営業Agentの初回運転は、制御文字で止まった——復旧までに分かった実運用の境界

一人会社をAgentでどこまで運営できるか。その検証の最初の仕事として、Sales Operatorに「今日取るべき営業Action」を整理させた。一般的なAI営業論ではなく、実際の販売準備を対象にした運転記録である。

今回、人間がしていたのは、複数の正本と予定を開き、いま動くべきこと、まだ待つべきこと、計測が必要なことを切り分ける作業だった。Agentには、読み取り可能なNotion正本2ページとPrimary Calendar 64件を確認し、根拠付きの次のActionをPreviewへまとめる範囲を任せた。外部への送信やCalendar更新は許可していない。

初回運転は成功しなかった。取得したNotion本文を生成JSONへ直接埋め込んだ結果、制御文字による解析エラーが起き、処理が停止した。再試行も待機状態から戻らず、Action判定とUI確認は未完了になった。そこで本文をコードやJSONへ直接持ち込まず、実行時に必要な項目へ構造化し、改行と制御文字を正規化する方式へ変更した。

復旧後は、30日Pilot候補の棚卸し、販売・安全Gateの再分類、Sales Operatorの時間Baseline計測という3 Actionを生成し、RPC経由でPreviewに表示できた。人間は3件を確認し、すべて採用した。確認範囲では期限超過は0件、外部送信とCalendar更新も0件だった。

一方、効果はまだ断定できない。従来の確認時間であるBefore Minutesも、今回のHuman Minutesも未測定で、削減時間は算出していない。候補顧客や商談の正本、営業会話、紹介記録も不足している。このため「営業が効率化した」とは言わず、「読み取りから次のActionを準備し、人が採否を判断できた」ことだけを事実として扱う。

今回の改善は、Agentの賢さより入力境界の設計にあった。次回は、実行前後の確認時間を分単位で記録し、不足Dataを安全な正本へ整理する。失敗を隠さず、何を任せ、何を人が判断し、何が未測定かを残すことが、実運用Agentを製品候補へ育てる土台になる。

あなたなら、営業準備のどの確認作業をAgentに任せ、どの判断を人に残したいだろうか。