメモはそのステップに関連付けられた担当者に記録されます。
• 生成ジョブはすべての実行をキャプチャします。 生の API 呼び出しと API キーに関連付けられたプロバイダーのコストデータを含め、すべてのエージェント呼び出しがログに記録されます。支出は透明性があります。
• 権限は、人間のレビュー権限とは独立しています。 基となるファイルが広くアクセス可能な場合でも、エージェントの範囲を少数のユーザーに厳密に限定できます。その逆も同様です。

エージェントはスキーマ レベルで管理されます。 エージェントの適用範囲の追加、削除、または変更は、構成の変更であり、コードのデプロイではありません。

メリット

• タスクごとにエージェントが1つ。 ブランド、法務、規制、コンプライアンス業務ごとに異なるエージェント。それぞれが特定の業務に合わせて調整され、独自のモデル、プロンプト、参照資料を備えています。
• 知識を持ち込む。 スタイルガイド、コンプライアンスルール、ブランドブックはすべて参照資料として読み込まれ、エージェントは実行のたびに参照します。
• レビュー担当者がコントロールを維持。 エージェントの発見事項はすべてレビュー、編集、上書きが可能です。最終的な判断は人間が行います。
• 委任または自動化、選択可能。 同じエージェントを、一部のチームでは人間が呼び出し、他のチームではワークフローで自動化するように構成できます。プラットフォームは各チームの作業方法に合わせて適応します。
• コストは透明性があります。 生成ジョブでは、各実行のコストと、どのエージェントがどのモデルで実行されているかが表示されます。予算に関する話し合いがより簡単になります。
• 権限はガバナンスと一致します。 エージェントを使用できる人、その出力を見ることができる人、その構成を変更できる人はすべて、役割とチームレベルで制御されます。‍
• 大規模な並列実行。 フォーク機能により、単一のエージェントが複数のプルーフを同時に実行できるため、カタログ規模またはキャンペーン規模のレビューに役立ちます。

対象者

• コンプライアンス、法務、規制担当のリーダー レビュープロセスにAIが必要だが、管理されていないツールは受け入れられない方。
• ブランドおよびクリエイティブガバナンスチーム ブランドの一貫性を強制するエージェントを構築している方。
• 承認管理者 特定のビジネスコンテキストに合わせてプラットフォームのAI機能を設定している方。
• レビュー担当者および専門家 最終決定権を放棄することなく、より詳細なレビューを求めている方。
• ITおよびセキュリティチーム 規制環境におけるAI導入を評価している方。

内部構造

Aproove の AI エージェント フレームワークは、プロバイダー (AI エンジン接続、モデル選択、API キー管理、出力トークン制御)、プロンプト テンプレート (システム ロール入力、ユーザー入力、温度、リクエスト タイムアウト、コンテキスト バインディング)、プロンプト テンプレート セット (スキーマ レベルでの権限グループ化)、および参照ファイル (PDF、DOCX、スプレッドシート、JSON、画像形式にわたる最大 512 MB の永続的または一時的な知識ストア) の 4 つのレイヤーで構成されています。このプラットフォームには、OpenAI および Anthropic への既製の統合が付属しており、カスタム LLM、社内 LLM、およびセルフ ホスト モデルへの顧客管理接続もサポートされています。エージェントの呼び出しは、テキスト コンテンツ、メタデータ、画像データ、ピクセル レベルの寸法など、アップロード時に生成された構造化ファイル表現に対して実行され、実行時にファイル コンテンツをプロンプトに動的に取り込むためのシステム タグが利用可能です。出力は、[AI GENERATED] という接頭辞が付いたノートとして書き戻され、関連付けられたユーザーに紐付けられます。重要度とカテゴリを示すタグはオプションです。すべての実行は生成ジョブに記録され、API 呼び出し全体が記録され、プロバイダーからコストデータが直接取得されます。AI リクエストは、暗号化されたチャネル (TLS 1.2 以降) を介して必要最小限の構造化データのみを送信し、推論はトランザクション処理であり、エンタープライズエンドポイント経由で実行される場合は、アップストリームモデルのトレーニングには使用されません。