AsanaのCPOが語るAIエージェント協業モデル、Claudeによる業務構造化と権限管理の仕組み

要点

• Asanaは独自のデータモデル「Work Graph」上にAIエージェントを統合し、人間の同僚と同様に役割やタスクを割り当てて協業している。

• 社員は日常の非構造化データをまずClaudeとの対話で整理し、タスクやプロジェクトへ構造化してからエージェントに処理させている。

• エージェントの実行権限は指示を出したユーザーの権限範囲内に制限され、非公開データへの不正アクセスを防ぐセーフガードが備わる。

• エージェントの記憶（共有メモリ）を恒久的に更新できる権限を管理者に限定し、一般社員の利用とエージェント自体の育成を分離している。

• 米Anthropicは2026年9月29日、米AsanaにおけるAIエージェント活用の実践例を公式ブログで公開した。Asanaのチーフ・プロダクト・オフィサー（CPO）であるArnab Bose（アーナブ・ボーズ）氏が、同社で運用する人間とAIエージェントの混成チームの仕組みや、AnthropicのAI「Claude」を業務基盤に組み込む方法を明らかにしている。

既存の「Work Graph」へエージェントを統合

AsanaはAIエージェント導入にあたり、AI専用の新たな枠組みを作るのではなく、既存の「Work Graph（ワークグラフ）」モデル上でエージェントを動作させている。Work Graphは、タスク、プロジェクト、目標、会話の関係性や担当者を網の目状にマッピングする同社の基盤構造だ。

エージェントはこの中で役割を持ち、タスクの割り当てやメッセージ送受信を行い、人間の同僚と同じアクティビティフィード上に表示される。

Claudeによる非構造化データの事前構造化

Asana社内ではClaudeが標準AIツールとして使われ、Google DriveやSlack、Asana等と接続されている。

Bose氏によると、社員はSlackの会話やZoomの録画、Google Docs、Databricksのレポートなど日常の非構造化データをまずClaudeに持ち込み、対話を通じてアイデアや次にとるべき行動を整理する。その上で実行項目をAsanaのタスクやプロジェクトに登録し、業務が構造化された段階で、永続メモリや認証情報、共有コンテキストを備えたAIエージェントが実作業を引き継ぐという。

役割特化型の設計とアクセス権限のセーフガード

社内ではコンテンツライターやインサイトアナリスト、プロジェクトマネージャーなど、業務種別に特化したエージェントが用意されている。各エージェントには事前構築されたスキルやHubSpot等の外部連携が備わる。

各エージェントにはプロファイルページがあり、目的や利用可能ユーザー、管理者、指示、スキル、権限が一元管理され、アクセス範囲はプロジェクトや文書単位で指定できる。

さらに、エージェントの実効権限は「実行を指示した人間の権限」に制限されるセーフガードが組み込まれている。これにより公開情報への広いアクセスを保ちつつ、非公開コンテキストで得た情報が漏洩するリスクを抑えている。

共有メモリの運用と「利用」と「育成」の分離

Asanaのエージェント（AI teammates）は、過去の指示を蓄積し複数人で再利用できる「共有メモリ（shared memory）」を備え、同僚のように指導・育成できる。

共有メモリの品質と安全性を保つため、更新権限には制限が設けられている。タスクへのフィードバックは誰でも行えるが、永続メモリへの保存（コミット）や編集・削除ができるのは指定された「管理者」と「編集者」のみだ。一般ユーザーのフィードバックはその場のタスクにのみ適用される。

Bose氏は、執筆エージェントならブランドトーンを担う広報チームが管理者を務めるべきだとし、少数の専門家が振る舞いを設定することで、全社員が内部構造を意識せず恩恵を受けられると説明している。

補足

本記事は、Anthropicが展開する人間とAIエージェントの協業に関する連載の第3弾として公開された。