AIエージェントの点数85点達成：本物データでの欠陥発見と「見落とし」の構造的課題
筆者は、自作のVBAマネージャーをAIエージェント化する過程で得た最新の評価結果を報告した。このエージェントは、自己評価の結果、前回（65点）から20点向上した85点という点数を獲得した。この点数向上は、新たな機能の追加によるものではなく、「頼んでいない変化を全弾に自動で咎める検査機能」の導入、本物のブックでの実戦テストの実施、そして「落ちた弾だけを再実行する」効率的な検証型の三つの検査機構の追加によるものだった。しかし、このエージェントを筆者が長年使用してきた、161列・数式327セルという複雑な構造を持つ実物のブックに適用した際、重大な欠陥が二つ発見された。一つ目は、AIが「見ていない範囲」の不整合を「なし」と報告した点、二つ目は、AI自身が発見した欠陥を「影響がない」として無効化してしまった点である。これらの欠陥は、練習用のデータでは決して現れない、実運用特有の致命的な問題であった。この問題を解決するため、筆者はAIに「数式のあるセルを全て数えさせる」という、文章による指示ではなく構造的な制約を課した。その結果、エージェントは全ての数式セルを読み込んだことを報告し、欠陥の報告も「未確認」という形で、発見した事実を隠蔽しない形に改善された。筆者は、このエージェントの性能は、AI自身の能力というより、提供される「材料」（＝テストデータや評価基準）によって決定されることを強調し、AIの評価システム構築の重要性を訴えている。
背景
本記事は、複雑な業務プロセスを持つExcelブックをAIエージェントに自動化・診断させる試みに関するものです。AIによる自動化ツール（エージェント）の性能評価は、単なる機能テストではなく、実務で発生する予期せぬエラーや「見落とし」といった、より高度な診断能力が求められる分野です。
重要用語解説
- AIエージェント: 人工知能（AI）が特定のタスクを自律的に実行するシステム。本記事では、VBAマクロをAIが管理・実行する形で応用されています。
- 外部参照: 別のファイルやシートのセルを参照する数式のこと。データが移動したり変更された際に、参照が切れたり（#REF!）するリスクがあり、AIにとって重要なチェックポイントです。
- 診断の弾: AIエージェントのテストにおいて、意図的にエラーや不整合を含むデータ（本物のブック）を用いて、エージェントの診断能力を試すためのテストケースを指します。
今後の影響
本ニュースは、AIによる業務自動化の信頼性評価基準を再定義する可能性を秘めています。単に「機能が動くか」という点だけでなく、「どこまで見ていないか」という診断的な視点や、AIの自己判断による誤報告を防ぐための構造的な検証機構の導入が、今後のAIシステム開発の必須要件となることが示唆されます。