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。これらは、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のに非常に役立ちます。しかしある時、私は重要なことに気づきました。それらの自動化機能のどれもが、実際には私のキャンペーンについて考えてはいなかったのです。

私は、実行力と知性を兼ね備えたシステムを必要としていました。そして、その答えを「アセットライブラリマネージャー」と私が呼ぶAI意思決定エージェントに見出しました。

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：ClickUp Verified 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管理を行い、115以上のチームで変革管理を主導し、マルチクライアント環境全体で納期の短縮と一貫性の向上を図りながら、最大16.4倍の業務成長を実現してきました。

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

私のアセットはあちこちに散らばっており、キャンペーンタスクはさまざまなリストに分散していました。それでも、各アセットを次にどこに配置するかを決定するのは、依然として私一人でした。新しいキャンペーン、地域、チャネルが増えるたびに、手作業による意思決定が増え、重複や機会の損失、可視性の欠如が生じる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：

もし、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の構築を始め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の「スーパーエージェント」は、AIを搭載したエージェントであり、ワークスペース内でタスク、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、エージェントは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。

その特徴とは？

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には次のような機能があります：

• タスク、ドキュメント、コメントにまたがる文脈を把握する
• 単なるアクションのトリガーにとどまらず、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しましょう

これらを単なる「もし～なら～する」という自動化ツールというよりは、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。

考え方の転換：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の定義を行います。

自動化そのものではなく、システムそのものです。

私にとって、それは次の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か所にまとめて管理できる場所が欲しかったのです：

つまり、ClickUp内でのアセット配布に関する意思決定をエージェントに任せ、見落としが一切ない状態にしたかったのです。

2. システムの機能：現在の環境ではAIによる意思決定をサポートできますか？

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、関係性、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独立した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るだけでなく、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飛躍的に向上します。

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のセットアップを設計しました：

リスト、カスタムフィールド、およびリレーションシップがしっかりと構築されていなければ、エージェントは動作が停滞するか、混乱を招くことになってしまいます。そこで、私は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：単なる配達人ではなく、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。

ほとんど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「シンプルな自動化」と呼ぶものです。

私が求めていたのは、それとは一味違うものでした。文脈を評価し、それを基に人間と同じように意思決定を行える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ツールを構築し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、高性能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取り掛かりました。

そこで、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」も伝えています。

📌 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の所有者兼オペレーション・アーキテクト。」

このたった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：どのような環境で運用されるのか？

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がどこにあるかを把握できるため、私の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定義します。エージェントに「何をやること」を指示するのではなく、エージェントが「どのように考えるべきか」を定義したのです。

具体的には：

そうすることで、このエージェントは単に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、私はエージェントを、必要なデータレイヤーに接続しています：

プロンプトの中で、次のように明確にしています：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」という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」を構築してみたいという方のために、簡単な解説動画をご用意しました：

「AI意思決定エージェント」（別名：アセットライブラリマネージャー）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、このエージェントを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設定しました。

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つ目のモードでは、システムが真に「Beyond Super Agent」となります。

ここでは、エージェントがアセットライブラリの全出力を活用して、独自に意思決定を行っています：

📌 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、戦略的優位性をもたらすこのアセット（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、どのアセットがどこで配信されたか、次に何をすべきかをチェックする代わりに、エージェントがデータを分析して判断を下します。

私がAIエージェントとのコラボレーションにClickUpチャットを利用している理由

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、スペースの自動化機能（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、チャットこそが、私がエージェントと最も多くの時間を過ごす場所であり、それには理由があります。

私の「アセットライブラリマネージャー」チャットでは、2つの目標を設定しています：

チャット機能は、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を提供してくれます。これを使って、次のようなことができます：

これは、単にリクエストを提出するのと、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円滑に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、エージェントがちょっとした「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設定し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。

1つのシンプルな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だったのは、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。

📌 私は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ろうと思います。ランダムな場所を選択して自動トリガーを起動し、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、何か質問があれば遠慮なく聞いてください。」

🌟 経緯は以下の通りです：

ある会話では、15～30のアクションが必要でしたが、スケールアップするにつれてシステムがどこで破綻する可能性があるのか、はっきりと把握できました。

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が分かりましたが、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判明しました。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

👉🏼 私はチャット機能を使って、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、それらの配信先、およびClickUpへのリンクを返します。そこで、さらに一歩進めてみましょう：

「過去24時間の要約を提示し、次にこれらのアセットを配布すべき上位10場所を、各推奨事項について明確な根拠を添えて提案してください。」

現在、この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用いて、的を絞った回答を提示してくれます。

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。

それまでは、私は常に次のような状況に陥っていました：

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。

必要に応じて最終的な判断を下すのは依然として私ですが、一から始める必要はなくなりました。そして、このような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、戦略などの分野において、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にわたってアセットを管理している場合でも、いつま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ありません。

まずは次の質問から始めましょう：

次に、その答えをもとに、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施したりして、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るのです。

AIの実験から実際のAIによる意思決定へ

AIを活用した意思決定を自動化したいなら、これが私の最も重要なアドバイスです：

もうこんなことを考えるのはやめましょう：

❌ 「AIを活用すれば、これをより迅速にやることにはどうすればよいでしょうか？」

そして、次のようなことを考えてみましょう：

✅ 「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、すでにその導入に備えて構築されたシステムに導入したときです。

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。そして何より重要なのは、それに基づいて行動できることです。