エージェンティックワークフローとは？仕組み・4パターン・導入手順

エージェンティックワークフローとは、AIが目標達成に向けて状況に応じた判断を行い、必要に応じて計画・実行・確認などの処理を進める業務プロセスのことです。

本記事では、この次世代ワークフローの仕組み、基本となる4つの設計パターン、そして実務に安全に導入するための具体的な手順を分かりやすく解説します。

📝エージェンティックワークフローとは

エージェンティックワークフローは、これまでの「決められた手順を実行するだけ」の仕組みとは一線を画す、新しいアプローチです。

定義と3つの要素

エージェンティックワークフローは、大きく分けて3つの要素で構成されます。

• 「何を達成するか」という明確な目標（ゴール）
• AIが操作できるAPIや検索機能などの「ツールセット」
• 状況に応じて計画を立て、実行し、その結果を確認して次の行動を決める「意思決定ループ」

この3つが組み合わさることで、AIは単なる受け答えを超え、自律的に動く「エージェント」として機能します。

従来のワークフロー・RPAとの違い

従来のワークフローやRPAは、あらかじめ定義した手順や条件に沿って処理を進める仕組みです。

そのため、定義されていない入力や例外への対応には、追加の分岐やエラー処理を設計する必要があります。

一方、エージェンティックワークフローはAIがその場で判断を行うため、曖昧な指示や非定型なデータにも柔軟に対応できるのが最大の特徴です。

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AIエージェント・生成AIチャットとの違い

生成AIチャット（ChatGPTなど）が主に入力に対する回答を生成するのに対し、AIエージェントは、目標に応じて手順やツールを選択し、設定された範囲内で外部システムを操作する仕組みです。

エージェンティックワークフローは、AIエージェントによる判断やツール操作を、固定的な処理や他のエージェントと組み合わせて構成した業務プロセスです。

つまり、個々のAIは部品であり、ワークフローはそれを動かすための設計図といえます。

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注目される理由

例示を与えない単一のプロンプト（Zero-shot）だけで複雑なタスクを正確にこなすのは、最新のLLMでも限界があります。

しかし、AIに「まず計画を立てる」「実行する」「結果を自分でチェックする」という反復（イテレーション）を行わせることで、評価の基準が明確なタスクでは、最終的な回答やアウトプットの精度が高まりやすいことが分かってきました。

このような計画・実行・評価のプロセスを構造化できることが、エージェンティックワークフローが注目される理由の一つです。

🔧エージェンティックワークフローの仕組み

エージェンティックワークフローを理解するうえで、代表的な構成要素を押さえておくと、設計を検討しやすくなります。

計画→実行→観察→修正のループ

代表的なエージェント型の構成では、AIがまず目標達成に必要なステップを考えます（計画）。

次に、検索を行ったり、ツールを動かしたりします（実行）。

その後、得られた結果を確認し（観察）、必要に応じて次の行動を決めたり、処理をやり直したりします（修正）。

このループを繰り返すことで、定型化された範囲内では、人間が細かく指示を出さなくても処理を進められる場合があります。

5つの構成要素

ワークフローを支える柱は5つあります。

☑️ LLM

思考のエンジンとなる大規模言語モデルです。

☑️ ツール

API、検索、計算機など、AIが外部の情報を取得したり、外部システムと連携したりするための手段です。

☑️ メモリ

過去のやり取りや作業経過を記憶し、文脈を維持する機能です。

☑️ プランニング

大きな目標を小さなタスクに分解する能力です。

☑️ ガードレール

AIが暴走しないよう、実行できる範囲や倫理的な制限をかける仕組みです。

⚖️メリットと導入時の課題

エージェンティックワークフローは強力な武器になりますが、その特性ゆえの課題も存在します。

例外処理への強さ、属人化の解消、対応範囲の拡大

最大のメリットは、従来は人間の判断が必要だった一部の例外処理や非定型業務を、AIによって支援・自動化できる点です。

これまでは自動化が難しかった業務にも対応しやすくなり、特定の人に依存していた判断業務の属人化を抑えられる可能性があります。

適切な監視や引き継ぎの仕組みを組み合わせることで、複雑な業務を継続的に処理しやすくなります。

精度のばらつき、コストと処理時間、セキュリティ、責任の所在

一方で、AIの判断には常に「ゆらぎ」があり、毎回100%同じ結果になるとは限りません。

推論のループを回すほどAPIの利用コストが上がり、処理にかかる時間も長くなります。

さらに、AIが自律的に外部ツールを操作することによるセキュリティリスクや、万が一ミスが起きた際の責任を誰が負うのかといったガバナンス面の整備が不可欠です。

🤖判断を伴う業務を任せられるAIワーカーを、Yoomで構築できます

精度のばらつきや責任の所在など、自律的なAIの導入には悩みどころが少なくありません。

しかし、そのような問題もYoomなら解決できます！

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Yoomに任せませんか？

Yoomの「AIワーカー」は、営業分析や顧客対応などの役割を与えたAIが、判断を伴う業務を進めてくれる機能です。

例えば、Salesforceのリード情報をもとに企業リサーチを行い、Gmailでの提案文作成とSlackへの報告までを自動化できます。

また、購入・契約履歴や過去のやり取りをもとにフォロー時期の候補を判断し、メールの文面案とCRMへのタスク登録内容を作成することも可能です。

「これなら自分でもできそう！」と感じた方は、ぜひ以下からYoomを試してみてください。

営業リード分析・メール作成アシスタント

Salesforceのリード情報を基に企業リサーチを行い、Gmailでの提案文作成とSlackへの報告を自動化するAIワーカーです。リサーチの精度向上と営業準備の効率化を両立できるため、質の高いアプローチを数多く実施したいインサイドセールスの方におすすめです。

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■概要

営業活動において、リード一件ごとの企業リサーチやパーソナライズされたメール作成は、非常に多くの時間と労力を要する作業です。特にリード数が多い場合、リサーチが不十分なまま画一的な定型文を送信してしまい、反応率が上がらないという課題を抱えることも少なくありません。このAIワーカーは、リード情報を基に対象企業の事業内容や最新ニュースを自らWeb検索で調査・分析します。分析結果を踏まえ、自社商材の強みを活かした最適な提案文をGmailの下書きとして保存し、Slackで完了報告を行います。これにより、質の高いアウトプットを維持しながら、営業準備の効率化を実現します。

■このAIワーカーをおすすめする方

• Salesforceのリード情報を一件ずつ確認し、手動で企業リサーチを行っているインサイドセールス担当の方
• Gmailでのメール作成において、相手企業の最新動向を踏まえたパーソナライズな提案を行いたい営業チームの方
• Slackでリサーチ結果の報告を受け取り、効率的に次の営業アクションへ繋げたいと考えている方

■AIワーカー設定の流れ

1. AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本設定を行います。
2. Gmail、Salesforce、SlackをYoomとマイアプリ連携し、使用ツールとして設定します。普段お使いの他のアプリに変更して設定することも可能です。
3. AIワーカーへの指示書である「スキル」を作成・編集します。スキルの内容は、自社の営業スタイルや業務内容に合わせて自由に調整してください。

■このAIワーカーのカスタムポイント

• スキル内の「#パーソナライズ基準」にある「【自社商材の強み】」の項目に、自社サービスの具体的な特長を設定してください。これにより、AIが商材の魅力を的確に捉えた提案文を作成できるようになります。
• 「【ターゲットの課題仮説】」の項目に、顧客が抱えがちな悩みを設定することで、AIがより深い共感を生むアプローチを検討できるようになり、判断の精度が向上します。
• 「【メールのトーン＆マナー】」を自社のブランドイメージに合わせて調整することで、実務に即した自然なアウトプットが得られます。

■注意事項

• Gmail、Salesforce、SlackとYoomを連携してください。
• AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
• 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。
• AIワーカーはスキルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
• Salesforceはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただけるアプリとなっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションやデータコネクトはエラーとなりますので、ご注意ください。
• チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリを使用することができます。

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顧客フォロー担当

購入・契約履歴や過去のコミュニケーション記録をもとにフォローの適切な時期を判断し、メールの文面案とCRMへのタスク登録内容を作成するAIワーカーです。チャットを通じて内容を確認・調整しながら進められるため、対応の抜け漏れを防ぎつつ顧客対応の質を保ちたい営業・カスタマーサクセス担当の方におすすめです。

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■概要

顧客一人ひとりに合わせたフォローを手作業で管理していると、件数が増えるほど対応の抜け漏れやタイミングのズレが起きやすくなります。このAIワーカーは、購入・契約履歴や過去の対話記録などをもとに、適切なフォロー時期を判断し、メールの文面案とCRM（顧客管理システム）へのタスク登録内容を作成します。チャットを通じてAIとやり取りしながら内容の確認や調整を進めることもできるため、自社の運用スタイルに合わせた顧客対応の仕組みを整えることができます。

■このAIワーカーをおすすめする方

• 顧客ごとのフォロータイミングや連絡内容の管理が煩雑になっており、対応の抜け漏れを防ぎたい営業担当の方
• 契約更新や買い替え時期に合わせた提案活動を、顧客数が多い中でも効率よく進めたい法人営業の方
• フォロー業務の手間を減らしながら、顧客対応の質を一定に保ちたいカスタマーサクセス担当の方

■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。

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⚙️基本の4つの設計パターン

実務で使われるエージェンティックワークフローの多くは、以下の基本パターンの組み合わせで成り立っています。

✔️Reflection（内省・自己批評と修正）

AIが回答を作成した後、評価用の処理で内容をチェックし、改善点に応じて修正するパターンです。評価には、別のプロンプトやモデル、ルールベースのチェックなどを利用します。

「何をするか」は出力の自己レビューであり、企画書のブラッシュアップやコードのデバッグなど、品質が重視される業務に向いています。

ただし、チェックの基準が曖昧だと無限ループに陥り、コストだけが嵩む恐れがあります。

✔️Tool Use（外部API・検索・計算の活用）

AIが必要に応じて、自ら適切な外部ツールを呼び出すパターンです。

最新の株価を検索したり、顧客データベースから情報を取得したりするなど、LLMが持っていない知識や機能が必要な業務に向いています。

ツールを呼び出す際の引数（パラメータ）を間違えることがあるため、入力形式の厳格なチェックが必要です。

✔️Planning（計画と実行の分離、タスク分解）

大きな目標を、実行可能な小さなサブタスクに分解してから順次進めていくパターンです。

例えば「市場調査レポートを作成する」という目標に対し、「競合特定」「データ収集」「分析」「執筆」とステップを分けるような業務に向いています。

最初の計画が間違っていると後続がすべて失敗するため、ステップごとの進捗確認が重要です。

✔️Multi-Agent Collaboration（役割分担）

「ライター」「校閲者」「マネージャー」のように、異なる役割を与えられた複数のエージェントが協力するパターンです。

高度な意思決定が必要なクリエイティブ業務や複雑なシステム開発に向いています。

エージェント間のコミュニケーションが増えるほど制御が難しくなるため、各エージェントの権限範囲を明確にする設計が求められます。

🧩実務で使える拡張パターン

基本のパターンをさらに発展させ、現実の業務フローに落とし込むための応用的な構成をご紹介します。

ワークフロー型（5つの構成）

実務では、単純な自律ループだけでなく、定型的な制御を組み合わせた5つの構成がよく使われます。

［1］プロンプトチェーン

複数のプロンプトを固定の順序で繋ぐ、最も基本的な構成です。

［2］ルーティング（振り分け）

入力内容に応じて、AIが処理を担当するエージェントを振り分けます。

［3］並列化

複数の処理を同時に行い、最後に結果を統合して効率を高めます。

［4］オーケストレーター＋ワーカー

中央のマネージャーAIがタスクを動的に割り当て、専門のワーカーAIが実行します。

［5］評価者＋改善者

成果物を作るエージェントと、それを評価して修正を促すエージェントを分離し、品質の向上を図ります。

ReAct（推論と実行のループ）

「Reasoning（推論）」と「Acting（行動）」を組み合わせ、行動の結果を観察しながら次の行動を決める手法です。

AIが次に何をすべきかを考えてツールを実行し、その結果を観察して、さらに次の行動を決めるプロセスを繰り返します。

未知の課題に対して試行錯誤が必要な調査業務などで力を発揮します。

Memory（過去履歴を踏まえた判断）

会話履歴や以前の作業結果などを保存・参照し、過去の文脈を踏まえながら現在の作業を進めるパターンです。

保存先には、データベースや外部ストレージなどを利用します。

顧客の過去のクレーム履歴を踏まえた対応案の作成など、長期的なコンテキストが必要な業務において、パーソナライズされた判断を可能にします。

🧭どのパターンを選ぶか

すべての業務を「エージェンティック（自律的）」にする必要はありません。

「まず単純な構成で足りるか」を起点にした判断フロー

設計の第一歩は「AIの推論ループなしで解決できないか」を問うことです。

固定のプロンプトを数段つなげるだけの「プロンプトチェーン」で精度が十分なら、あえて複雑な自律型にする必要はありません。

コスト、速度、確実性の面で、単純な構成のほうが優れている場合が多いからです。

業務の性質別の対応表

判断の「自由度」と「リスク」のバランスでパターンを選びます。

「自律させすぎない」ための基準

「AIがどう動くか予測がつかない」範囲が広すぎると、実務への導入は困難です。

判断をAIに任せるポイントを「入力データの分類」や「文章のドラフト作成」など特定のステップに限定し、全体の流れは人間がコントロールできる状態を保つのが、実務で成功するコツです。

🛡️制御と両立する「限定的な自律性（Bounded Autonomy）」の設計

AIの自律性を最大限に活かしつつ、ビジネス上のリスクを最小化するための「ガードレール」の設計方法を解説します。

権限レベルの段階設計

AIに与える権限は、スモールスタートで徐々に広げていくのが鉄則です。

承認ゲートの設置基準

金銭の支払い、顧客への直接の連絡、重要データの削除、契約の締結など、「取り返しがつかないアクション」には必ず承認ゲート（Human-in-the-Loop）を設置します。

AIがどれだけ賢くなっても、最終的な責任を負うのは人間であるという原則をシステム的に組み込みます。

プロンプトインジェクションへの多層防御

AIエージェントは外部ツールやインターネットに触れるため、悪意ある入力によって不正な指示（プロンプトインジェクション）を実行させられるリスクがあります。

この影響を抑えるには、ユーザー入力をそのままプロンプトに流さない「入力バリデーション」、AIに渡す権限をそのタスクに最低限必要なものだけに絞る「権限分離」、そして外部から取得したコンテンツを「指示」ではなく「データ」として扱う設計が有効です。

ログ・トレースによる可観測性の確保

AIがどのような入力を受け、どの処理やツール呼び出しを行い、どの出力に至ったのかをログとして残し、後から人間がレビューできるようにします。

可観測性を確保することで、ミスの原因特定が容易になり、プロンプトやワークフローの継続的な改善（評価ループ）が可能になります。

🗺️導入ステップ

エージェンティックワークフローを現場に定着させるための、3つのステップを見ていきましょう。

［1］業務の選定基準

まずは「頻度が高く、かつ失敗してもリカバー可能な業務」から選びます。

例えば、社内向けの技術調査や、カスタマーサポートの一次回答の下書き作成などが最適です。

反対に、高い正確性が求められる財務報告などは、まずはAIの補助にとどめるべきです。

［2］スモールスタートから拡大までの流れ

最初から巨大なシステムを作るのではなく、一つの小さなタスクをAIエージェントに任せることから始めます。

その結果を人間が評価し、精度が安定してきたら次のタスクをつなげてワークフロー化していきます。

段階的な拡大が、現場の不信感を取り除き、スムーズな導入を支えます。

［3］KPIの設定方法

「何時間削減できたか」だけでなく、「AIがどれだけ自律的に完了できたか（成功率）」や「人間が修正に要した時間の変化」を指標にします。

AIの導入によって人間が本来の業務に使える時間が増えたかどうかが、真の成功指標となります。

💼業務別の活用シチュエーション

具体的にどのような業務でエージェンティックワークフローが活躍するのか、事例を挙げます。

カスタマーサポート

届いた問い合わせの感情と内容を分析し、回答案を作成。必要に応じて過去のサポートDBを検索し、複雑なものは担当者へ引き継ぐ。

営業

リード企業のニュースを自律的にリサーチし、その企業の課題に合わせたパーソナライズされた提案メールのドラフトを自動生成する。

リサーチ・市場分析

指定したトピックについて、複数のWebサイトを横断して調査し、矛盾する情報を整理して、根拠資料付きのレポートにまとめる。

開発

プルリクエストに対して、コーディング規約への準拠をチェックし、改善案を提案。必要に応じてドキュメントも更新する。

バックオフィス

バラバラの形式で届く請求書データを読み取り、既存のマスターデータと照合。不一致があれば発行元に確認メールの下書きを作成する。

💻構築に使える主要ツール

エージェンティックワークフローを実現するためのツールは、技術レベルや用途に応じて3つの層に分かれます。

ノーコード/ローコード系

プログラミングの知識がなくても、視覚的にエージェント同士を繋いでワークフローを構築できるツールです。

✅ Yoom

「AIワーカー」機能により、業務に特化したエージェントを直感的に配置できる。

✅ Dify

LLMアプリ作成プラットフォーム。ワークフロー設計が容易。

✅ n8n / Zapier

従来のiPaaSにAI機能が融合し、強力な連携が可能。

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開発フレームワーク系

エンジニアがPythonなどで高度なカスタマイズを行うためのライブラリです。

✅ LangGraph

循環型のグラフ構造（ループ）を持つワークフローを柔軟に記述できる。

✅ CrewAI

エージェントの役割分担と協力に特化したフレームワーク。

✅ AutoGen

複数のエージェントが自律的に会話して問題を解決する仕組みを構築可能。

選定の軸

「誰が作るのか」によってツールを選びます。

現場の担当者が運用・改善を行うのであればノーコード系が、複雑な独自のビジネスロジックを組み込むのであれば開発フレームワーク系が適しています。

また、企業導入の際は、実行ログの管理や権限設定などのガバナンス機能も重要な判断材料になります。

⚠️よくある失敗パターン

多くの企業が陥りやすい失敗を防ぐためのチェックリストです。

✔️目標が曖昧でAIが迷走する

AIに対するゴール設定が抽象的すぎると、期待と異なる出力になったり、完了条件を判断できずに処理が不要に繰り返されたりします。

AIに「何となくいい感じにして」と頼むのではなく、「競合A社の価格表を抽出し、自社との比較表をCSV形式で作る」といった、具体的かつ検証可能な終了条件を定義することが、自律性を正しく機能させる第一歩です。

✔️終了条件がなくコストが膨らむ

自己修正（Reflection）を伴うフローでは、設定した評価条件を満たすまでリトライが繰り返され、API利用料が高騰することがあります。

特に、難易度の高いタスクでは無限ループに陥りやすいため、最大リトライ回数を設定したり、一定回数失敗したら人間にエスカレーションしたりする物理的な「出口」を必ず設計に組み込みましょう。

✔️権限が広すぎて制御不能になる

利便性を優先してAIにあらゆるツールの操作権限を与えると、意図しないデータの流出や顧客への誤送信を招きます。

エージェントには「そのタスクに必要な最小限の権限」のみを付与するのが鉄則です。

読み取り専用で十分なステップに書き込み権限を与えないよう、権限分離の徹底がガバナンス維持には不可欠です。

✔️評価基準がなく改善が進まない

ワークフローを改善しようにも、出力の良し悪しを測る物差しがなければ、プロンプトの調整は勘に頼ることになります。

期待される回答の正解例や、絶対に含めるべきキーワードなどの「評価基準」を事前に用意しましょう。

この基準に基づいて定期的にスコアリングを行うことで、はじめて実務に耐えうる精度への向上を狙えます。

❓よくある質問

実務担当者が特に気になりやすいポイントを整理しました。

Q. AIエージェントとエージェンティックワークフローは何が違いますか？

A. AIエージェントは「自律的に動く個々の部品（役割）」を指し、エージェンティックワークフローはそれらを連携させて「一連の業務プロセス（全体設計）」として動かす仕組みを指します。

Q. RPAで十分ではないですか？

A. 手順が完璧に決まっている定型作業ならRPAが最適です。

しかし、データの分類や文章作成など、状況に応じた「判断」が必要な業務では、エージェンティックワークフローが選択肢になります。

Q. ノーコードでも作れますか？

A. はい、YoomやDifyなどのツールを使えば、基本的な構成はプログラミングなしで構築できます。

むしろ、現場の業務を深く知る人がノーコードツールで構築するほうが、実用的なものが作りやすい傾向にあります。

Q. 情報漏洩のリスクはありませんか？

A. リスクをゼロにはできません。

入力情報の取り扱いを確認したうえで、機密情報の入力範囲を定め、アクセス権限を最小限に設定し、ログや利用状況を定期的に確認することが重要です。

✅まとめ

エージェンティックワークフローは、AIを「チャット」から「実務のパートナー」へと進化させる鍵となります。

基本のパターンを理解し、まずは小さな業務から「自律的な判断」をAIに任せてみてください。

適切なガードレールを敷きながら、段階的に導入を進めることで、現場の生産性は向上するはずです。

🛠️Yoomでできること

小さな業務から始めたくても、ワークフローの設計や運用の手間で検証が止まってしまう方は少なくありません。

しかし、Yoomの「AIワーカー」なら、問い合わせ対応のような判断を伴う業務を、役割を与えたAIに任せられます。

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Yoomに任せませんか？

例えば、届いた問い合わせの内容を解析してカテゴリ・優先度・感情を判定し、Slackへ通知できます。

また、Googleスプレッドシートのキーワードリストをもとに、Zendeskに届いた問い合わせをスコアリングし、返信案を作成することも可能です。

まずは身近な問い合わせ対応などから、YoomのAIワーカーを体験してみてください。

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届いた問い合わせ内容を自ら解析し、カテゴリや優先度、感情までを瞬時に判定してSlackへ通知するAIワーカーです。チーム全体でスムーズな顧客対応を実現し、対応漏れや判断ミスの防止に繋がるため、問い合わせ対応の負担を軽減し、迅速な社内共有を行いたい方におすすめです。

試してみる

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■概要

日々届く多くの問い合わせに対し、内容の確認や優先順位の判断を手作業で行うのは非常に時間がかかり、対応の遅れにつながることもあります。特に、緊急性の高いクレームや重要な見積もり依頼を見落としてしまうと、信頼に関わる大きな問題になりかねません。このAIワーカーを活用すれば、届いた問い合わせ内容を自ら解析し、カテゴリや優先度、感情までを瞬時に判定します。その上で、あらかじめ指定したSlackのチャンネルへ適切な形で通知を行うため、チーム全体でスムーズな顧客対応を実現できます。

■このAIワーカーをおすすめする方

• 届く問い合わせの量が多く、優先順位の判断や振り分け作業に負担を感じているカスタマーサポート担当者の方
• 緊急度の高いクレームや重要な商談機会を逃さず、迅速に社内共有したいチームリーダーの方
• Slackを活用して、部門をまたいだ顧客対応のスピードを上げたいと考えている経営者の方

■AIワーカー設定の流れ

1. AIワーカーの「名前」や「役割」など、アシスタントとしての基本設定を行います。
2. AIワーカー内で使用するSlackをYoomと連携し、メッセージ送信などのアクションを設定します。普段お使いの他のチャットツールに変更することも可能です。
3. AIワーカーへの指示書となる「マニュアル」を、自社の運用ルールに合わせて作成・編集します。

■このAIワーカーのカスタムポイント

• マニュアル内の「# 分類・判定基準」にある「カテゴリ」や「優先度」の内容を、「【機能質問】：製品の仕様、使い方、不具合に関する問い合わせ 」や「【高】：即時の返信が必要なもの（クレーム、見積依頼、システムエラー報告等） 」などのように自社のビジネスモデルに合わせて調整してください。これにより、AIの判断精度が向上し、より実務に即した仕分けが可能になります。
• マニュアル内の「# 通知先決定」にて、判定結果に応じたSlackのチャンネル名を自社の環境に合わせて設定してください。
• 「# 手順」のメッセージ構成を調整することで、要約の文字数や通知フォーマットをチームが見やすい形式にカスタマイズできます。

■注意事項

• SlackとYoomを連携してください。
• AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
• 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。
• AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

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問い合わせ感情分析・返信案作成担当

Google スプレッドシートのキーワードリストに基づき、Zendeskに届いた問い合わせをスコアリングして最適な返信案を作成するAIワーカーです。感情に寄り添った対応と迅速な優先度判断により、担当者の心理的負荷を抑えつつ顧客満足度を向上させたい方におすすめです。

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■概要

日々寄せられる多くの問い合わせに対し、一つひとつ感情を汲み取りながら丁寧な返信を作成することは、カスタマーサポート担当者にとって大きな負担ではないでしょうか。特に、緊急性の高いクレームや重要な要望を見落としてしまうと、顧客満足度の低下に繋がる恐れもあります。このAIワーカーを活用すれば、Google スプレッドシートに蓄積されたキーワードリストに基づき、Zendeskに届いた問い合わせ内容を自ら判断してスコアリングし、感情に寄り添った最適な返信案やタグを自動で構成します。これにより、担当者の心理的負荷を抑えつつ、迅速かつ質の高い顧客対応を実現します。

■このAIワーカーをおすすめする方

• Zendeskを用いた顧客対応において、日々大量の問い合わせ対応に追われており、業務を効率化したいカスタマーサポート担当者
• 問い合わせの緊急度や感情を客観的に判断する基準を設け、チーム全体での対応品質を安定させたいと考えているマネージャー
• 顧客からの声をGoogle スプレッドシートなどで管理し、データに基づいた精度の高い返信を迅速に行いたいチームリーダー

■AIワーカー設定の流れ

1. まず最初に、AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本設定を行います。
2. 次に、AIワーカー内で使用するGoogle スプレッドシートやZendeskをYoomとマイアプリ連携し、必要なアクションを設定します。これらはお使いの他のアプリに変更することも可能です。
3. 最後に、AIワーカーへの指示書となる「マニュアル」を、自社の運用ルールや返信のトーンに合わせて作成・編集してください。マニュアルを詳細に設定することで、より実務に即した自律的な処理が可能になります。

■このAIワーカーのカスタムポイント

• マニュアル内の「# 分類・判定基準」にある「感情スコア」の定義を、「【スコア：高（不満・緊急）】：強い不満、怒りの表現、解約の示唆、または「至急」等の緊急要望が含まれる場合」などのように自社のサービス内容や顧客属性に合わせて調整してください。これにより、AIが自社の基準に沿って緊急度をより正確に判断できるようになります。
• Google スプレッドシートで管理する「注意すべきキーワード例」のリストを更新することで、最新のトラブル事例や禁止事項をAIの判断に即座に反映させることが可能です。
• マニュアル内の「# 手順」の返信文案の作成項目に、自社指定の定型文やブランドイメージに合わせた言葉遣いを設定することで、より自然で適切なアウトプットが得られるようになります。

■注意事項

• Google スプレッドシート、ZendeskとYoomを連携してください。
• AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
• 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。
• AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

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