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企業のAI活用事例まとめ｜AIエージェントで業務を効率化する部門別・業種別手法
「AIを導入したいけれど、具体的にどう活用すればいいのか分からない」と悩んでいませんか。
技術の進歩は凄まじく、かつての「便利なツール」という枠を超え、今やAIは自律して動く「パートナー」へと進化を遂げています。
本記事では、先行企業の成功事例から紐解く活用のポイントや、部門・業種別の具体的なシーン、さらに複数のAIを束ねて成果を最大化するAIオーケストレーションの考え方を詳しく解説します。
🏗️企業のAI活用は「試行」から「実践」へ！先行企業から学ぶ成功のポイント
企業のAI活用は試行段階から実際の業務に組み込む段階へ移行しつつあり、先行して導入を進めた企業には、いくつかの共通する成功パターンが存在します。
過去の成功例から、AI活用を成功させるための考え方について深掘りしてみましょう。
先行導入企業が「チャット式AI」から「自律して動くAI」へ転換した理由
これまでのAI活用は、人間が質問を投げかけ、AIがそれに答えるという「チャット形式」が主流でした。
しかし一部の企業では、AIがタスクを判断し、必要なアプリを操作して業務を支援・実行する「自律型」の活用が進められています。
この背景には、単なる情報検索だけでは業務のスピードアップに限界があるという気づきがありました。
例えば、顧客からの問い合わせに対して回答案を提示するだけでなく、AIが自律的に顧客管理システムを更新し、担当者へ通知を送るという一連の流れを自動化できないかと考えたのです。
このように適切な範囲の処理をAIに任せることで、業務工数を大幅に削減できる可能性があります。
導入を成功に導くAIエージェントと生成AIの最適な役割分担
AI導入で成果を出すためには、生成AIとAIエージェントの特性を理解し、適切に使い分けることが必要です。
生成AIは文章や画像の生成、要約、分類、推論などを担う基盤技術。
対してAIエージェントは、こうしたAIモデルにツール利用や条件分岐、ワークフロー実行などを組み合わせ、複数の処理を連続して実行する仕組みです。
実際の機能や自律性はサービスごとに異なるものの、生成AIはコンテンツ作成や分析に、AIエージェントは外部アプリとの連携や複数ステップの業務フローに活用しやすい傾向があります。
AIを導入している企業の一部では、生成AIで作成したコンテンツをAIエージェントが通知・配信するなど、役割を組み合わせたワークフローを構築している例が見られます。
クリエイティブな活動と定型的な実行作業両方の自動化を、各AIの役割分担によって実現しているのです。
現場での定着率を上げるAI導入の進め方
せっかくAIを導入しても、現場で使われなければ意味がありません。
定着率を高めている企業は、トップダウンでの導入指示だけでなく、現場の小さな不便を解消することから始めています。
現場の社員が「AIを使うことで自分の仕事が楽になった」と実感できることが、中長期的な競争力の源泉となります。
具体的な導入手順としておすすめなのが、以下の3つのステップです。
- 日常的な単純作業（メール転記など）の自動化により、成功体験を作る
- 業務フローの一部を、段階的にAIエージェントへ置き換える
- AI活用スキルを評価項目に入れるなど、組織としての取り組みを進める
このように技術的な導入と並行して社員の意識改革にも取り組むことが、AIをうまく業務に取り入れるポイントです。
🏢【部門別】AIの具体的な活用事例
AIの活用範囲は、もはや特定の部署に限定されません。
営業、マーケ、人事、法務、開発といったあらゆる部門において、それぞれの課題に特化した自律的な仕組みが構築されています。
ここでは、部門ごとにどのような変革が起きているのかを具体的に見ていきましょう。
営業部門：商談分析とネクストアクションの自動提案
営業部門では、商談の録音データやメモをAIが解析し、失注リスクの検知や次に取るべき行動を自動でサジェストする仕組みが導入されています。
具体的には以下のような流れで業務が自律化されます。
- Web会議の自動文字起こしと要約
- 顧客の関心事や課題の抽出
- CRM（顧客管理システム）への商談履歴の自動登録
- 最適なフォローアップメールのドラフト作成
営業担当者は、AIが作成した情報を確認し、最終的な判断を下すだけで済むため、商談の準備時間を大幅に削減し、より多くの顧客接点を持つことが可能になります。
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【営業のためのAIエージェント】返信作成とCRM入力はどこまで自動化できるか
マーケティング部門：マルチモーダルAIによるコンテンツ量産と最適化
マーケティング部門では、テキストだけでなく画像や動画も同時に扱うマルチモーダルAIの活用が主流です。
一つの企画案からSNS投稿用画像、ブログ記事、ショート動画など配信先に合わせた複数のコンテンツを生成し、各チャネルに最適化して配信できます。
また、量産化だけでなく、以下のようなデータに基づいた最適化もAIが行います。
- ターゲット属性に合わせたキャッチコピーの自動生成
- 広告バナーのABテスト用パターンの作成
- ユーザーの反応に基づいた投稿スケジュールの自動調整
これまでは膨大なクリエイティブ制作費や運用工数がかかっていた施策も、低コストかつハイスピードで回せるようになり、マーケターは市場分析や戦略のアップデートに注力できるようになります。
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生成AIのマーケティング活用事例｜広告コピーやバナー案をAIに作らせてみた
人事・総務部門：採用リサーチからオンボーディングまでの自律遂行
採用業務では、応募書類の整理や求人要件との照合をAIで支援する活用が考えられます。
さらに、採用後の入社手続きや研修スケジュールの調整といったオンボーディング業務も自律化できます。
人事・総務における主な自動化シーンは以下の通りです。
- 適性検査結果や応募書類の整理
- 照合による一次選考の支援
- 入社予定者への必要書類提出の自動督促と回収
- 社内規定やFAQに対するAIチャットボットによる24時間回答
これらの定型業務をAIに任せることで、人事担当者は社員のエンゲージメント向上や組織開発といった、対人でしか解決できない重要なテーマに時間を割けるようになります。
ただし、SNS情報の利用やAIによる選考は、個人情報保護、公平性、差別防止、本人への説明などを踏まえ、法務・人事部門の確認と人間による最終判断が必要です。
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【ノーコードで実現】AIによる人事評価を自動化し、結果を活用する方法
法務・知財部門：契約書レビューの自動化と法的リスクの先行予測
法務部門において、AIは契約書の条項比較、抜け漏れの確認、修正候補の提示などを支援できます。
参照できる契約データや法令情報をもとに、条項の差異やリスク候補の確認が可能です。
法的なリスク管理の効率化手法としては以下が挙げられます。
- 契約書のドラフト作成や標準雛形との差異抽出
- 機密保持契約（NDA）などの定型的な契約の自動審査
- コンプライアンスに関わるニュースや法令情報の自動監視と社内通知
専門性の高い法務メンバーが単純なリーガルチェック作業から解放されることで、M&Aや戦略的な知財保護といった経営に直結する法務相談に注力できる環境が整います。
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【法務におけるAI活用方法を解説】契約書チェック業務で実践レビュー
開発部門：Agentic Engineeringによるソフトウェア開発の高速化
ソフトウェア開発の現場では、AIがコードを書くだけでなく、テストの実行、バグの特定、さらには修正案の適用までを行う「Agentic Engineering（エージェンティック・エンジニアリング）」が注目されています。
AIを「単なるコード生成ツール」ではなく、ソフトウェア開発を自律的に進める開発パートナーとして活用する考え方です。
AIが開発プロセスの一部を担うのではなく、開発者と協調して動くことで、開発スピードはこれまでより大きく加速しています。
エンジニアの作業を補佐する動きは、主に以下の通りです。
- 仕様書に基づいたコードの自動生成とドキュメント作成
- パイプライン内での自動テストとエラー修正
- コードの脆弱性診断とセキュリティ対策の自動適用
開発者は、複雑なアーキテクチャ設計やUXの磨き込みといった、よりクリエイティブで本質的な設計に集中できるようになります。
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AIによるコードレビューとは？ツール比較と実践結果
🏭【業種別】現場で広がるAI活用シーン
AIがもたらす革命はオフィス業務だけに留まりません。
実店舗や工場、建設現場といった「フィジカルな現場」においても、その活用は急速に広がっています。
製造業：設備故障の予知保全と画像検査の見逃しゼロ化
製造現場では、センサーデータとAIを組み合わせた「予知保全」の導入が進んでいます。
これはモーターの振動や温度に現れるわずかな予兆をAIが検知し、故障前に部品交換を指示する仕組みです。
この技術の活用により、工場の稼働停止（ダウンタイム）を最小限に抑えることが可能となりました。
また、人間が見落としやすい微細なキズや欠陥の検出を支援する「AI画像検査」も、さまざまな現場で不可欠な技術となっています。
一例を挙げると、トヨタ車体とCTCは、製造データとマルチモーダルAIエージェントを活用した品質管理の共同研究を推進中です。
熟練技能者の経験や判断をAIで再現することで、品質判定の精度向上や円滑な技能伝承につなげることが期待されています。
建設業：ドローン連携による現場監督業務の自律化
建設現場では、自動飛行ドローンで撮影した画像や点群データを設計データと比較し、工事の進捗確認や出来高管理を効率化する取り組みが加速しています。
BIM（ビルディング・インフォメーション・モデリング）などの設計情報と実際の施工状況を照らし合わせ、計画との差異を把握する仕組みの実証も進みました。
なお、現場への導入範囲や自動化の程度については、環境や運用体制に応じた最適な形が模索されています。
大林組や竹中工務店といった大手ゼネコンでは、AIによる設計検討の高速化や施工ロボットの自律制御を積極的に進めているところです。
こうした技術は、人手不足が深刻な建設現場の業務効率化や、施工管理の省力化に大きく寄与するでしょう。
デジタルデータを活用した「現場の可視化」は、監督の進捗確認や安全管理を強力にバックアップしています。
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「建築業界におけるDXはメリットしかない」｜オープンハウス・アーキテクトがYoomを導入
物流業：ヤマト運輸に見る需要予測と配送最適化
物流業界の持続可能性を支えるのは、膨大なデータと外部環境を組み合わせたAIの知能です。
ヤマト運輸では、データを活用した配送業務量の予測に基づき、適正な車両・担当者配置や配送ルートを効率化しています。
また、個人顧客からの集荷依頼にはAIオペレータを導入。これにより、コールセンターの負担を軽減しつつ、スムーズな受付を実現しました。
これらの取り組みは、配送現場からバックオフィスまで、物流業務全体の効率化を多角的に支援するものと言えます。
小売業：セブン-イレブンが実践する需要予測と商品開発
コンビニエンスストアの店舗経営に取り入れられているのが、AIによる「発注の自動化」です。
セブン‐イレブン・ジャパンでは、過去の販売実績や気象情報を分析して発注を支援するAIシステムを導入。発注業務にかかる時間を約40％削減したとの報告もあり、品切れ防止と店舗業務の効率化を両立させています。
さらに、社内に蓄積された商品情報や過去事例を生成AIで検索・活用できる「AIライブラリー」を整備し、商品企画や販促物制作のスピードアップを図っています。
加えて、パートナー企業と小売向けヒューマノイドロボット「Astra」の開発・検証にも着手。現在は活用可能性を検討している段階ですが、将来的な構想として品出しや清掃業務の自律化も見据えています。
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【ノーコードで実現】AIを活用して発注業務を自動化し、予測精度を向上させる方法
金融業：三菱UFJ銀行による全行員ChatGPT展開と営業革新
金融業界は、AIを介して「信頼と効率」を高めるフェーズへ突入しました。
三菱UFJ銀行は2026年から、全行員約3万5,000人を対象にChatGPT Enterpriseを順次展開。日常業務への浸透を図り、業務効率化や金融サービスの高度化を推し進めています。
金融機関での主な活用シーンとしては、ニュースや財務データの分析、営業資料の作成支援などが挙げられます。
こうした補助的なAI活用は、担当者の情報収集時間を短縮し、より質の高い顧客提案を可能にするでしょう。
厳格なセキュリティ環境を担保しながら、次世代の金融サービスへと進化を続けています。
🎻今、企業でのAI活用に必要な「AIオーケストレーション」という考え方
単体のAIを導入するだけでは、真の意味で業務を変えることはできません。
今注目されているのは、複数のAIやシステムを巧みに操り、一連のプロセスとして完結させる「AIオーケストレーション」という考え方です。
▼詳しくは以下の記事をご覧ください
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 | Yoom
ChatGPTのような高性能なAIでも、単体ではアプリへのデータ入力や他部署への承認依頼まではこなせません。
個別のタスクを自動化する段階から、複数のタスクが連携する「業務フロー全体」をAIで動かす段階へと視点を引き上げることが重要です。
AIオーケストレーションが進化すると、リサーチ担当・分析担当・ライティング担当のAIが協力し合い、一つの成果物を作り上げるような「AIのチーム」に仕事を任せられるようになります。人は目標設定や承認、例外処理を担い、AIが各工程を支援・実行する運用が今後広がっていくと考えられます。
AIオーケストレーションの真骨頂は、AI同士の連携に留まらず、Slack・Salesforce・Notionなどの既存SaaSや社内システムとも自由自在に繋がれる点です。
AIが指揮者となって各アプリを奏でるように業務を遂行することで、企業は複数の業務工程を効率化し、生産性向上を目指しやすくなります。
💡企業ですぐに試せるAIの活用ステップ
理論を学んだ後は、実際に小さなところからAIを動かしてみましょう。
ここでは実際の業務を想定し、明日の業務からでも取り入れられる具体的なステップを紹介します。
AIチームによるプロジェクト文書の自動作成
特定の目的を持った複数のAIを組み合わせ、プロジェクトの企画書や要件定義書を自動で作成するフローを構築します。
- 目的やターゲットを指示し、企画担当AIに骨子案を作成させる
- 作成された案を、リスク管理担当AIが矛盾や懸念点がないかチェックする
- 最後にライター担当AIが、洗練された文章へと仕上げる
このように、AI同士に役割を与えてリレー形式で作業させることで、人間が一人で書き上げるよりも多角的な視点が含まれた高品質な文書が手に入ります。
現場写真の解析による資材発注の自律実行
製造や建設現場において、現場の状況をAIが「見て」判断し、必要なアクションを自動で起こす仕組みです。
- スマートフォンや固定カメラで現場の資材置き場を撮影
- 画像解析AIが資材の在庫量を判定し、あらかじめ設定した閾値を下回っているか確認
- 閾値を下回った場合、AIが発注候補を作成し、金額や納期などの条件を確認したうえで担当者の承認後に発注
このような運用が考えられます。
人間が在庫を数えて発注書を書く手間が減り、発注漏れによる現場の停滞を防げます。
顧客対応履歴に基づいた自律的なカスタマーサクセス対応
受動的なカスタマーサポートから、能動的なカスタマーサクセスへとAIが進化させます。
- 日々の問い合わせ内容や利用ログをAIが監視
- 解約の予兆がある顧客や、特定の機能を使いこなせていない顧客をAIが自動で特定
- その顧客に合わせたメール案や活用事例を自動作成
- 送信前に担当者が確認したうえで送信
顧客が困る前にAIが先回りしてサポートを提供することで、LTV（顧客生涯価値）の最大化に貢献します。
YoomはAIを使った業務フローを自動化できます
AIエージェントによる業務の自律化は便利な反面、複数のツールの連携や条件分岐の設定といった手間がかかりますね。
Yoomなら、コードを書かず画面の指示に従うだけでアプリ連携や業務フローの設定が可能です。
設定後はデータ入力や通知、メール対応などを自動化でき、戦略立案や顧客対応といったコア業務に集中できる環境が整います。
「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。
Yoomには一からフローを組まなくても使えるテンプレートが数多く用意されています。
例えば、営業先の情報収集から提案文作成までを自動化したり、会議の議事録作成を自動化したりすることが可能です。
- Google スプレッドシートのリストをもとに、手作業で営業メールを作成している方
- Gmailを活用し、より効率的に質の高い営業リードの生成を目指しているご担当者様
- AIの活用によって、パーソナライズされた営業アプローチを自動化したいチームリーダーの方
- Google スプレッドシートに情報を追加するだけで、リサーチからメール文面生成までを自動化できるため、手作業の時間を削減できます。
- AIがリサーチに基づき文面を生成するため、担当者による品質のばらつきを防ぎ、チーム全体の営業アプローチの質を均一に保てます。
- はじめに、GmailとGoogle スプレッドシートをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が追加されたら」というアクションを設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを設定し、リサーチ、および、それに基づき営業リード獲得に特化したメール文面を作成し送信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
- トリガーで設定するGoogle スプレッドシートは、実際に営業リストとして管理しているファイルへ任意に変更してください。
- AIワーカーへの指示（プロンプト）は、自社の営業スタイルやターゲットに合わせて自由にカスタマイズが可能です。
- Google スプレッドシートとGmailのそれぞれと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。
- Google スプレッドシートをアプリトリガーとして使用する際の注意事項は「【アプリトリガー】Google スプレッドシートのトリガーにおける注意事項」を参照してください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- Web会議後の議事録作成や内容の分析に、多くの時間を費やしている方
- AIを活用した会議の自動分析によって、チームの生産性を向上させたい方
- 会議で決定した事項の共有やタスク化を、より迅速かつ正確に行いたい方
- Web会議終了後、AIが自動で会議内容を分析しSlackへ通知するため、議事録作成や要約にかかっていた時間を削減できます
- AIによる分析プロセスが標準化されることで、担当者による分析の質や粒度のばらつきを防ぎ、属人化の解消に繋がります
- はじめに、SlackをYoomと連携します
- 次に、トリガーでWeb会議機能を選択し、「Web会議の文字起こしが完了したら」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ワーカーを選択し、トリガーで取得した文字起こしデータをもとに、会議の分析やフィードバック生成を行いSlackに通知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
- Web会議機能のトリガー設定では、分析の対象としたいWeb会議の招待URLを任意で設定してください
- AIワーカーのオペレーションでは、会議の要約やネクストアクションの抽出など、目的に応じて分析内容を指示するマニュアルを任意で設定可能です
- Slack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。
- Web会議トリガーの設定方法や注意点は「Web会議トリガーの設定方法」をご参照ください。
- 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。
⚠️企業でAI活用する際に陥りやすい落とし穴と回避策
AIによる効率化は魅力的ですが、導入方法を誤ると「低品質なアウトプットの量産」や「法的リスクの露呈」といった事態を招きかねません。
リスクを正しく認識し、対策を講じることが重要です。
ハルシネーション（虚偽回答）を抑えるためのRAG実装による精度向上
AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」は、ビジネス利用において最大の懸念点です。
そんな悩みの軽減に役立つRAG（Retrieval-Augmented Generation 検索拡張生成）は、社内文書や最新の外部情報を検索し、その結果を回答生成に利用する方法です。
NotebookLM、Difyなど多数のサービスで対応しており、ナレッジベースに文書を登録するなどの方法で構築できます。
適切に設計すれば、回答の根拠を示したり、モデルの学習データに含まれない情報を参照したりできます。
RAGを導入することで、以下のような効果が得られます。
- AIの学習データに含まれない情報も、検索結果として回答生成に利用できる
- 検索結果の参照元を回答に表示できる
- 検索結果が不十分な場合に回答を控えるよう設計できる
AIの頭脳に頼るだけでなく、正しい「知識源」を与えることで、実務に耐えうる精度を確保できます。
ただし、上記が適切に機能するかは検索精度や設定に左右されます。
EU AI規制法に準拠したガバナンス体制の構築とセキュリティ確保
EU域内でAIシステムを提供・導入する企業や、EU域内で利用されるAIシステムに関わる企業は、提供者・導入者などの立場やAIの用途、リスク分類に応じて、EU AI規則の適用関係を確認する必要があります。
AIの用途によっては高リスクAIなどに分類され、透明性、リスク管理、人間による監督などの対応が求められる場合があります。
企業が取るべきセキュリティ対策には以下のようなものがあります。
- 入力データの取り扱いや学習利用の有無を確認し、必要に応じて適切な設定を行う
- AIの利用に関する社内規定（ガイドライン）の策定
- 人間による確認や承認フローの設置
技術的な対策だけでなく、法務やセキュリティ担当を交えた組織的なガバナンスを効かせることが、持続可能なAI活用の絶対条件です。
📝まとめ
企業におけるAI活用は、もはや単なる効率化ツールではなく、自律的に業務を遂行する組織のOSへと進化しています。
先行企業の事例から分かる通り、成功の鍵は単体AIの導入に留まらず、複数のAIやシステムを連携させる「AIオーケストレーション」にあります。
リスクを適切に管理しながら、まずは小さな業務の自律化から始めて、AIと共に成長する次世代の組織を目指しましょう。
Yoomでできること
AIの活用は可能性を広げる一方で、膨大なデータの整理や各ツールへの正確な入力など、どうしても細かな「準備作業」がつきまといますね。
そんな問題もYoomなら解決できます！
Yoomを活用することで、定型的な作業の一部をAIワーカーに任せ、クリエイティブな発想や意思決定に集中しやすくなります。
「業務をもっと自律化したい」と感じた方は、ぜひ以下からYoomの詳細を確認してみてください。
- 自社の実態データに基づいた精度の高い組織診断と人事施策の立案を行いたい人事担当者の方
- AIエージェントを活用して組織の状態を継続的に可視化し、意思決定の迅速化を図りたい経営層の方
- 部署間の連携や心理的安全性の状況を客観的に把握し、職場環境を改善したいマネージャーの方
- 定期的にSlackの会話を自動で収集・分析するため、手作業では困難だった組織全体の傾向把握や課題抽出を効率的に行えます。
- AIが客観的なデータに基づき「優先度」や「期待効果」を付与した施策を提案するため、自社に最適な人事コンサルティングの内容をスムーズに実務へ反映できます。
- はじめに、SlackとGmailをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでスケジュールトリガーを選択し、フローを定期的に実行するスケジュールを設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを設定し、Slackの指定期間メッセージを取得して組織診断・人事コンサルティング施策提案を行い、Gmailで送信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
- スケジュールトリガーでは、このワークフローを実行する曜日や時刻（毎週月曜日朝9時など）を任意で設定してください。
- 分析対象とするSlackのチャンネルや、メッセージを取得する期間は任意で設定することが可能です。
- AIワーカーへの指示内容は、分析の観点やレポートのフォーマットなど、目的に合わせて自由にカスタマイズしてください。
- AIが作成した施策の報告先メールアドレスも任意で設定できます。
- Slack、Gmailのそれぞれと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。
■このテンプレートをおすすめする方
- Salesforceの商談データ確認や分析に、毎朝多くの時間を費やしている営業マネージャーの方
- AIワーカーを活用して、営業担当者への具体的なアクション指示やアドバイスを自動化したいと考えているチームリーダーの方
- 営業活動の進捗管理をGoogle スプレッドシートで一括管理し、チーム全体で効率的に共有したい組織の方
■このテンプレートを使うメリット
- Salesforceの膨大な商談情報をAIワーカーが分析し、注力案件を自動で特定するため、情報の取捨選択に要していた時間を短縮し、スムーズな意思決定を支援します。
- AIワーカーが提案したアクションに基づいてGmailの下書きやAsanaへのタスクが自動作成されるため、営業担当者は内容を確認対応するだけで済み、実務のスピードが向上します。
■フローボットの流れ
- はじめに、Asana、Gmail、Google スプレッドシート、Salesforce、SlackをYoomと連携します。
- 次に、スケジュールトリガーで、フローを起動したい任意のタイミングを設定します。
- 次に、AIワーカーで、Salesforceの商談データを分析して優先案件の特定とアクションの提案を行うためのマニュアル（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
- AIワーカーのマニュアル設定では、自社の営業基準に合わせた優先度の判断ロジックや、提案してほしいアクションのトーンなどを詳細に指示してください。
- Google スプレッドシートのアクション設定では、分析結果を書き出す対象のシートや項目を、自社の管理フォーマットに合わせて調整してください。
- Slackの通知設定では、通知を送るチャンネルや、担当者が一目で内容を把握できるようなメッセージ形式にカスタムしてください。
■注意事項
- Asana、Gmail、Google スプレッドシート、Salesforce、Slackのそれぞれと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はミニプラン以上で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・パーソナル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。
- ミニプラン・チームプラン・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。。
- 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。
- AIワーカー内で20件を超える大容量データの取得やループ処理を行うと、タスクを著しく消費する可能性があるためご注意ください。
プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
