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2026-09-29

AIエージェント導入企業の成功事例！部門別の活用法とツール選定の決定版

Kanade Nohara

🤖AIエージェントと生成AIの根本的な違い
📊【部門別】AIエージェントの活用例12選
⛓️「自律」と「制御」を両立するワークフロー型AIエージェントの視点
🛠️AIエージェント主要プラットフォーム比較
🏗️失敗を避けるためのAIエージェント導入3ステップ
🤝自社専用のAIエージェントを構築できるYoomテンプレート
💡まとめ
🔗Yoomでできること

AI技術の進化に伴い、単に文章を生成するだけでなく、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」が注目を集めています。多くの企業が導入を検討する一方で、「具体的にどのような業務で成果が出るのか」「どのプラットフォームを選ぶべきか」という悩みを抱えているのも事実です。
本記事では、AIエージェントを導入して成果を上げている企業の事例を部門別に詳しく解説します。さらに、近年の主要プラットフォーム比較や、失敗しないための導入ステップも紹介します。自社の業務効率を劇的に向上させるためのヒントとして、ぜひご活用ください。
※以降の内容は、2026年9月時点の情報です。

🤖AIエージェントと生成AIの根本的な違い

AIエージェントと従来の生成AIの最大の違いは、「自律性」と「実行力」にあります。

生成AIは主に指示に応じてコンテンツを生成する技術です。一方、AIエージェントは生成AIなどを活用し、目標達成に必要な手順を計画したうえで、設定された範囲内で外部ツールを使ってタスクを進める仕組みです。

指示待ちから「自律実行」への進化

生成AIを利用する場合、人間が「メールを書いて」「送信して」と逐一指示を出す必要があります。
一方、AIエージェントは、適切な権限や連携設定があれば、「問い合わせに対して返信し、CRMを更新しておいて」というゴールに基づき、内容のドラフト作成から送信、データの記録までを一連の流れとして実行できます。

外部ツールとの高度な連携

AIエージェントは、APIや専用コネクタなどを通じて、Slack、Salesforce、Google Workspaceなどの外部アプリと連携できる場合があります。
単なる情報の要約にとどまらず、連携設定と必要な権限があれば、Google スプレッドシートのデータを読み取って分析し、その結果をもとにSlackで担当者に通知するといった、複数のアプリケーションにまたがる処理も実行できます。

思考プロセス（推論）の可視化

昨今のAIエージェントのなかには、実行した手順や判断理由の要約を表示できるものがあります。これにより、実行手順や判断理由の要約が提供される場合、人間はAIの処理内容を確認しやすくなります。
ただし、要約だけで判断の正しさを完全に検証できるとは限らないため、ログや承認フローなどを併用する必要があります。

📊【部門別】AIエージェントの活用例12選

AIエージェントは、定型的でルールが明確な業務に導入することで、作業時間の削減や処理効率の向上が期待できます。
ここでは、4つの主要部門における代表的な活用例を3つずつ、計12例紹介します。

営業・マーケティング部門

営業現場では、事務作業の削減とリード分析の精度向上が主な導入メリットです。

商談ログの自動分析とSFA入力：
Web会議の録音データから重要な発言を抽出し、SalesforceなどのSFAに自動で項目入力を完了させます。
パーソナライズされた提案資料の自動作成：
顧客のWebサイトや過去のメール履歴をAIが調査し、その企業の課題に特化した提案スライドの構成案を自律的に作成します。
競合サイトの更新監視と差分レポート：
競合他社の価格変更や新機能のリリースを毎日チェックし、自社への影響を分析したレポートをマーケティングチームに送信します。

名刺管理サービスを展開するSansan株式会社は2025年11月より「Sansan AIエージェント」と「Sansan MCPサーバー」の提供を開始し、蓄積した名刺データと100万件以上の企業データベースを生成AIと統合して営業活動を支援する体制を構築しています。

カスタマーサービス部門

適切な運用体制を整えることで、サポート品質の標準化や、営業時間外を含む問い合わせへの迅速な対応が期待できます。

FAQ自律生成エージェント：
過去のチャットログやマニュアルから、直近の問い合わせ傾向を分析し、不足しているFAQ記事を下書きします。
日清食品グループ本社では、生成AI搭載のチャットボットを導入して社員からのバックオフィスへの問い合わせ対応を効率化し、問い合わせ件数の減少と担当者の業務集中度向上を実現しています。
クレーム一次対応と感情分析：
入力されたメッセージから感情や緊急度を推定し、謝罪文の下書き作成や担当者へのエスカレーションを支援します。重要なクレームは、担当者が内容を確認して対応します。
損害保険大手の東京海上日動火災保険は2026年3月より、コンタクトセンターにRightTouchのAIエージェントを本格導入し、問い合わせの一次振り分けと回答案の自動生成によって対応速度を高めています。
多言語リアルタイム翻訳・回答サポート：
海外からの問い合わせに対し、文脈を踏まえた回答の作成や翻訳を支援し、必要に応じて社内向けの日本語記録を作成します。内容は担当者が確認したうえで送信します。
SOMPOホールディングスは2026年1月より、Googleの「Gemini Enterprise」を全社員約3万人に展開し、保険査定・顧客対応・社内ナレッジ検索を横断的にAIエージェントが支援する体制を構築しています。

バックオフィス（人事・経理・総務）部門

定型業務の自動化により、入力や転記に伴うミスの削減と、管理業務の効率化が期待できます。

請求書照合と入金確認の自動化：
メールやストレージに届いた請求書PDFをAIが読み取り、会計システム上のデータと突合して差異がある場合のみ担当者に通知します。
株式会社ZOZOでは事業拡大に伴い月間の請求書枚数が急増したことを受け、AI-OCRと仕訳AIを組み合わせた請求書自動処理サービス「sweeep」を導入し、請求書100枚を約3分で自動仕訳できる体制を整えています。
採用候補者の自動スクリーニング：
求人要件と履歴書のスキルセットを比較し、候補者情報の整理や適合度の評価を支援します。面接候補日の抽出やメールの下書き作成も行えますが、選考判断は担当者が行います。
社内規定・ナレッジ検索コンシェルジュ：
「経費精算のルールは？」といった社員の質問に対し、社内ドキュメントから関連する箇所を検索し、根拠とともに回答します。回答内容は、必要に応じて担当部署が確認します。
LINEヤフー株式会社は2025年7月、全従業員約1万1,000人を対象に生成AI活用を義務化すると発表し、人事総務領域でも面接日程調整の自動化やスケジュール管理の効率化など複数のAI活用ツールを順次導入、部門全体で月間約1,600時間以上の工数削減を見込んでいます。

開発・システム運用部門

エンジニアの負担を軽減し、開発サイクルの高速化を支援します。

コードレビューと脆弱性検知エージェント：
プログラムの変更内容をAIが分析し、バグの可能性やセキュリティ上のリスクの検出を支援します。最終的なレビューはエンジニアが行います。
LINEヤフー株式会社は、全エンジニア約7,000名を対象に「GitHub Copilot for Business」の導入を進めています。正式導入に先立つ実証実験(2023年6月〜8月、約550名対象)では、エンジニア1人あたりの1日のコーディング時間が約1〜2時間削減され、一部指標では利用前後で約10〜30%の向上が確認されたことから本格導入が決定しました。
システムアラートの自動分類と復旧手順の提案：
サーバーエラーが発生した際、過去の障害対応ログなどを参照して原因候補や復旧手順を提示し、エンジニアによる対応を支援します。復旧コマンドの実行は、内容を確認したうえで行います。
テストコードの自動生成：
要件定義書の内容をもとに、テストケースやテストコードの作成を支援し、品質管理を効率化します。生成されたテストが要件やエッジケースを十分に網羅しているかは、エンジニアが確認します。

🚀YoomはAIエージェントの自律的な業務遂行を自動化できます

AIエージェントの導入は便利な反面、既存の社内システムとの連携設定や、プロンプトの調整、期待通りのアウトプットが得られるまでの試行錯誤といった手間がかかりますね。そんな問題もYoomなら解決できます！
Yoomを活用することで、複雑な初期設定や連携の手間から解放され、本来注力すべき戦略立案や顧客との深いコミュニケーションといったコア業務に集中できるようになります。
「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。

全社総合実務コンシェルジュ

チャットへの指示だけでAIが自ら判断し、GmailやGoogle スプレッドシート、freee会計など複数のアプリを横断して事務作業を自律的に遂行するAIワーカーです。報告や下書き作成を効率化し、現場業務や営業活動に専念できる環境を整えられるので、日々の細かな入力作業の負担を軽減したい方におすすめです。

試してみる

■概要

日々の業務において、日報の作成や経費精算、見積書の下書き準備といった細かな事務作業が積み重なり、本来注力すべき現場業務や営業活動を圧迫していませんか？複数のアプリを使い分ける手間や、情報の入力作業は、積み重なると大きな業務負荷となります。このAIワーカーを活用すれば、チャットを通じて指示を出すだけで、AIが内容を自ら判断して適切な処理を実行します。Gmail、Google Drive、Google スプレッドシート、Googleドキュメント、freee会計といった複数のアプリを横断し、情報の抽出から下書き作成までを自律的に遂行するため、現場の業務効率をスムーズに高めることができます。

■このAIワーカーをおすすめする方

現場での作業報告や在庫管理の更新を、チャットへの入力や音声だけで簡潔に終わらせたいと考えている現場担当者の方
領収書のデータ化やfreee会計への下書き登録を効率化し、経理処理の負担を軽減したい事務・経理担当者の方
商談後の見積書作成や送付メールの準備をスピードアップさせ、営業活動に専念したい営業担当者の方

■AIワーカー設定の流れ

AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本設定を行います。
AIワーカー内で使用するGmail、Google Drive、Google スプレッドシート、Googleドキュメント、freee会計をYoomとマイアプリ連携します。
現場の運用ルールや自社のフォーマットに合わせて、AIへの指示書となる「マニュアル」を編集・作成します。
使用するツールは、自社の環境に合わせて他のアプリへ自由に変更することも可能です。

■このAIワーカーのカスタムポイント

マニュアル内の「#専用の手順」項目を編集することで、自社独自の報告形式や計算ルールに基づいた処理が可能になります。
Google スプレッドシートのアクションでは、自社で使用している在庫管理表やデータベースのIDを任意で設定してください。
Google Driveのアクションにて保存先フォルダーを指定することで、作成された見積書などのドキュメントを適切な場所へ整理できます。
マニュアル内の「#注意事項」に自社の確認フローを追記することで、AIが作成した下書きを誰が確認するかといったルールを明確に定義でき、精度の高い運用が実現します。

■注意事項

Gmail、Google Drive、Google スプレッドシート、Googleドキュメント、freee会計と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。
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。

詳細を見るこのAIワーカーと働く

業務改善アシスタント

業務手順や課題を分析し、改善案の策定からGoogleドキュメントへの文書化、Slackでの共有までを自律的に行うAIワーカーです。複雑な業務手順の可視化やボトルネックの特定を迅速に行えるため、業務改善の工数を削減し、効率的に社内オペレーションを最適化したいチームリーダーや経営層の方におすすめです。

試してみる

■概要

日々の業務手順や課題を分析し、改善案をまとめる作業に負担を感じていませんか？複雑な業務手順の可視化や、具体的な自動化のアイデアを出すためには多くの時間と労力を要します。
このAIワーカーは、提供された業務手順や課題を自律的に分析し、ボトルネックの特定から改善カテゴリの判定まで行います。対話を通じてユーザーの自社ルールに沿った改善案を練り上げ、Googleドキュメントへの文書化からSlackでの共有までを自動で行います。

■このAIワーカーをおすすめする方

業務フローの改善や可視化を行いたいが、改善案をドキュメントにまとめる時間が不足している業務改善担当者の方
現状の課題を整理し、Yoomを活用した具体的な自動化フロー案をスピーディに策定したいと考えているチームリーダーの方
社内のオペレーションを改善し、コスト削減やリードタイム短縮を効率的に進めたいと考えている経営層の方

■AIワーカー設定の流れ

AIワーカーの「名前」や「説明」などの基本情報を設定し、AIワーカーを作成します。
使用ツールとして、GoogleドキュメントとSlackをYoomとマイアプリ連携します。
AIワーカーの指示書である「スキル」を、自社の改善カテゴリ判定基準やGoogleドキュメントのファイル名、構成案など設定し調整してください。

■このAIワーカーのカスタムポイント

スキル内の「#改善カテゴリ判定基準」に自社の定義を設定してください。これにより、AIが自社の運用に最適なカテゴリ分けを行い、的確な改善アドバイスを提供します。
スキル内の「#手順」におけるGoogleドキュメント構成を調整することで、決裁者が重視する項目を優先的に盛り込むなど、アウトプットの形式を自由にカスタマイズ可能です。
Slackの通知メッセージの体裁や、Googleドキュメントで保存される改善案のファイル名なども、実務環境に合わせて柔軟に変更できます。

■注意事項

Googleドキュメント、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。

詳細を見るこのAIワーカーと働く

⛓️「自律」と「制御」を両立するワークフロー型AIエージェントの視点

AIエージェントの導入において、現在主流となりつつあるのが「ワークフロー型」という考え方です。
AIエージェント開発の先進企業であるAnthropic社は、AIシステムを「LLMとツールが事前定義されたコードパスを通じて連携するワークフロー」と、「LLM自身がプロセスやツールの使用方法を動的に決定する自律型エージェント」の2種類に区分しています。完全自律型のAIは強力ですが、企業実務においては誤操作や情報漏洩といったリスク管理が重要になるため、多くの企業では人間が経路を設計できる「ワークフロー型」が選ばれる傾向にあります。

完全自律型AIに潜む「ビジネス上のリスク」

AIにすべての判断を任せる完全自律型には、プロンプトのわずかな違いで出力が不安定になる「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクが伴います。
総務省の令和6年版情報通信白書でも、生成AIは事実に基づかない誤った情報をもっともらしく生成することがあり、技術的な対策が検討されているものの完全に抑制できるものではないため、ユーザー自身が出力の正しさを確認することが望ましいと指摘されています。さらに、自律型AIエージェントが意図しないAPI操作やデータベース更新を行うことによるデータ破損、予期せぬトークン消費によるコスト増大といったリスクも軽視できません。
エージェントが自律的に判断できる範囲が広がるほど、誤操作が発生した際の業務影響も大きくなる点は、企業がAIエージェント導入を検討する上で押さえておくべきポイントです。

実務で選ばれる「制御可能な自律」の仕組み

ワークフロー型AIエージェントは、人間が定義した業務プロセス（ワークフロー）の中にAIの判断を組み込みます。「このステップではAかBかを判断する」「判断がつかない場合は人間に確認する」といったガードレールを設けることで、AIの柔軟性とビジネスの堅実性を両立させます。
Anthropic社も、ワークフローは明確に定義されたタスクに対して予測可能性と一貫性を提供する一方、エージェントは柔軟性とモデル主導の意思決定が大規模に必要な場合に適していると整理しており、業務の型が事前に設計できるかどうかが、ワークフロー型と自律型のどちらを選ぶかの分岐点になります。
定型的な承認業務、問い合わせ対応、データ入力チェックなど「手順が明確な業務」ほど、ワークフロー型AIエージェントとの親和性が高いといえます。

ハイブリッド設計による「ハルシネーション」対策

AIエージェントを企業で導入する際は、次の2つを組み合わせることで、ハルシネーション(もっともらしい誤情報の生成)や誤操作のリスクを抑えられます。

重要な判断の前に「人間による承認(Human-in-the-Loop)」を挟む
RAG(検索拡張生成)で、AIが参照するデータを社内ナレッジに限定する

この組み合わせは、現在の企業導入におけるベストプラクティスとされています。

対策1：重要な判断は人間が承認する

次のような処理は、AIに任せきりにせず、必ず人間の承認を挟む設計が推奨されています。

金銭が発生する処理
社外への送信
取り消せない操作(データ削除・契約締結など)

対策2：RAGで参照先を社内ナレッジに絞る

RAGとは、AIが回答する前に、社内資料などを検索してから答える仕組みです。経済産業省・総務省の「AI事業者ガイドライン(第1.1版)別添」(2025年3月公表)でも、RAGの効果が期待されると明記されています。

つまり、RAGを使うと次の2点が実現できます。

でたらめな回答が減る：AIが「調べてから答える」ため
根拠を確認できる：どの資料を参照したかが分かるため

社内ナレッジに参照範囲を限定することで、情報の正確性を担保しつつ、AIの推論能力を最大限に引き出すことが可能になります。

RAG導入時の注意点

コスト面のメリット：
ファインチューニングと異なり、モデルを再トレーニングせずに参照データを追加できます。
データ整備が必須：
社内文書に新旧バージョンが混在していると検索精度が落ち、古い情報を「正解」として拾ってしまうことがあります。RAG導入時は、データの整備とガバナンス体制もあわせて構築しましょう。

🛠️AIエージェント主要プラットフォーム比較

自社に最適なAIエージェントを構築するためのプラットフォームは多岐にわたります。
主要なツールの特徴と、課金体系の目安を整理しました。
※各サービスで課金単位が異なるため、料金は単純比較できません。

こんな人はこのツール

Salesforce Agentforce：
すでにSalesforceを使っていて、営業やカスタマーサポートを効率化したい人
Microsoft Copilot Studio：
Office 365を日常的に使っていて、プログラミングなしで(GUIで)AIエージェントを作りたい人
OpenAI Agents SDK：
自社に開発者がいて、APIを使って細かく動きを制御したい人
Google Vertex AI：
Google Cloudをすでに利用していて、大規模なデータを活用したい人

迷ったときは、「いま社内で使っているツールに合わせて選ぶ」のが基本です。既存の環境と相性のよいプラットフォームを選べば、導入の手間を抑えられます。

🏗️失敗を避けるためのAIエージェント導入3ステップ

AIエージェントを導入しても「使いどころがわからない」という事態を避けるため、以下のステップで進めるのが効果的です。

ステップ1：投資対効果の高い業務の特定

まずは、毎日発生しており、かつ手順がある程度明確な「高頻度の定型タスク」から選定します。
例えば「毎日30分かけているメールの仕分け」や「毎週1時間かかるレポート作成」などが最適です。

ステップ2：スモールスタートと検証

最初から全社の業務を自動化しようとせず、1つの部門、1つのタスクに絞って導入します。
一定期間運用し、十分な件数でAIの回答精度や外部ツールとの連携に問題がないか、実際の工数がどれだけ削減されたかを定量的に測定します。あわせて、誤回答時の影響や人による確認手順も確認します。

ステップ3：フィードバックループの構築

AIエージェントは一度作って終わりではありません。
現場のユーザーからの「この回答は不適切だった」「もっとこうしてほしい」というフィードバックをもとに、プロンプトや参照データ、外部ツールとの連携設定、必要に応じた人による確認手順を継続的に見直し、回答品質と安全性を高めていきます。

🤝自社専用のAIエージェントを構築できるYoomテンプレート

Yoomでは、プログラミングの知識がなくても、ドラッグ＆ドロップで簡単に自社専用のAIエージェント（AIワーカー）を作成できるテンプレートを豊富に用意しています。

日常的な事務をマルチにこなすAI秘書

チャットで依頼するだけで、カレンダーの予定調整からメール対応、会食の手配まで一連の秘書業務を自律的に実行します。細かい意図を汲み取りながら進めるため、経営層やチームリーダーの強力な右腕となります。

業務秘書担当

チャットで依頼するだけでカレンダー調整・メール対応・会食の手配など一連の秘書業務をまとめて実行するAIワーカーです。情報が不足している場合はAIが確認しながら進めるため、自社の運用ルールや依頼の細かな意図まで汲み取って業務を確実に完了させられるので、秘書業務に時間を取られず本来の仕事に集中したい方におすすめです。

試してみる

■概要
このAIワーカーはチャットで依頼するだけで、スキルに沿って必要なステップを順序立てて実行し、一連の秘書業務をまとめて進めてくれます。情報が不足していればAIから確認を取りながら進めるので、依頼の意図をくみ取りつつ業務を確実に完了させることができます。

■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。

詳細を見る  このAIワーカーと働く

営業活動の質を高める専門エージェント

商談データの分析や次の一手の提案など、営業組織の意思決定を支援するテンプレートも活用されています。

意思決定支援担当

Salesforceの商談データを自律的に分析し、優先すべき案件の特定から具体的なアクションの提案までを担うAIワーカーです。営業判断の標準化やフォロー漏れの防止により、成約率の向上と営業組織の意思決定の質を高められるので、データ管理や優先順位付けに課題を感じている方におすすめです。

試してみる

■概要
日々増え続ける商談データの中から、どの案件に注力すべきか判断に迷うことはありませんか？特に多くの商談を抱えていると、フォロー漏れや停滞案件の放置が発生し、成約のチャンスを逃してしまうことも少なくありません。このAIワーカーは、Salesforceの商談データを自律的に分析し、優先すべき案件の特定から具体的なネクストアクションの提案までを担います。ベテラン営業の視点を反映した判断基準に基づき、状況に応じた最適な施策を提示するため、営業組織全体の意思決定の質を高め、成約率の向上に寄与します。

■このAIワーカーをおすすめする方
Salesforceに蓄積された膨大な商談データの管理や優先順位付けに課題を感じている営業マネージャーの方
属人化しがちな営業判断を標準化し、チーム全体の成約率を底上げしたいと考えているチームリーダーの方
フォロー漏れを防ぎ、適切なタイミングで顧客へアプローチを行いたい営業担当者の方

■AIワーカー設定の流れ
AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本設定を行います。
Salesforce、Asana、Gmailなど、AIワーカー内で使用するアプリをYoomとマイアプリ連携します。
AIワーカーへの指示書となる「マニュアル」を、自社の営業戦略や運用ルールに合わせて作成・編集します。
※マニュアルの内容は、扱う商材や組織の規模に応じて自由に調整が可能です。また、使用ツールも普段お使いの他のアプリに柔軟に変更いただけます。

■このAIワーカーのカスタムポイント
マニュアル内の「# 優先度の判定基準」という項目に、自社の予算規模や注力したい条件を設定してください。これにより、AIが自社の戦略に合致した案件を精緻に特定できるようになります。
マニュアル内の「# アクション種別の分類基準」に、自社の業務フローに合わせた定義を設定してください。例えば、特定の条件下で「メール送信」を優先するといったルールを設けることで、実務に即したアウトプットが得られます。
マニュアル内の「# ベテラン営業の判断基準」に、成果を出している営業担当者のノウハウを言語化して設定してください。実務に即した具体的なアドバイスが得られるようになり、提案の質が向上します。

■注意事項
Salesforce、Asana、GmailとYoomを連携してください。
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。

詳細を見る  このAIワーカーと働く

業務プロセスを整理し可視化するエージェント

煩雑になった社内マニュアルや手順書を整理し、タスクの全体像を明確にするためのAIワーカーも人気です。

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。

詳細を見る  このAIワーカーと働く

意思決定の精度を上げる分析エージェント

複数のデータを突き合わせ、リスク分析や評価を自動で行いたい場合に最適なテンプレートです。

リスク分析サポートエージェント

入力された情報をもとにリスク分析・評価・対応策の提案を自動で行うAIワーカーです。事象の把握から影響範囲の整理、代替案の提示まで一連の分析作業を担うため、取引先や市場環境の変化に伴う対応に追われる調達・リスク管理担当の方や、根拠ある判断材料をもとにチームへの共有・意思決定をスムーズに進めたい管理職・経営層の方におすすめです。

試してみる

■概要
テキストやURLの情報をもとに、状況やリスクを整理し、対応方法を提案するAIワーカーです。自社のルールに合わせて判断するよう設定できます。

■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。

詳細を見る  このAIワーカーと働く

💡まとめ

AIエージェントは、もはや遠い未来の技術ではなく、2026年現在の企業活動において実用的なフェーズに入っています。導入事例から分かる通り、営業、サポート、バックオフィス、開発と、あらゆる部門で「人間とAIの協業」が成果を生み出しています。
大切なのは、AIにすべてを丸投げするのではなく、適切な「制御」と「ワークフロー」を設計することです。
まずは自社の課題を整理し、小さな業務からAIエージェントの力を借りてみることから始めてみてはいかがでしょうか。その一歩が、将来的な企業の競争力を左右することになるはずです。

🔗Yoomでできること

AIエージェントによる業務の自動化は、日々のオペレーションを効率化する強力な武器になります。しかし、設定や運用に時間がかかりすぎては本末転倒です。Yoomなら、直感的な操作でAIエージェントと多くのアプリを連携させ、理想の自動化環境を素早く構築できます。
これまで「手作業でやるしかない」と諦めていた転記作業や情報収集、分析業務から解放され、本来注力すべき創造的な仕事や顧客への価値提供に専念できる環境を手に入れましょう。

社内ナレッジ検索エージェント

ユーザーが質問すると、ストレージから関連情報を検索・抽出し、要約と参照元URLをセットで回答するAIワーカーです。社内に蓄積されたPDFや商談メモ、マニュアル等を一つひとつ確認する手間を省けるので、情報収集にかかる時間を減らしたい営業・業務担当の方や、検索結果をチャットツールやデータベースなどに共有・記録したいチームの方におすすめです。

試してみる

■概要

このAIワーカーは、ストレージ内のドキュメントを対象に、質問の意図を汲み取って関連する情報を検索・抽出し、要約した回答と参照元URLをセットで提示してくれます。内容の確認・修正を経た後は、チャットツールやデータベースへの共有・記録までを自動で行います。

■事前準備

AIワーカーが正確に情報を検索・抽出できるよう、参照の対象となるPDFや商談メモ、マニュアルなどの書類を、あらかじめ普段お使いのストレージに保存しておきましょう。ファイルが最新の状態に保たれているほど、より精度の高い回答が得られます。

■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