ClickUpでAI意思決定エージェントを構築し、より賢明なキャンペーンの意思決定を実現した方法

私はこれまで、ClickUpで数多くの従来のワークフローや自動化機能を活用してきました。タスクをAからBへ移動させたり、ステータスを更新したり、所有者を割り当てたりするには非常に役立ちます。しかしある時、私はある重要なことに気づきました。それらの自動化機能のどれ一つとして、私のキャンペーンについて実際に「考えている」ものはなかったのです。

実行力と知性を兼ね備えたシステムが必要でした。そして、私がその答えを見つけたのが、アセットライブラリマネージャーと呼ぶAI意思決定エージェントです。

この記事では、私がClickUp内で（ClickUp Super Agentsを使用して）このAI意思決定エージェントを構築した手順と、それが私のビジネスにとってなぜ必要だったのかを解説します。

自己紹介：認定ClickUp Consultant兼ビジネスプロセスマネージャー

認定ClickUp Consultantであり、5年以上の経験を持つビジネスプロセスマネージャーとして、私は構造化されたシステムと実行力を通じて、代理店やスタートアップ企業の事業拡大を支援してきました。これまでに40社以上の企業で運用フレームワークの構築とガバナンスを担当し、115以上のチームでチェンジマネジメントを主導してきました。また、マルチクライアント環境において、納品スピードと一貫性を向上させながら、最大16.4倍の業務成長を実現しました。

なぜ単純な自動化だけでは私のキャンペーンには不十分だったのか

アセットはあちこちに散らばり、キャンペーンタスクは異なるリストに分散しており、各アセットを次にどこに配置するかは、依然として私が決定していました。新しいキャンペーン、地域、チャネルが増えるたびに、手作業での決定が増えるだけでなく、重複や機会の損失、可視性の欠如といったリスクも高まっていました。

そこで私は、別の質問を投げかけました：

ワークフローの作成をやめて、代わりにClickUp上で、自分の代わりに意思決定を行えるインテリジェントなシステムを構築したらどうなるでしょうか？

🦾 ClickUp Super Agentsを初めてご利用ですか？

ClickUp Super Agentsは、ワークスペース内で動作するAI搭載エージェントです。タスク、データ、アクティビティを分析し、その状況に基づいてアクションを実行します。作業の優先順位付け、プロジェクトステータスの更新、アセットのルーティングなど、特定の役割を割り当てることができ、ワークスペースのリアルタイム情報に基づいて動作します。

何が他社と違うのか？

基本的な自動化機能とは異なり、スーパーエージェントは単にルールに従うだけではありません。スーパーエージェントは：

• タスク、ドキュメント、コメントにわたる文脈を把握する
• 単なるアクションのトリガーではなく、意思決定を行う
• ワークフローの変化に合わせて柔軟に対応

これらを単なる「もし～なら～する」という自動化ツールとしてではなく、システムに組み込まれたAIのチームメイトとして捉えてみてください。

マインドセットの転換：ワークフローからインテリジェントシステムへ

ClickUpでAIエージェントを構築する前に、一歩引いてシステムを定義します。

単なる自動化ではありません。システムそのものです。

私にとって、それは以下の3つの質問に集約されます：

私は、キャンペーンの意思決定に伴う精神的負担を、AI意思決定エージェントに引き受けてもらいたかったのです。

私の「アセットライブラリマネージャー」では、次のような仕組みになっていました。

1. 目的：このAI意思決定エージェントは、どのような問題を解決しようとしているのでしょうか？

ビデオ、画像、コピーなど、すべてのキャンペーン資産を一箇所にまとめて管理したいと考えていました：

つまり、ClickUp内でのアセット配布の決定をエージェントに任せ、見落としがないようにしたかったのです。

2. システムの機能：現在のセットアップはAIによる意思決定をサポートしていますか？

AI意思決定エージェントの性能は、それが稼働するシステムの性能に左右されます。だからこそ、タスク、ドキュメント、リレーションシップ、キャンペーンデータがすべて一箇所に集約されている環境で構築するのが理にかなっています。エージェントが、1つの連携されたデジタルワークスペース内で全体像（アセット、場所、ステータス、履歴）を把握できれば、その意思決定は推測ではなく現実に基づいたものになります。

私にとって、ClickUpの「Converged AIワークスペース」こそが、まさにその場所です。

ClickUpを使えば、業務の一部しか把握できない個別のAIツールを寄せ集める代わりに、チームが実際に行っているすべての業務の上に、単一のインテリジェントなレイヤーを構築できます。その結果、より賢い提案が可能になり、コンテキストの切り替えが不要になります。さらに、エージェントの記憶とワークスペースが共に成長していくため、時間の経過とともに意思決定の質が向上していきます。

私は、アセットライブラリマネージャーが以下のことができるようにClickUpのセットアップを行いました：

リスト、カスタムフィールド、および関係がしっかりしていなければ、エージェントは動作が停止するか、混乱を招くことになってしまいます。そこで、システム設計をエージェントそのものの一部として扱いました。

3. エージェントの役割：単なる伝達役ではなく、オペレーター

最後に、エージェントの役割を定義しました。

多くのシステムは次のような仕組みになっています：Xが発生したら → Yをやること

これこそが、私たちが言う「シンプルな自動化」です。

私が求めていたのは、それとは異なるものでした。状況を理解し、それを基に人間と同じように意思決定を行うことができるAI意思決定エージェントです。

「My Asset Library Manager」の主な役割は以下の通りです：

これら3つの要素がクリアされると、他のすべてが簡単になりました。もはや単なる巧妙な自動化システムを作っているだけではありませんでした。私が「Beyond Super Agent」と呼ぶもの、つまり、目的を理解し、機能的なシステム内で動作し、明確に定義された役割を持つエージェントを構築していたのです。

AI意思決定エージェントの信頼性を高めるためのプロンプト構成法：私の5つのプロンプトの柱

システムの準備が整うと、私は多くの人が真っ先に飛びつく部分、つまりプロンプトの作成に移りました。

しかし、1つの長い手順を書く代わりに、それを5つの明確な構成要素に分解しました。これにより、AI意思決定エージェントの制御、テスト、改良が容易になりました。

以下は、私のエージェントが下す意思決定の質を左右する、AIプロンプトの重要な要素です：

1. 役割の定義：このエージェントは「誰」として機能するのか？

私はエージェントに「何をやること」を指示するだけでなく、「どのような存在であるべきか」を伝えています。

📌 アセットライブラリマネージャーについては、次のような役割を果たすよう設定しました：

「複数のクライアントを管理する、経験豊富なエージェンシー所有者兼オペレーションアーキテクト。」

この一行がすべてを変えます。これで、エージェントが応答する際には、次のような視点に基づいて応答するようになります：

2. 背景と範囲：どのような環境で動作するのか？

次に、コンテキストと範囲をできるだけ明確に定義します：

これにより、エージェントは部屋の壁の位置を把握できるため、ワークスペースの誤った場所に迷い込むことがなくなります。

3. 意思決定ロジック：いつ、どのように決定すべきか？

次に、意思決定ロジックを具体的に説明します。エージェントにやることを指示するのではなく、どのように考えるべきかを定義しました。

具体的には：

そうすることで、エージェントはアイデアを生み出すだけにとどまりません。いつ行動すべきか、そしてどのような意思決定が適切かを判断できるようになります。

4. 入力データ：どのようなデータを信頼するのか？

意思決定の質は、その根拠となるデータの質に左右されます。そこで、エージェントに必要なデータレイヤーと接続させます：

プロンプト内で明確に指定しています：次に何をやることを決める際には、これらの入力情報を使用してください。

5. 出力：どのようなアクションやフォーマットが期待されますか？

最後に、出力を定義します：

役割、コンテキスト、意思決定ロジック、入力、出力のこれら5つの要素が整えば、そのソリューションは通常、私が解決しようとしている実際の問題と密接に合致するようになります。

🎥 独自の「スーパーエージェント」を構築してみたい方は、こちらの簡単な解説動画をご覧ください：

「アセットライブラリマネージャー」こと、私のAI意思決定エージェントがClickUp内で実際にどのように機能するのか

基盤が整ったところで、私はこのエージェントを自分のClickUpワークスペースに組み込み、主に2つの方法で機能するようにしました。

オプション1：アセットライブラリからの手動トリガー

最初のモードはシンプルで分かりやすいものです。

これだけでも、手作業によるルーティングの仕事を大幅に削減できます。しかし、真の威力は2つ目のモードにあります。

オプション2：スケジュールに基づく意思決定

2つ目のモードこそ、システムが真に「Beyond Super Agent」となる場面です。

ここでは、エージェントがアセットライブラリの全データを活用して、独自に意思決定を行います：

📌 これにより、次のような意思決定が可能になります：

「イスラマバードで既に使用されたこの戦略的優位性のあるアセット（リカバリービデオ）については、次はリカバリー画像またはモビリティ画像を送信しましょう。」

私が常にアセットがどこで配信されたか、次に何をすべきかを確認する代わりに、エージェントがデータを分析して判断します。

私がAIエージェントとの連携にClickUp Chatを使う理由

ClickUpでは、エージェントはワークスペース全体で動作します。リスト、フォルダ、スペースの自動化（ステータスの変更、新しいタスク、フィールドの更新に反応）を介してエージェントを起動したり、タスクに直接割り当てたり、タスクのコメントやドキュメント内で@メンションしたり、ClickUp チャットでDMや@メンションを通じてエージェントとやり取りしたりすることができます。

しかし、私がエージェントと最も多くの時間を過ごすのはチャット機能です。それには理由があります。

私の「Asset Library Manager」チャットには、2つの目標があります：

チャット機能を使えば、まるで同僚が待機しているかのような、リアルタイムの会話型インターフェースが利用できます。これを使って、次のようなことができます：

単にリクエストを送信するのと、双方向の会話を行うのとでは、大きな違いがあります。

「アセットライブラリマネージャー」のようなエージェントの場合、意思決定は相互に関連し、文脈が重要となるため、こうした反復的な対話こそがシステム全体を機能させる鍵となります。

エージェントが暴れだしたとき

時間が経つにつれて、ある面白いことに気づきました。私のコマンドが明確でないと、エージェントが少し「かんしゃく」を起こすのです。それはエージェントが故障していたからではなく、私のプロンプトがエージェントが成功するための条件を整えていなかったからです。

そんな時、私はいつも5つのプロンプトの柱に立ち返ります：

これらが整えば、会話の生産性は驚くほど高くなります。

たった1つのメッセージでシステムのストレステストを行う

このエージェントを使ってお気に入りの瞬間は、たった1つのチャットコマンドで本格的なストレステストを実行できたことです。

📌 エージェントに次のように指示しました：

「ストレステストをやること。ランダムな場所を選択して自動トリガーし、フローに従ってキャンペーンタスクを作成してください。フローのどの部分も漏れがなく、タスクに重複がないことを確認してください。テストを実行する前に、必要なことがあれば何でも聞いてください。」

🌟 経緯は以下の通りです：

たった1回の会話で15～30のアクションが必要となり、スケールアップする際にシステムがどこで破綻する可能性があるかがはっきりとわかりました。

その結果どうなったか？50場所程度まではセットアップが安定していることに気づきましたが、100場所以上に増やそうとすると、システムが処理しきれなくなる可能性があることがわかりました。この気づきはダッシュボードから得たものではなく、担当者と話したことから得たものです。

レポート作成のパートナーとしてエージェントを活用する

👉🏼 私はチャットを使って、次のようなシンプルだけど効果的な質問もしています：

👉🏼 このエージェントは、アセットのリスト、そのアセットがどこに割り当てられたか、そしてClickUpへのリンクを返します。さらに、これを一歩進化させます：

「過去24時間の要約をまとめ、次にこれらのアセットを配布すべき上位10の場所を、各推奨事項の明確な根拠とともに提案してください。」

現在、エージェントは以下を使用しています：

…次にどこへ進むべきか、そしてその理由まで、的確に提案してくれるように。

👉🏼 さらに詳しく知りたい場合は、次のようなフォローアップの質問をすることができます：

このエージェントは、同じデータとロジックを使用して、的確な回答を提供してくれます。

1つのスマートなAI意思決定エージェントから、拡張可能な意思決定エンジンへ

ここまでで、私の「アセットライブラリマネージャー」は、ClickUpワークスペースの上に構築された堅牢なAI意思決定レイヤーとなりました。

以前は、私は常に次のような状況にありました：

現在、このプロセスはAI意思決定エージェントが処理しています。

必要な時には、今でも私が最終決定を下します。しかし、一から始める必要はもうありません。そして、こうした変化はますます一般的になりつつあります。

マッキンゼー・アンド・カンパニーのレポートによると、企業は、意思決定が中心的な役割を果たすマーケティング、営業、戦略といった分野において、AIによる最も大きな測定可能な効果を実感しています。

次のステップ：ClickUpで独自のAI意思決定エージェントを構築する方法

複数の場所、チャネル、またはクライアント間でアセットを管理している場合でも、スプレッドシートや手動でのルーティングに縛られる必要はもうありません。

まずは次の質問から始めましょう：

その回答をもとに、最初のエージェントを設計しましょう。

最後に、チャット機能を活用しましょう。質問をしたり、ストレステストを実行したりして、システムに改善が必要な点をエージェントに指摘してもらいましょう。

こうして、単なる自動化の枠を超え、ClickUp上で真にあなたのために機能するインテリジェントなシステムの構築を始めることができます。

AIの実験から実際のAI意思決定へ

AIを活用した意思決定の自動化を望むなら、これが私の最も重要なアドバイスです：

もう悩むのはやめましょう：

❌ 「AIを活用すれば、これをより早くやることにはどうすればいいですか？」

そして、次のように考えてみましょう：

✅ 「AIにはどの部分で意思決定を任せるべきか？」

多くのチームは依然として初期段階にあります。試行錯誤を重ね、ツールをテストし、小さなタスクの自動化に取り組んでいるのです。

しかし、真の威力を発揮するのは、AI意思決定エージェントを、すでにそのための構造が整ったシステムに導入したときです。

具体的には、次のような場合です：

だからこそ、これはClickUp内で機能するのです。

タスク、データ、コンテキストなど、すべての情報が1か所に集約されているため、AI意思決定エージェントは実際に何が起きているかを把握できます。さらに重要なのは、それに基づいて行動できる点です。