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Agentic Workflowの具体例10選｜4つの設計パターンと作り方を解説
AIが単なる「チャットの相手」から、自ら考え、判断し、業務を完結させる「自律的なパートナー」へと進化しています。
その鍵を握るのが「Agentic Workflow（エージェント的ワークフロー）」です。
従来の自動化ツール（RPA）や、一問一答で終わるAIチャットとは異なり、Agentic Workflowでは、LLM（大規模言語モデル）による計画やツール選択、出力の評価などを組み合わせてゴールを目指します。
本記事では、Agentic Workflowの基礎知識から、主要な4つの設計パターン、さらには具体的な活用事例まで、実務への導入を検討している方に向けてわかりやすく解説します。
🧠Agentic Workflow（エージェント的ワークフロー）とは
Agentic Workflowとは、LLMやAIエージェントをワークフローに組み込み、複数のステップを通じて目的の達成を目指す仕組みのことです。
構成によっては、AIが計画やツール選択、出力の評価などを担います。
従来のAI利用が一問一答の単発作業にとどまりやすかったのに対し、Agentic Workflowでは、複数の処理を組み合わせて一連の業務を進めます。
AIチャット・RPAとの違い
従来のAIチャットは、ユーザーからの入力に対して1回の出力を返す使い方が主流でした。
一方、Agentic Workflowは、AIが「次はどのツールを使うべきか」「今の出力に誤りはないか」を自ら判断し、必要に応じて何度も処理を繰り返します。
また、ルールベースのRPAとの最大の違いは「判断の柔軟性」です。
RPAはあらかじめ決められた手順を正確になぞるのに対し、Agentic Workflowは、設計や利用するモデルによっては「例外的なケース」や「曖昧な指示」に対しても、LLMの推論能力を用いて対応を判断できます。
4つの自律性レベル
AIが担う判断範囲を基準に、自律性を4つのレベルに整理します。
☑️［レベル1］固定フロー型
順序が決まったフローの一部にAIを組み込む。
☑️［レベル2］ルーター型
AIが内容を判断し、あらかじめ用意された分岐先へ振り分ける。
☑️［レベル3］ツール選択型
ゴール達成に必要なツール（APIなど）をAIが動的に選んで実行する。
☑️［レベル4］完全自律型
計画策定から実行、エラー修正まで、AIが広い範囲の判断を担う。
4つの構成要素
Agentic Workflowでは、以下の4つの要素が代表的に用いられます。
［1］計画（Planning）：複雑なゴールを小さなタスクに分解する能力。
［2］ツール（Tool-use）：外部APIやデータベース、計算機などを操作する手段。
［3］メモリ（Memory）：過去の情報やコンテキストを保持し、処理に活用する仕組み。
［4］振り返り（Reflection）：自身の出力を批判的に評価し、品質を高めるプロセス。
単純な転記作業だけでなく、顧客対応のトリアージや専門的なリサーチ、稟議の不備チェックといった業務にも活用でき、処理の効率化や属人化の解消につながる可能性があります。
🛠️代表的な4つの設計パターンと具体例
ここでは、AI研究の権威であるAndrew Ng氏が提唱する4つの主要パターンを解説します。
［1］反省（Reflection）｜自己修正による精度向上
🛠️ 具体例
プログラムのコードを生成した後、自身でデバッグを行い、エラーが出なくなるまで修正を繰り返す。
「書いた文章を一度自分で読み直し、誤字や論理の矛盾を修正してから提出する」という人間の行動をAIに行わせるパターンです。
AIに一度タスクを実行させた後、別のプロンプトでその成果物をレビューさせ、改善点を指摘させます。
その指摘を元に再生成を行うことで、1回の生成では見つけにくい誤りや改善点に対応できます。
［2］ツール利用（Tool-use）｜外部API連携によるアクション実行
🛠️ 具体例
顧客からの問い合わせに対し、現在の在庫状況をデータベースから取得して、正確な納期を回答する。
LLM単体では、外部の最新情報を取得したり、外部システムを操作したりすることはできません。また、計算やファイル操作も、専用のツールを使わなければ正確に実行できない場合があります。
そこで、AIに「ツール（関数）」を与え、必要に応じて検索機能や計算機、ファイル操作用のAPIなどを呼び出させるのがこのパターンです。
AIが「この質問に答えるにはWeb検索が必要だ」「この計算には計算機ツールを使うべきだ」と判断し、自らツールを操作します。
［3］計画（Planning）｜目的の細分化によるタスク生成
🛠️ 具体例
SEOキーワードを元に、構成案の作成、競合リサーチ、執筆、校閲という一連のプロセスを自動で組み立てて実行する。
「集客プランを立てて実行して」といった抽象的で複雑な指示を、AIが「ターゲット分析」「広告文作成」「媒体選定」などの細かいステップに分解するパターンです。
AIはまず全体計画を作成し、各ステップを順番に実行していきます。設計によっては、途中で状況が変わった際に、計画自体を修正することもできます。
［4］マルチエージェント（Multi-agent）｜AI同士の役割分担による協調
🛠️ 具体例
営業戦略の策定において、AIアナリストがデータを分析し、AIマーケターが施策を出し、AIマネージャーが予算との整合性をチェックする。
「ライター」「編集者」「校閲者」といった異なる役割を与えられた複数のAIエージェントが、互いにコミュニケーションを取りながら一つの成果物を作り上げるパターンです。
一つのAIにすべてを任せるのではなく、専門性を分担させることで複数の視点を取り入れ、より多角的なアウトプットを目指せます。
【補足】ワークフロー型との対応関係
従来のワークフロー構成要素と、Agenticなパターンの対応関係は以下の通りです。
🏢Agentic Workflowの業務活用例10選
Agentic Workflowは、多くのビジネス現場で高い効果を発揮することが期待されています。
［例1］SEO記事のリサーチ・作成
🎯 目的：検索上位を狙える記事構成と本文の自動生成
🤖 AIの判断ポイント：検索意図の分析、競合記事の不足要素の特定
📈 成果：記事制作におけるリサーチおよび構成案作成時間の短縮
［例2］カスタマーサポートの自動回答
🎯 目的：問い合わせ対応の迅速化と担当者の負担軽減
🤖 AIの判断ポイント：緊急度・カテゴリの判定、過去のFAQとの照合
📈 成果：1次回答までの待ち時間の短縮
［例3］経費精算・稟議の申請支援
🎯 目的：差し戻しゼロを目指す申請支援
🤖 AIの判断ポイント：社内規定との照合、適切な承認ルートの判定
📈 成果：申請不備による手戻りコストの削減
［例4］ソフトウェア開発のデバッグ
🎯 目的：エラー修正の自動化とコード品質の向上
🤖 AIの判断ポイント：バグの原因特定、修正案の有効性検証
📈 成果：軽微なバグ修正にかかるエンジニア工数の削減
［例5］営業リードの選別・フォローアップ
🎯 目的：有望顧客へのアプローチ漏れ防止
🤖 AIの判断ポイント：リードのスコアリング、相手にあわせた文面作成
📈 成果：商談化率の向上と営業準備の効率化
［例6］社内ヘルプデスクの一次対応
🎯 目的：バックオフィス部門への重複質問の削減
🤖 AIの判断ポイント：質問意図の解釈、社内マニュアルからの回答抽出
📈 成果：担当者が本来注力すべきコア業務時間の確保
［例7］書類の確認・突合
🎯 目的：支払いミスや契約違反の防止
🤖 AIの判断ポイント：金額の整合性、支払期限、重要項目の有無
📈 成果：目視確認によるヒューマンエラーの防止
［例8］業務プロセスの可視化
🎯 目的：業務フローの現状把握と課題抽出
🤖 AIの判断ポイント：手順の論理的構造化、ボトルネックの推定
📈 成果：業務改善（BPR）に向けた現状分析のスピードアップ
［例9］競合・市場トレンドの定点観測
🎯 目的：戦略策定に必要な最新情報の自動収集
🤖 AIの判断ポイント：ニュースの重要度選別、自社への影響分析
📈 成果：情報収集にかかる毎日のルーチンワークの削減
👉あわせて読みたい：「競合の動向を追いきれない…」AIで市場調査を効率化する方法
［例10］商品説明文の多言語展開
🎯 目的：大量の商品登録作業の効率化
🤖 AIの判断ポイント：訴求ポイントの抽出、自然な翻訳表現
📈 成果：グローバル展開におけるコンテンツ制作スピードの向上
向く業務／向かない業務
導入を検討する際は、以下のチェックリストで業務の適性を判定してください。
⭕️向く業務： 判断基準が言語化されているが、ケースが多く分岐が複雑
⭕️向く業務： 成果物の品質向上のために「振り返り」のプロセスが必要
⭕️向く業務： 複数の外部ツールを組み合わせて完結させる必要がある
❌向かない業務： 1円の狂いも許されない厳密な数値計算（AI単体での計算）
❌向かない業務： 手順が100%固定されており、AIの柔軟な判断を必要としない
⚙️Agentic Workflowを支える技術要素と主要フレームワーク
Agentic Workflowを実現するためには、単一のLLMだけでなく、複数の技術要素を組み合わせる「オーケストレーション」が必要です。
全体像（4つの層）
Agentic Workflowは主に以下の4つの層で構成されます。
✅ LLM（脳）：GPT系、Claude、Geminiなどの高度な推論モデル。
✅ ツール・連携（手足）：APIやMCP（Model Context Protocol）を介した外部操作。
✅ メモリ（記憶）：RAGや知識グラフを用いた情報の保持と検索。
✅ オーケストレーション（神経）：エージェントの動きを制御し、フローを管理する仕組み。
主要フレームワークの比較
高度なカスタマイズが必要な場合は開発が適していますが、現場での素早い改善が求められる場合は、ノーコードツールを選択するのが効率的です。
🚀YoomのAIワーカーなら、Agentic Workflowの構築をノーコードで実現できます
フレームワークで開発する場合はプログラミングの知識が必要ですが、YoomのAIワーカーなら、AIへの指示（スキル）を設定することで、現場の担当者でも判断を伴うフローを作成できます。
例えば、メールで届いた要望をAIが要件定義にまとめてNotionへ記録するフローや、問い合わせフォームの回答をAIが分析してSalesforceにリードを登録するフローを構築できます。
「これなら自分でもできそう！」と感じた方は、ぜひ以下からYoomを試してみてください。
■概要システム開発の要望や機能改善に関するメールを受け取るたびに、内容を整理して要件定義書を作成する作業は手間がかかるのではないでしょうか。担当者によってアウトプットの質にばらつきが出たり、ドキュメント化を失念したりするケースも少なくありません。このワークフローは、特定のメール受信をトリガーとして、AIエージェントが自動で要件定義を支援し、その結果をNotionに記録するため、こうした課題の削減に繋がります。■このテンプレートをおすすめする方- ユーザーからの要望メールをもとに、要件定義を行うプロダクトマネージャーや開発担当者の方
- AIエージェントを活用した要件定義支援のプロセスを自動化し、業務を効率化したい方
- Notionを情報集約のハブとして活用しており、手作業での転記に手間を感じている方
■このテンプレートを使うメリット- メールの内容をAIが自動で整理・要約するため、要件定義書の作成にかかる時間を短縮し、コア業務に集中できます。
- 担当者のスキルに依存せず、AIエージェントによる要件定義支援で一定の品質を担保でき、業務の属人化を防ぎます。
■フローボットの流れ- はじめに、NotionをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでメールトリガーを選択し、「メールが届いたら」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションで、AIワーカーに対して、受信したメールの内容から要件定義を行うためのマニュアル（指示）を作成します。
- 最後に、オペレーションでNotionの「データベースにアイテムを追加する」アクションを設定し、AIワーカーが生成した要件定義を記録します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション■このワークフローのカスタムポイント- メールトリガーでは、フローを起動する条件として、特定のメールアドレスや件名に含まれるキーワードなどを任意で設定してください。
- AIワーカーへの指示内容は、アウトプットの形式や分析の観点などを自由にカスタマイズすることができ、連携するNotionのアカウントや保存先のデータベースも任意で設定が可能です。
■注意事項- NotionとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- 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」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。
■概要問い合わせフォームから収集した顧客情報を、手作業で管理システムに入力し、内容を一件ずつ確認する作業に時間を要していませんか。 このワークフローを活用すれば、フォームに回答が送信されると、AIが自動で内容を分析し、Salesforceにリード情報として登録します。AIエージェント（AIワーカー）によって顧客管理を自動化し、迅速かつ的確な初期対応を実現することで、機会損失を防ぎます。■このテンプレートをおすすめする方- フォームからの問い合わせ対応とSalesforceへの手入力を効率化したい方
- AIエージェントによる顧客管理の自動化で、リードへの迅速な対応を実現したい方
- 問い合わせ内容の分析を自動化し、見込み顧客へのアプローチを最適化したい方
■このテンプレートを使うメリット- フォームへの回答からSalesforceへのリード登録までが自動化され、手作業での転記や内容分析にかかっていた時間を削減できます。
- 手作業による入力ミスや対応漏れを防ぎ、AIエージェント（AIワーカー）による顧客管理で、リード情報の質と対応の迅速性を高めます。
■フローボットの流れ- はじめに、SalesforceをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでフォームトリガーを選択し、フォームが送信されたらフローが起動するように設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを設定し、フォームの回答内容を分析してSalesforceにリードを登録するためのマニュアル（指示）を作成します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- フォームトリガーでは、ユーザーが情報を取得したい内容に合わせて、フォームのタイトルや質問項目を任意で編集してください。
- AIワーカーでは、利用したいAIモデルを選択し、問い合わせ内容をどのように分析してSalesforceに登録するか、具体的な指示を任意で設定してください。
■注意事項- SalesforceとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- 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。
- Salesforceでレコードの追加や更新を行う際は、Salesforceの入力形式に沿って設定を行ってください。例えば、Salesforceの入力形式が選択式かつ英語入力の場合、選択肢に存在しない値や異なる言語で入力した値はエラーとなりますのでご注意ください。
- 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」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。
- ユーザーからの要望メールをもとに、要件定義を行うプロダクトマネージャーや開発担当者の方
- AIエージェントを活用した要件定義支援のプロセスを自動化し、業務を効率化したい方
- Notionを情報集約のハブとして活用しており、手作業での転記に手間を感じている方
- メールの内容をAIが自動で整理・要約するため、要件定義書の作成にかかる時間を短縮し、コア業務に集中できます。
- 担当者のスキルに依存せず、AIエージェントによる要件定義支援で一定の品質を担保でき、業務の属人化を防ぎます。
- はじめに、NotionをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでメールトリガーを選択し、「メールが届いたら」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションで、AIワーカーに対して、受信したメールの内容から要件定義を行うためのマニュアル（指示）を作成します。
- 最後に、オペレーションでNotionの「データベースにアイテムを追加する」アクションを設定し、AIワーカーが生成した要件定義を記録します。
- メールトリガーでは、フローを起動する条件として、特定のメールアドレスや件名に含まれるキーワードなどを任意で設定してください。
- AIワーカーへの指示内容は、アウトプットの形式や分析の観点などを自由にカスタマイズすることができ、連携するNotionのアカウントや保存先のデータベースも任意で設定が可能です。
- NotionとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- 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」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。
- フォームからの問い合わせ対応とSalesforceへの手入力を効率化したい方
- AIエージェントによる顧客管理の自動化で、リードへの迅速な対応を実現したい方
- 問い合わせ内容の分析を自動化し、見込み顧客へのアプローチを最適化したい方
- フォームへの回答からSalesforceへのリード登録までが自動化され、手作業での転記や内容分析にかかっていた時間を削減できます。
- 手作業による入力ミスや対応漏れを防ぎ、AIエージェント（AIワーカー）による顧客管理で、リード情報の質と対応の迅速性を高めます。
- はじめに、SalesforceをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでフォームトリガーを選択し、フォームが送信されたらフローが起動するように設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを設定し、フォームの回答内容を分析してSalesforceにリードを登録するためのマニュアル（指示）を作成します。
■このワークフローのカスタムポイント
- フォームトリガーでは、ユーザーが情報を取得したい内容に合わせて、フォームのタイトルや質問項目を任意で編集してください。
- AIワーカーでは、利用したいAIモデルを選択し、問い合わせ内容をどのように分析してSalesforceに登録するか、具体的な指示を任意で設定してください。
- SalesforceとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- 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。
- Salesforceでレコードの追加や更新を行う際は、Salesforceの入力形式に沿って設定を行ってください。例えば、Salesforceの入力形式が選択式かつ英語入力の場合、選択肢に存在しない値や異なる言語で入力した値はエラーとなりますのでご注意ください。
- 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」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。
👉あわせて読みたい：AIオーケストレーションとは？基礎知識から導入メリットまでを徹底解説
🧭Agentic Workflowの作り方｜導入5ステップ
自律的なワークフローを安定稼働させるためには、以下のステップを踏むことが重要です。
［1］対象業務の選定
判断基準がある程度明確で、反復性の高い業務を選定します。
「問い合わせの分類」や「ドキュメントの一次チェック」など、失敗のリスクが低く効果が見えやすい定型的な判断業務から着手するのが理想的です。
［2］業務の分解
人間がその業務をどのような思考プロセスで進めているかを言語化し、ステップごとに分解します。
「まず情報を収集する」「次に内容を精査する」といった単位に分けることで、AIへの指示が具体的になります。
［3］自律範囲の決定
どこまでをAIに任せ、どこで人間が最終確認（承認）を行うかを明確に定めます。
特に、外部への送信や決済が伴う重要な工程には、必ず「人の目」を入れる設計にすることで、安全な運用が可能になります。
［4］ツールの接続
AIが業務を完結させるために必要なアプリやデータベースとのAPI連携を設定します。
主要なビジネスツールとシームレスに接続することで、情報の取得から更新までを自動で行える環境を整えます。
［5］動作の評価と改善
実際にフローを動かし、期待通りの精度やスピードで処理できているかを測定します。
AIの挙動に微調整が必要な場合は、指示書（スキル）を改善し、継続的にブラッシュアップを繰り返して完成度を高めます。
🛡️導入時に考慮すべき安全性とガバナンス
AIが自律的に動く際のリスクを抑えるための「ガードレール」を設計段階から組み込みます。
失敗パターンと対処法
安定運用のために、あらかじめ以下の失敗パターンとその対策を把握しておきましょう。
⚠️ 処理の無限ループ
終了条件が不明確だとAIが同じ処理を繰り返します。最大実行ステップ数を制限することで、異常なリソース消費を防げます。
⚠️ 意図しないツール実行
指示の曖昧さが誤操作を招きます。具体的で詳細な指示書（スキル）を用意し、重要な操作前には必ず人間の承認を挟む設計にしましょう。
⚠️ 過剰な権限付与
万が一の暴走時に被害が拡大します。AIに与えるツール権限は、読み取り専用（Read-only）にするなど必要最小限に留めることが鉄則です。
ガバナンスの要点
AIの自律性が高まるほど、予期せぬ挙動によるリスクも増大します。
そのため、実行ログの常時記録や、予算に基づいた自動停止、そして最終判断を人間が下す仕組み（Human-in-the-Loop）の実装が不可欠です。
- Human-in-the-Loop：重要な判断ポイントに人間の承認を挟む。
- コスト上限設定：予算超過を防ぐための実行回数制限。
- 動作ログの追跡：「なぜその判断をしたか」を後から検証可能にする。
これらを適切に設計することで、技術的な暴走を防ぎ、企業として責任あるAI運用を実現できます。
❓よくある質問（FAQ）
検討段階で特によく寄せられる質問をまとめました。
Q. Agentic WorkflowとAIエージェントの違いは何ですか？
AIエージェントは自律的に動く「主体」を指し、Agentic Workflowはそのエージェントが働く「仕組みやプロセス全体」を指します。
Q. RPAとはどう使い分けますか？
手順がほぼ固定された作業にはRPA、判断や柔軟な対応が必要な作業にはAgentic Workflowが適しています。
実際には、両者を組み合わせて使うこともできます。
Q. 小規模チームでも導入できますか？
はい。ノーコードツールを活用すれば、大規模な開発予算がなくても、現場主導でスモールスタートが可能です。
Q. 導入にプログラミングは必要ですか？
Yoomのようなノーコードプラットフォームを利用すれば、プログラミング不要で構築可能です。
👉あわせて読みたい：Agentic Workflow Toolsおすすめ8選比較｜設計パターン別の選び方
📝まとめ
Agentic Workflowは、AIが実務の一部を担う「自律的な業務パートナー」として機能する仕組みです。
今後のビジネス環境において、この技術を使いこなせるかどうかは、企業の生産性を左右する大きな分岐点となります。
まずは小さな業務から、AIとの協業を始めてみてください。
💡Yoomでできること
YoomのAgentic Workflowが優れている点は、高度な制御を「日本語の指示書（スキル）」で実現できることにあります。
- 日本語の指示書で行動原理を定義
- 「カスタムコネクト」による外部API操作の拡張
Yoomでは、AIエージェント（AIワーカー）に対して、その業務固有の知識や判断基準を「スキル」として追加できます。プログラミングを行わずにAIの行動をコントロール可能です。
また、カスタムコネクトを利用して、Yoomに用意されていない外部API操作をAIワーカーの使用ツールとして設定できます。
これらのテンプレートを起点にして、ぜひ業務の効率化を体験してみてください。
👇 複雑な業務手順をAIが整理し、可視化までをサポートします。
業務プロセス整理エージェント
マニュアルや手順書をもとに業務をタスク単位へ整理・見える化するAIワーカーです。情報が散在していてタスクの粒度や全体像がつかみにくい場合でも、業務分類・作業内容・担当者などの要素を抽出・整理しながら不明点はユーザーに確認して進めるため、業務の属人化解消や引き継ぎをスムーズにしたい方におすすめです。
試してみる
■概要資料をもとに、業務内容や担当者、作業頻度、工数などを整理するAIワーカーです。資料だけではわからないことがあれば、その都度確認しながら業務をまとめてくれます。
■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。
マニュアルや手順書をもとに業務をタスク単位へ整理・見える化するAIワーカーです。情報が散在していてタスクの粒度や全体像がつかみにくい場合でも、業務分類・作業内容・担当者などの要素を抽出・整理しながら不明点はユーザーに確認して進めるため、業務の属人化解消や引き継ぎをスムーズにしたい方におすすめです。
- 「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。
- 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。
👇 申請内容を読み取り、最適な承認ルートをAIがナビゲートします。
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。
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。
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。
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。
- 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。
👇 マニュアルなどから根拠に基づいた回答をAIが生成します。
ナレッジ回答担当
社内ナレッジから情報を検索し、根拠を明示して回答を生成するAIワーカーです。社内規定やマニュアルへの問い合わせ対応を自動化し、自己解決力を高めることで業務を効率化できるため、膨大な資料の確認に苦労している担当者や現場のメンバーにおすすめです。
試してみる
■概要社内規定や製品マニュアルが多岐にわたり、必要な情報を探し出すのに苦労していませんか？「あのルールはどうなっていたっけ？」「マニュアルのどこを見れば解決するの？」といった問い合わせへの対応は、担当者にとっても質問者にとっても負担になりがちです。このAIワーカーは、自社のナレッジベースから必要な情報を自律的に検索し、正確な回答を生成します。単に回答するだけでなく、根拠となる参照先を明示し、さらに関連する周辺知識のアドバイスまで行うため、社内の自己解決力を高める心強いパートナーとなります。
■このAIワーカーをおすすめする方- 社内規定や製品マニュアルの管理を担当しており、頻繁に発生する問い合わせ対応を効率化したいと考えている方
- 膨大なドキュメントの中から必要な情報を探す手間を省き、業務のスピードを上げたい現場のメンバーの方
- 自社のガイドラインに沿った一貫性のある回答を、社内の誰もが手軽に得られる環境を整えたい管理職の方
■事前準備
AIワーカーが自社のナレッジに基づいて正確に回答できるよう、自社の業務マニュアルやQ&A、社内規定などをまとめた「ナレッジベース（データソース）」をあらかじめ用意しておきましょう。Yoomと連携しているアプリであればどれでもナレッジベースとして利用できるので、普段お使いのツールを自由に設定してください。
その後、AIワーカーへのチャットで「◯◯（作成したナレッジベース名）を参照して」と指示することで、AIワーカーがその情報をもとに回答できるようになります。
■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」ご参照ください。
社内ナレッジから情報を検索し、根拠を明示して回答を生成するAIワーカーです。社内規定やマニュアルへの問い合わせ対応を自動化し、自己解決力を高めることで業務を効率化できるため、膨大な資料の確認に苦労している担当者や現場のメンバーにおすすめです。
- 社内規定や製品マニュアルの管理を担当しており、頻繁に発生する問い合わせ対応を効率化したいと考えている方
- 膨大なドキュメントの中から必要な情報を探す手間を省き、業務のスピードを上げたい現場のメンバーの方
- 自社のガイドラインに沿った一貫性のある回答を、社内の誰もが手軽に得られる環境を整えたい管理職の方
■事前準備
AIワーカーが自社のナレッジに基づいて正確に回答できるよう、自社の業務マニュアルやQ&A、社内規定などをまとめた「ナレッジベース（データソース）」をあらかじめ用意しておきましょう。Yoomと連携しているアプリであればどれでもナレッジベースとして利用できるので、普段お使いのツールを自由に設定してください。
その後、AIワーカーへのチャットで「◯◯（作成したナレッジベース名）を参照して」と指示することで、AIワーカーがその情報をもとに回答できるようになります。
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」ご参照ください。
プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
