情報収集・要約
社内外の情報を集め、指定フォーマットで整理します。
業務AIエージェント・自動化
ひとつの作業ではなく、依頼から完了までの流れをつなぐ。
OVERVIEW
業務に組み込める形まで、
LLMに回答させるだけでなく、メール、クラウドストレージ、表計算、社内システムなどをつなぎ、業務を前へ進めるAIエージェントを設計します。誤操作を防ぐ権限、承認、履歴、例外処理を組み込みます。
CHALLENGES
こんな課題に。
- 01同じ情報を複数システムへ転記している
- 02調査から報告までの定型工程が多い
- 03メールや資料の下書きに時間がかかる
- 04自動化したいが誤送信や誤更新が不安
WHAT WE BUILD
提供する機能。
文書・メール生成
文脈と社内ルールに沿った下書きを作り、人の確認へ回します。
ツール操作
APIを通じてデータ取得、登録、更新、通知を実行します。
承認・監査
重要操作の前に承認を挟み、実行内容と根拠を記録します。
IMPLEMENTATION
導入の進め方。
- 01
業務を分解
入力、判断、操作、例外、承認の流れを可視化します。
- 02
安全な範囲から試す
下書きや読み取りなど、可逆な工程から自動化します。
- 03
ツールと接続
既存のSaaSや社内システムとAPIで連携します。
- 04
権限を段階拡張
実績と評価を見ながら、自動実行できる範囲を広げます。
EXPECTED OUTCOMES
目指す変化
- 定型業務の処理時間短縮
- 引き継ぎ負荷の軽減
- 作業品質の標準化
- 人が判断に集中できる環境
実際の仕事に、どう使うか。
業務に合わせて設計する際の構成例です。対応形式・連携先・実装範囲は検証と要件定義で決定します。
- 入力・題材依頼・メール・業務データ
- 処理・取り組み収集・整理・下書き
- 出力・次の工程人の承認から後続処理へ
検証・設計で確認すること
工程ごとの成功条件を決め、誤送信・重複登録・処理失敗を想定します。読み取りや下書きから始め、外部への送信や更新には承認を設けます。
相談時にあるとよいもの
現在の作業手順、利用するシステム、操作権限、例外処理の例。連携先のAPI利用条件も確認します。
ご相談の前に
まだ資料や要件が揃っていなくても相談できますか？
対象業務と困っていることが分かれば相談できます。初回は資料の種類や現在の作業方法を確認し、実データが必要な場合は共有条件を先に整理します。
費用・期間はどのように決まりますか？
対象業務、データ量、評価基準、画面やシステム連携の範囲によって変わります。検証と本開発は範囲を分けて相談し、実施内容と見積をご確認いただいてから進めます。研修は人数・内容・回数・開催場所に応じて調整します。
検証後は必ず本開発に進む必要がありますか？
検証結果をもとに次の進め方を判断します。精度、確認負荷、運用費用が見合わない場合は、対象範囲の見直しや実施の見送りも選択肢になります。
ご相談
その業務、AIで
変えられるかもしれません。
課題が整理されていなくても大丈夫です。業務のどこに可能性があるか、一緒に見つけるところから始めます。
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