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エージェンティックAIオーケストレーションとは？仕組み・パターン・導入手順
AIの活用が「1つのプロンプトで1つの回答を得る」段階から、「AIエージェントがツールや他のエージェントと連携して目標を達成する」段階へと進化しています。
この高度な連携を支える基盤が「エージェンティックAIオーケストレーション（Agentic AI Orchestration）」です。
本記事では、エージェンティックAIオーケストレーションの定義や仕組み、導入時に直面する課題、実務での活用シナリオを網羅して解説します。
🛠️エージェンティックAIオーケストレーションとは
エージェンティックAIオーケストレーションを理解するためには、まず「エージェンティックAI（AIエージェント）」の定義を押さえる必要があります。
AIエージェントとは、単に質問に答えるだけでなく、自ら目標を解釈し、必要なツールを選択して実行する「自律性」を持ったAIのことです。
エージェンティックAIオーケストレーションとは、これら複数のAIエージェント、ソフトウェアツール、そして人間を、特定の目標達成に向けて計画・実行・引き継ぎ・調整する一連の仕組みを指します。
司令塔（オーケストレーター）が、状況に応じて最適なエージェントにタスクを割り振り、前工程の結果を次工程のコンテキスト（文脈）として適切に渡す役割を果たします。
ただし、必ずしも「複数のエージェント」が必須ではないということです。
単一のAIエージェントが複数の外部ツールを使い分けながら自律的にタスクを完結させる場合も、このオーケストレーションの概念に含まれます。
他のオーケストレーション・自動化との違い
🗣️ それぞれの違いを「料理」に例えると……
- 「従来の自動化」は決まったレシピ通りに動く全自動調理器。
- 「プロセス」は料理・配膳・片付けの流れ全体の管理。
- 「エージェント」はコンロ担当や切る担当など専門家同士の連携。
そして「エージェンティック」は、冷蔵庫の余り物から「おいしい料理」という目標に向けて、AIが自ら考えてレシピを作り、道具を使い分けて完成させるイメージです。
📈注目される背景
多くの企業がAI導入を進める中で、単一のチャットUIでは解決できない「実務の壁」に直面しています。
個別のタスクはAIで効率化できても、業務全体を完結させるには依然として人間による介在や、分断されたツール間の橋渡しが必要だからです。
PoCから本番運用への移行の壁
実験的なPoC（概念実証）では、特定の指示に対してAIが正解を出せれば成功とみなされます。
しかし、本番環境では「不完全な入力データへの対応」「外部APIとのリアルタイム連携」「エラー時の自動リカバリ」など、想定外の事象が連続します。
これらをルールベースだけで網羅することは難しいため、AIが状況に応じて判断しながら動くオーケストレーションが有効になります。
エージェントのサイロ化
社内の各部門で個別に導入されたAIエージェントが、互いに情報を共有せず「サイロ化」してしまうリスクも高まっています。
営業エージェントが顧客の要望を受け取り、在庫管理エージェントに在庫を確認し、物流エージェントに出荷指示を出すといったエージェント間連携がなければ、効率化の効果が限定的になります。
ガバナンスとコスト管理の限界
AIが自律的に動くようになると、人間が把握できないところで意図しない行動を取ったり、高額なモデルを無駄に呼び出し続けたりするリスクが生じます。
増大するトークンコストの管理や、誰がどのツールへのアクセス権限を持つかといったガバナンスの欠如は、本番運用における懸念事項となります。
⚙️仕組み｜目標設定から結果統合までの流れ
オーケストレーションの実行プロセスは、人間が指示を出す「目標設定」から始まります。
司令塔であるオーケストレーターが目標を解釈し、実行可能なフローへと動的に変換します。
[イメージ：目標設定 → タスク分解 → エージェントへの振り分け → 実行・ツール活用 → （エラー発生時はエスカレーション分岐） → 結果の統合]
具体的な流れとして、オーケストレーターは指示を最小単位のタスクへと「分解」し、それぞれに適した専門エージェントへ「振り分け」を行います。
各エージェントは自らの役割を遂行し、結果を返します。
この際、背景情報を維持したまま引き継ぐことが重要です。
途中でエラーが発生したりAIでの判断が困難になったりした場合に、人間に判断を仰ぐ「エスカレーション」のルートへ分岐させる設計も可能です。
最後に、すべての結果を「統合」して成果物を完成させます。
🧩オーケストレーションの構成要素
高度なオーケストレーションを実現するためには、以下の要素が調和している必要があります。
［1］調整
全体の進行を管理し、次に何をすべきかを決定する中枢です。
ユーザーの目標を解釈してタスクに分解し、目的に応じて適したエージェントやツールに仕事を割り振る、オーケストラの指揮者のような役割を果たします。
［2］コンテキスト・メモリ共有
過去のやり取りや一時的なデータをエージェント間で共有する記憶領域です。
前工程の結果やユーザーの好みを「文脈」として維持することで、複数のAIが入れ替わっても矛盾のないスムーズな連携が可能になります。
［3］ツール・システム連携
SaaS、データベース、ファイルシステムなど外部環境との接続機能です。
AIが自らAPIを呼び出し、情報の検索やデータの更新を行うことで、チャットの中だけにとどまらない実務の完結をサポートします。
［4］人間参加
重要な判断や承認ステップにおける人間の介在です。
AIが自律的に動く中でも、最終的な決済や責任が伴うシーンでは必ず人間の確認を挟むことで、業務の信頼性と安全性を高める仕組みを構築します。
［5］ガバナンス
誰がどのAIを実行できるか、どのような制限を設けるかといった統制ルールです。
機密情報の取り扱い管理やアクセス権限の設定を行い、AIが組織のポリシーに反する行動を取らないよう厳格にコントロールします。
［6］可観測性
AIの実行状況やAPI呼び出しを可視化する仕組みです。
ブラックボックス化しやすいAIの入出力、実行ログ、ツール呼び出し、エラーなどを記録することで、原因特定やプロンプトの改善に役立てられます。
［7］エラー処理
タイムアウトや不正な出力に対応するための仕組みです。
ネットワークの瞬断やAIの回答エラーを検知した際に、自動でリトライしたり、別のモデルへ切り替えたりする処理を実装することで、業務プロセスの中断を抑えられます。
［8］コスト管理
利用料をモニタリングし、予算上限に応じた制限をかける機能です。
高額なモデルの過剰な呼び出しを監視し、タスクの難易度に応じて安価なモデルを優先的に使うなど、コストパフォーマンスの最適化を図ります。
※エージェンティックAIの基盤となる「AIオーケストレーション全般の市場やツールの選び方」についてはこちらの記事も参考にしてください。
👉あわせて読みたい：AIオーケストレーションサービス比較10選｜選び方と導入手順を解説
📐代表的な設計パターン
エージェンティックAIオーケストレーションを実装する際、エージェント同士をどのように連携させるかは非常に重要です。ここでは代表的な3つの設計パターンについて解説します。
集中型（セントラル）
単一の強力な親エージェントがすべての意思決定を行い、子エージェントにタスクを割り振る形式です。
全体を一元管理できるため、制御のしやすさと一貫性の維持に優れています。
比較的シンプルなワークフローや、厳格な統制が必要な業務に適したパターンです。
階層型（ヒエラルキー）
組織図のように、複数の層で管理を分担する構造です。
中間管理職にあたるエージェントが特定の領域を監督し、必要に応じて下位エージェントを動かします。
複雑で大規模なタスクを、より小さな専門ユニットへ効率的に分解・実行させたい場合に有効な設計です。
分散型（コラボレーティブ）
特定の中央管理者を置かず、エージェント同士が対等にコミュニケーションを取りながら自律的に連携する形式です。
各エージェントが状況を判断して動くため、予期せぬ状況への柔軟性が高いのが特徴です。
創造的なタスクや、動的に変化する環境での活用に向いています。
自社にあうパターンの選び方
自社の業務に適したパターンは、タスクの「複雑性」や「要求される精度」、運用体制などを踏まえて検討します。
最初から複雑な分散型を目指すのではなく、まずは管理しやすい集中型から導入し、業務の習熟度やエージェントの専門化が進むにつれて階層型や分散型へと拡張していくのが現実的です。
🌐標準プロトコル｜MCPとA2A
オーケストレーションの課題であった「ベンダーロックイン（特定のメーカーの製品やサービスに依存しすぎて、他社への乗り換えが困難になること）」の懸念を軽減するために、標準的な規格が登場しています。
MCP｜ツール接続
MCP（Model Context Protocol）は、AIアプリケーションやエージェントが、共通の方式で外部ツールやデータソースに接続するためのオープンプロトコルです。
MCPに対応した連携機能は、対応する複数のAIアプリケーションやエージェントから利用しやすくなります。
A2A｜エージェント間通信
A2A（Agent-to-Agent）は、異なるフレームワークやベンダーによって作られたエージェント同士が連携するためのオープンなプロトコルです。
これらは、フレームワークに依存しないエージェントやツールの連携を検討する際の選択肢になります。
👉あわせて読みたい：APIとMCPサーバーの違い｜受信メールからカレンダーへの予定登録を検証
⚖️代表的なオーケストレーションツール・フレームワーク比較
本記事では、エージェンティックAIオーケストレーションの代表的な選択肢として、3つのツール・プラットフォームをご紹介します。
- LangGraph：状態を持つエージェントワークフローを構築でき、ループや分岐を含む処理を設計しやすい。
- CrewAI：エージェントの役割や協働関係を定義し、マルチエージェントの処理を構築できる。
- UiPath Maestro：AIエージェント、ロボット、人による作業を、エンタープライズ向けの業務プロセスに組み込める。
これらはそれぞれ「柔軟性」「構築の容易さ」「企業ガバナンス」という異なる強みを持っており、自社の状況にあわせた比較検討に最適です。
※MCP・A2Aの対応範囲や利用方法は、各ツールのバージョンやプランによって異なる場合があります。詳細は各公式ドキュメントをご確認ください。
LangGraph
AIが一度出した答えを評価して修正したり、特定のステップを繰り返したりといった処理を実装できます。
自社の業務にあわせた独自のロジックを細かく設計したい場合に適した選択肢です。
CrewAI
エージェントの役割や協働関係を定義しやすい設計になっており、複数のエージェントを組み合わせたマルチエージェント環境を構築できます。
公式の例やテンプレートを参考にしながら、リサーチやコンテンツ作成など、役割分担が必要な業務に適用できます。
UiPath Maestro
これまで培ってきたRPAなどの既存の業務自動化資産と、AIエージェントを業務プロセスに組み込める点が特徴です。
ポリシーやアクセス制御、人による確認、実行状況の監視、監査に関する機能を備えており、すでにUiPathを導入している企業がAIエージェントの運用を検討する際の候補となります。
🤖Yoomでエージェント運用の承認フローとログ分析を自動化できます
オーケストレーションの運用では、実行ログやコストの確認、人の承認ステップの回付や連絡といった手間が、後から重くなりがちです。
しかし、そのような運用面の負担もYoomなら解決できます！
AIの利用プロンプトや実行ログを分析して改善案を提案する「AI利用ログ分析エージェント」や、承認ルートの判定から承認依頼、回付、履歴記録までを支援する「稟議・承認ナビゲーター」を使えば、AI利用状況の確認や承認業務を効率化できます。
「これなら自分でもできそう！」と感じた方は、ぜひ以下のテンプレートからYoomを試してみてください。
AI利用ログ分析エージェント
AIの実行ログやコスト情報を分析し、処理効率やコストに影響する要因を洗い出して優先順位付きの「利用状況・コスト要因分析レポート」としてまとめるAIワーカーです。実行頻度が高い処理やプロンプトの非効率さ、リトライ多発といった改善ポイントを整理できるので、AI活用のコスト最適化や運用改善を進めたい方におすすめです。
試してみる
■概要このAIワーカーは、AIの実行履歴や利用料金、プロンプトの内容、使用モデル、リトライ回数といったログデータを確認し、処理効率やコストに影響している要因を洗い出します。実行頻度が高い処理やプロンプトの非効率さ、特定処理でのリトライ多発など、改善につながるポイントを整理したうえで、対応の優先順位を付けた「利用状況・コスト要因分析レポート」としてまとめて提示します。
■AIワーカーの設定方法チャットで指示を出すだけで自社の運用に合わせて自動で設定・アップデートされていきます。まずは、AIワーカーが処理を正しく実行できるよう「スキル」と「使用ツール」をカスタマイズしましょう。- 「スキル」とは：
・AIワーカーが処理を行うための手順書です。詳しい設定方法は「【AIワーカー】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。 - 「使用ツール」とは：
・AIワーカーが処理を行う際に使用するツールです。自社で普段使っているツールをAIに指示するだけで、データの取得先や出力先を自由に組み替えることができます。
AIワーカーの基本設定については「【AIワーカー】基本的な設定方法」 でもご確認いただけます。
■注意事項- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」をご参照ください。
稟議・承認ナビゲーター
申請内容をもとに承認ルートを自動判定し、承認依頼の通知や次の承認者への回付、否認時の連絡、完了報告と承認履歴の記録まで一連の手続きをまとめて処理するAIワーカーです。経費精算や購買申請の承認フローを手作業で管理しており、対応漏れや回付の煩雑さを解消したい総務・経理担当の方や、複数の承認ステップがある稟議フローの進捗管理の手間を減らしたいマネージャーの方におすすめです。
試してみる
■概要このAIワーカーは、申請内容をもとに設定されたルール通りに適切な承認ルートを自動で判断します。 承認依頼から次の担当者への引き継ぎ、却下された際の申請者への連絡、最終的な保存・記録まで、一連の流れを全て自動化。社内の承認ルール管理の負担をぐっと減らせます。
■事前準備AIワーカーが自社のルールに沿って承認ルートを判定できるよう、承認ルール（例：「10万円以上は部長承認が必要」など）をまとめたドキュメントをあらかじめ準備しておきましょう。ドキュメントはGoogle ドキュメントやMicrosoft Wordなど、普段お使いのツールで作成できます。作成したドキュメントをAIワーカーの「スキル」に記載するか、チャット上で直接渡すことで、AIワーカーが内容を読み取って処理に活かしてくれます。
また、承認者となる方を「チームメイト」として事前に設定しておくと、AIワーカーが判断した承認者に対して自動で承認依頼を送ることができます。
■AIワーカーの設定方法チャットで指示を出すだけで自社の運用に合わせて自動で設定・アップデートされていきます。まずは、AIワーカーが処理を正しく実行できるよう「スキル」と「使用ツール」をカスタマイズしましょう。- 「スキル」とは：
AIワーカーが処理を行うための手順書です。詳しい設定方法は「【AIワーカー】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。 - 「使用ツール」とは：
AIワーカーが処理を行う際に使用するツールです。自社で普段使っているツールをAIに指示するだけで、データの取得先や出力先を自由に組み替えることができます。
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- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」をご参照ください。
AIの実行ログやコスト情報を分析し、処理効率やコストに影響する要因を洗い出して優先順位付きの「利用状況・コスト要因分析レポート」としてまとめるAIワーカーです。実行頻度が高い処理やプロンプトの非効率さ、リトライ多発といった改善ポイントを整理できるので、AI活用のコスト最適化や運用改善を進めたい方におすすめです。
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また、承認者となる方を「チームメイト」として事前に設定しておくと、AIワーカーが判断した承認者に対して自動で承認依頼を送ることができます。
- 「スキル」とは：
AIワーカーが処理を行うための手順書です。詳しい設定方法は「【AIワーカー】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。 - 「使用ツール」とは：
AIワーカーが処理を行う際に使用するツールです。自社で普段使っているツールをAIに指示するだけで、データの取得先や出力先を自由に組み替えることができます。
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- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」をご参照ください。
💡活用事例
オーケストレーションが真価を発揮する、想定される活用シナリオを3つご紹介します。
例1｜カスタマーサポート（一次対応から人への引き継ぎまで）
顧客からの問い合わせ内容をAIが解釈し、過去の注文履歴をデータベースから検索します。
返品ポリシーに合致するかを判断したうえで、返信文案を作成します。
高額な返金処理など、重要度が高い場合は自動で人間にチャット通知を送り、最終確認を求めます。
例2｜セキュリティ運用（検知から初動対応まで）
不審なログイン試行を検知したエージェントが、IPアドレスの評価ツールを使ってリスク判定を行います。
危険と判断された場合、AIが即座にアカウントの停止案を作成し、セキュリティ担当者の承認を経てからスクリプトを実行します。
例3｜バックオフィス（申請受付から振り分けまで）
従業員から届く多様な申請の内容を読み取り、適切な部門や承認者に振り分けます。
不備がある場合はAIが差し戻し理由を添えて自動返信し、担当者の事務作業を最小化します。
🏁導入ステップ
エージェンティックAIオーケストレーションの導入は、一度にすべてを自動化せず、段階を踏んで進める方法が一般的です。
［ステップ1］課題の特定と優先順位付け
まずは、AIエージェントによる自動化が真に効果的な業務を特定します。
「判断が属人化している」「複数のツールをまたぐ」などの課題を洗い出し、投資対効果（ROI）が高いものから着手しましょう。
［ステップ2］パターンとツールの選定
業務の特性にあわせて、集中型や階層型などの設計パターンと、LangGraphやCrewAIといった最適なツールを選びます。
自社の開発体制や、既存システムとの親和性を考慮することが重要です。
［ステップ3］小さな工程での試作と検証
特定の小さな工程に絞ってプロトタイプを構築し、実際の挙動を確認します。
最初から完璧を目指さず、エージェントの判断精度やツール連携の安定性を検証しながら、徐々にブラッシュアップを繰り返します。
［ステップ4］評価・改善と適用範囲の拡大
運用開始後は、ログ分析を通じてコストやパフォーマンスを評価します。
エラーの傾向やボトルネックを特定して改善を重ね、成果が確認できたら他の部署や複雑な業務へと順次適用範囲を広げていきます。
よくある失敗
「オーケストレーションの後付け」は、設計上の課題になりやすいポイントです。
単体のエージェントを個別に導入した後で連携させる場合、データ形式の不一致や状態管理の複雑化などが起こりやすくなります。
⚠️課題とリスクへの対処
自律性が高まるほど、誤った情報の連鎖や、悪意ある指示による情報漏洩のリスクも増大します。
これらに対しては、AIの出力結果を別のAIが監視・検証する「ダブルチェック体制」の構築や、ログを詳細に残して事後検証できる環境作りが必要です。
コスト面でも、単純なタスクには安価な小型モデルを使い、高度な推論には高性能モデルを呼び出す「モデルの動的切り替え」を取り入れることで、予算のバランスを最適化できます。
🏢日本企業で押さえたい実装ポイント
グローバルなフレームワークだけではカバーしきれない、日本独自のビジネス慣習への適応が運用の成否を分けます。
✔️承認・稟議フローとの接続
「AIが決めて終わり」ではなく、日本の組織構造に欠かせない「多段階承認」との融合が必要です。
AIが作成したドラフトを、既存のワークフローシステムに自動で載せ、適切な役職者に回付する設計が求められます。
✔️非構造化データの取り込み
業務によっては、「紙の帳票をスキャンしたPDF」や「メール本文」から処理が始まるケースもあります。
これらを構造化データに変換し、オーケストレーションの入り口としてスムーズに接続することが現実的な一歩です。
✔️国内SaaS・既存システムとの連携
海外製のツールだけでなく、日本国内で利用されている会計ソフト、労務管理ツール、独自開発の基幹システムと連携できれば、業務をエンドツーエンドで自動化しやすくなります。
❓よくある質問（FAQ）
エージェンティックAIオーケストレーションの導入を検討する際に、多くの担当者が抱く疑問をまとめました。
Q. 複数エージェントは必須ですか？
A. いいえ。
単一のエージェントであっても、複数のツールを動的に使い分けながら複雑なステップを自律的に踏むのであれば、それはオーケストレーションの範疇です。
Q. コストはどう管理すればいいですか？
A. モデルごとの利用単価を把握し、1リクエストあたりのトークン上限や、1日あたりの実行回数制限をシステム側で設定するのが一般的です。
Q. 従来のRPAやワークフロー自動化と何が違いますか？
A. RPAやワークフローは事前に定義した手順を実行します。
オーケストレーションは、目標に応じてタスクの分解や振り分けをAIが判断し、想定外の状況でも調整を続けられる点が異なります。
👉あわせて読みたい：RPA VS Agentic AI！データ転記と書類処理で違いを比較
Q. AIエージェントオーケストレーションと同じですか
A. 近い概念ですが、本記事では「自律性の高さ」に違いがあるものとして整理します。
本記事でいう「AIエージェントオーケストレーション」は、人間が設計した手順に沿って複数のAIを連携させる仕組みです。
一方、「エージェンティックAIオーケストレーション」は、AIが目標に応じて手順を判断し、必要に応じて処理の進め方を調整する仕組みとして説明します。
ただし、これらの用語の使い分けは、製品や文脈によって異なります。
Q. 小規模な企業や少人数の業務でも必要ですか？
A. エージェントが1つで連携先も少ない段階では不要ですが、複数のツールや部門にまたがる業務や、厳密な承認・ログ管理が必要になった時点で検討すべき仕組みです。
✅まとめ
エージェンティックAIオーケストレーションは、AIを「自律的なチームメンバー」へと変えるための重要な技術です。
適切な司令塔を選び、ガバナンスとコストのバランスを取りながら導入を進めることで、業務自動化の範囲を広げられます。
🏢Yoomでできること
Yoomは、この記事で解説したオーケストレーションの要素をノーコードで、かつ日本企業のニーズに沿った形で手軽に実現できるプラットフォームです。
業務を自動化したいけれど、複雑なプログラミングやAIの設定に不安を感じている方は、Yoomをぜひご活用ください。
Yoomなら、AIエージェントの構築だけでなく、国内の多様なSaaSとの連携もスムーズに行えます。
通知アシスタント
データベースや情報管理ツールの更新をAIが検知し、通知の要否を判断したうえでメールやチャットへ自動送信するAIワーカーです。情報共有にかかる手作業を減らせるので、担当者への連絡漏れや手間を省きたい方におすすめです。
試してみる
■概要データベースや情報管理ツールに追加・更新された情報をAIが確認し、指定されたテンプレートや通知先のルールに沿って通知文を作成・送信します。通知が必要かどうかの判断から、メールやチャットでの送信まで一貫して処理するため、担当者への情報共有にかかる手間を軽減できます。利用する情報源や通知先となるツールは、自社の運用に合わせて柔軟に設定できます。
■AIワーカーの設定方法チャットで指示を出すだけで自社の運用に合わせて自動で設定・アップデートされていきます。まずは、AIワーカーが処理を正しく実行できるよう「スキル」と「使用ツール」をカスタマイズしましょう。- 「スキル」とは：
・AIワーカーが処理を行うための手順書です。詳しい設定方法は「【AIワーカー】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。 - 「使用ツール」とは：
・AIワーカーが処理を行う際に使用するツールです。自社で普段使っているツールをAIに指示するだけで、データの取得先や出力先を自由に組み替えることができます。
AIワーカーの基本設定については「【AIワーカー】基本的な設定方法」 でもご確認いただけます。
■注意事項- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」をご参照ください。
見積計算アシスタント
商品構成・数量・料金表をもとに小計・消費税・合計を計算し、見積書のドラフトを作成するAIワーカーです。ボリュームディスカウントやキャンペーンなど自社独自の計算ルールにも対応しているため、条件が複雑な見積対応もスムーズに進められます。計算やドラフト作成の手間を省いて提案活動やお客様対応に集中したい営業担当の方におすすめです。
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■概要このAIワーカーは、商品構成・数量・料金表をもとに小計・消費税・合計を計算し、見積書のドラフトを作成します。ボリュームディスカウントやキャンペーンなど自社独自の計算ルールにも対応しているので、条件が複雑な見積対応をスムーズに進めることができます。
■事前準備AIワーカーが正確な見積計算を行えるよう、取り扱っている商品・サービスの料金表や価格表、値引き条件、キャンペーン適用ルールなどをあらかじめまとめておきましょう。Google スプレッドシート、Microsoft Excel、Googleドキュメントなど、普段お使いのツールで作成いただけます。準備した料金表をAIワーカーの「スキル」に記載し、見積条件とあわせて指示を出すことで、AIワーカーが条件に沿った金額計算と見積書のドラフト作成を行えるようになります。
■AIワーカーの設定方法チャットで指示を出すだけで自社の運用に合わせて自動で設定・アップデートされていきます。まずは、AIワーカーが処理を正しく実行できるよう「スキル」と「使用ツール」をカスタマイズしましょう。- 「スキル」とは：
- AIワーカーが処理を行うための手順書です。詳しい設定方法は「【AIワーカー】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。
- 「使用ツール」とは：
- AIワーカーが処理を行う際に使用するツールです。自社で普段使っているツールをAIに指示するだけで、データの取得先や出力先を自由に組み替えることができます。
AIワーカーの基本設定については「【AIワーカー】基本的な設定方法」 でもご確認いただけます。
■注意事項- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」をご参照ください。
データベースや情報管理ツールの更新をAIが検知し、通知の要否を判断したうえでメールやチャットへ自動送信するAIワーカーです。情報共有にかかる手作業を減らせるので、担当者への連絡漏れや手間を省きたい方におすすめです。
- 「スキル」とは：
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プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
