エージェントを起動する方法は2つあります。どちらもあなたのルールによって制御されます。

なぜ重要なのか

コンプライアンスレビューにおけるAIの有効性は、実行タイミングの制御に左右されます。必要性に関係なくすべてのファイルで実行されるエージェントは無駄が多く、ノイズを発生させます。すべてのレビュー担当者が呼び出しを忘れないようにしなければならないエージェントは信頼性が低くなります。ガバナンスなしに誰でも呼び出せるエージェントは、セキュリティと監査上の問題となります。

Aprooveのトリガーモデルは、AIの実行タイミングと実行権限を持つユーザーという2つの軸をきめ細かく制御できます。ワークフロートリガーにより、重要なスキャン（受付時の規制チェック、承認前のブランドチェックなど）が確実に実行されます。人間による呼び出しにより、レビュー担当者はリスクを感じたときにAIを呼び出すことができ、すべてのファイルでAIを使用する必要はありません。権限モデルにより、両方のパスが組織のガバナンスによって制限されます。

その結果、信頼性が高く（必要なときに実行される）、かつ制御が徹底されている（承認されたコンテキストでのみ実行される）AIが実現します。

ワークフロー トリガー (自動化)

ワークフロー アクションは、プロジェクトのワークフロー内でエージェントを自動的に実行できるようにするメカニズムです。管理者は、ワークフロー管理ツールを使用して、「AI プロンプトの実行」タイプのアクションを作成し、それをトリガーにバインドすることで、これを構成します。

一般的なトリガー イベント:

• プロジェクトの作成またはファイルのアップロード。 新しいファイルが Aproove に入ると、エージェントがすぐにスキャンを開始します。リスクの事前スクリーニングまたは初期ブランド チェックの一般的なパターンです。
• タスクの完了または招待への回答。 レビュー担当者がステップを完了すると、次のアクションとしてエージェントが実行され、次のレビュー担当者に移動する前にファイルを検証します。
• 決定イベント。 特定の決定 (承認、拒否、SME に送信) によってエージェントがトリガーされます。例えば、クリエイティブチームがドラフトを「法務部門に提出する準備完了」とマークすると、規制エージェントが人間の法務レビュー担当者が取り上げる前に開示内容を事前審査します。
• プロジェクトまたは校正の承認 最終段階のエージェントは承認時に実行され、直前の変更によって新たなリスクが生じていないことを検証します。
• 決定の衝突 担当者間で意見が一致しない場合、エージェントが実行され、紛争マネージャーが解決のために使用できる第三者分析が生成されます。
• プロジェクトの締め切り 時間ベースのトリガーは、スケジュールに基づいてエージェントを実行できます。
• メタデータ条件付きトリガー トリガーは、実行前にプロジェクト、ファイル、またはコンポーネントのメタデータを評価できるため、条件が一致する場合（ファイルの種類、プロジェクトカテゴリ、規制フレームワーク、またはその他のメタデータフィールド）にのみエージェントが実行されます。

アクションの配置場所 アクションは、ワークフローレベル（ワークフローのステップまたはトランジションに固有）またはプロジェクトレベル（独立）で構成できます。ワークフロー レベルのアクションが最初に実行され、次にプロジェクト レベルのアクションが実行されるため、特定のワークフロー イベントに関連付けられたエージェントは予測可能な順序で起動します。

トリガー後に何が起こるか。 トリガーされると、エージェントは関連するファイルまたはコンポーネントを処理し、タグとメモをプルーフに書き戻し、ワークフローの次のステップに進みます。ファイルを継承する人間は、エージェントの調査結果をすでにページで確認できます。

人間による呼び出し (委任)

適切な権限を持つレビュー担当者は、レビュー インターフェイスまたはプルーフ プラン ビューからエージェントを手動で呼び出します。使用可能なエージェントは、役割用に構成されたエージェントに基づいて、ユーザーの インターフェイスに表示されます。

呼び出しコンテキスト:

• 単一のプルーフ (プルーフ コンテキスト)。 レビュー インターフェイスのレビュー担当者は、表示しているプルーフに対してエージェントを実行できます。特定のファイルの集中的なレビューに役立ちます。
• 複数の証明（セクション コンテキスト）。 証明計画ビューのレビュー担当者は、大量のサイクルに対して並列実行（フォーク）を使用して、一度に多くの証明に対してエージェントを実行できます。一括レビューやキャンペーン全体の資産を一度にスキャンする場合に便利です。
• 特定の選択。サポートされている場合、エージェントはファイル全体ではなく、レビュー担当者が指定した特定のコンポーネント（段落、セクション、画像）に対して呼び出すことができます。

誰が何を呼び出せるか。

• 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ます。
• プロンプト テンプレート セットは、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、ロールを通じてエージェントへのアクセスを継承します。
• ユーザーは、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。

つまり、ブランド スペシャリスト エージェントはブランド チームに、法的開示エージェントは法務レビュー担当者のみに、規制エージェントは特定のコンプライアンス グループに、すべて同じプロジェクトで利用可能になり、各ロールは自分のものだけを表示できます。自動化された承認ワークフローとバージョン管理を備えたマーケティング プラットフォームのようなものですが、お客様の洞察とガイダンスに基づいて、お客様固有のプロセスに適用されます。

重要なルールが 1 つあります。 人間がエージェントを呼び出すと、エージェントはその人間の権限の範囲内で厳密に動作します。呼び出し元のユーザーが表示を許可されている範囲を超えて、ファイル、コンポーネント、またはプロジェクトにアクセスすることはできません。AI は、呼び出し元がアクセスできないデータへのバックドアには決してなりません。

両方のパスにわたる権限の構成

トリガーの権限は、各パターンで若干異なりますが、同じ権限インフラストラクチャを使用します。

• 自動トリガー はワークフロー構成によって制御されます。ワークフローを構成できる管理者は、どのエージェントがアクションとして実行され、どのトリガーで実行されるかを構成できます。ワークフロー設計自体が権限制御アクティビティです。
• 人間による呼び出し は、スキーマのロール割り当てによって制御され、プロンプト テンプレート セットによって、ロールが表示および呼び出すことができるエージェントが制御されます。権限は、ユーザー、ロール、またはチーム レベルで設定できます。
• どちらのパスも、ファイル レベルのレビュー権限とは独立しています。エージェントのアクセス範囲は、レビュー担当者のアクセス範囲とは別に構成されます。レビュー担当者にエージェントへのアクセス権限を与えずにファイルへのアクセス権限を与えることも、その逆も可能です。

エージェントが実行されると、ワークフロー トリガーまたは呼び出し元の人間が、エージェントの検出結果とともに監査証跡に記録されます。

システム内には匿名の AI アクティビティはありません。

エージェントがトリガーされたときに行うこと

エージェントがどのようにトリガーされたかに関わらず、実行されると次のことが起こります。

1. エージェントは構造化されたファイル表現を読み取ります。 フラット化された画像ではなく、Aproove のファイルのアトミックな分解 (テキスト、メタデータ、画像領域、レイアウト、色、ブランド要素) で動作します。
2. エージェントは分析を適用します。 設定されたプロンプトと参照ファイル (スタイルガイド、コンプライアンスフレームワーク、禁止語リスト、ブランドブックなど、設定されているもの) を使用して、スコープに指定されたコンポーネントをスキャンします。
3. エージェントは結果を返します。 タグ (重要度、カテゴリ) とメモ (特定の問題、提案された解決策) は、エージェントがフラグを立てたコンポーネントに正確に配置されます。各ノートには [AI GENERATED] という接頭辞が付き、人間 (呼び出し元のユーザー、またはワークフロー手順の所有者) に帰属します。
4. ワークフローまたはレビュー担当者が次のステップに進みます。 自動トリガーの場合、ワークフローは既にファイルに書き込まれたエージェントの検出結果で続行されます。人間による呼び出しの場合、レビュー担当者はすぐに検出結果を確認し、次に何をするかを決定します。‍
5. 監査証跡には実行が記録されます。 生成ジョブは、エージェントの呼び出し、使用されたモデル、プロンプトバージョン、コスト (該当する場合)、および返された検出結果を記録します。支出と出所は透明性を保ちます。

メリット

• 重要なスキャンはスキップできません。 ワークフロー トリガーにより、必須チェック (規制事前審査、ブランド検証、最終コンプライアンス レビュー) がそのステップに入るすべてのファイルで実行されることが保証されます。
• レビュー担当者は、必要なときに AI を利用できます。 委任トリガーにより、レビュー担当者は、すべてのファイルで AI を呼び出す必要なく、AI をツールとして利用できます。
• 権限はガバナンスと一致します。 ロール ベースのアクセス制御により、どのエージェントを誰がトリガーできるかが制御されます。スキーマ レベルの構成により、管理が容易になります。
• AI アクティビティは、ユーザー権限によって制限されます。 エージェントは、それをトリガーした人間またはワークフローのアクセス権限を超えることはできません。 AI はバックドアではありません。
• 条件付きトリガーによりノイズが削減されます。 メタデータ評価トリガーにより、エージェントは関連性に関係なくすべてのファイルではなく、条件が一致する場合にのみ実行されます。
• 2 つのトリガーパターン、1 つのエージェントライブラリ。 同じエージェントを一部のワークフローでは自動的にトリガーし、他のワークフローでは人間に委任できます。並行構成を維持する必要はありません。‍
• すべてのトリガーは監査証跡に記録されます。 ワークフローのトリガー、人間の呼び出し、エージェントの検出結果がすべて記録されます。AI アクティビティは監視およびレビュー可能です。

対象者

• 承認管理者エージェントを特定のビジネスワークフローにどのように組み込むかを設定します。
• コンプライアンスおよびガバナンスリーダーAIの実行時期と実行権限者に関するポリシーを設定します。
• ワークフローオーナー自動化されたAIとオンデマンドAIを組み合わせたレビュープロセスを設計します。
• レビュー担当者と専門家AIがレビュープロセスの一部となっている環境で作業します。‍
• ITおよびセキュリティチーム規制環境におけるAI導入制御を評価します。

内部構造

AI エージェントのトリガーは、BPM (ビジネス プロセス管理) エンジンの一部である Aproove のアクションおよびトリガー フレームワークを介して動作します。「AI プロンプトの実行」タイプのワークフロー アクションは、「アクション」コンテキスト (人間が呼び出す際に使用する「プルーフ」または「セクション」コンテキストとは異なります) で構成された AI プロンプト テンプレートを参照します。トリガーは、プロジェクトの作成、ファイルのアップロード、タスクの完了、決定イベント、競合イベント、プロジェクトまたはプルーフの承認、プロジェクトの期限、構成可能なワークフロー フロー イベントなどのイベントにバインドできます。トリガーはメタデータ評価をサポートしており、プロジェクト、ファイル、またはコンポーネントのメタデータ値に基づいてトリガーが実行されます。アクションは、ワークフロー レベル (ステップごと、遷移ごと) またはプロジェクト レベル (ワークフローの状態とは無関係) で構成でき、デフォルトではワークフロー レベルのアクションがプロジェクト レベルのアクションより先に実行されます。人間による呼び出しは、レビューインターフェイス（証明コンテキスト）または証明プランビュー（セクションコンテキスト、並列フォークあり）を介して実行され、呼び出し元のユーザーの役割と、スキーマレベルでその役割に割り当てられたプロンプトテンプレートセットによってフィルタリングされます。AIエージェントは、呼び出し元のユーザーの権限の範囲内で厳密に動作します。AIは、呼び出し元のユーザーが閲覧を許可されている範囲を超えて、ファイル、コンポーネント、またはプロジェクトにアクセスすることはできません。すべてのエージェントの実行は、生成ジョブにログとして記録され、完全なAPI呼び出し記録、モデルとプロバイダーの情報、およびプロバイダーのコストデータが含まれます。エージェントによって返されたタグとメモは、[AI GENERATED]という接頭辞が付けられ、人間のユーザーに帰属する形で証明に書き戻され、人間の決定を記録するのと同じ監査証跡に統合されます。