企業がAI活用で成果を出すための実践ガイド｜営業資料作成などの事例と導入手順

多くの企業が「AIをどう活用すべきか」という段階から、「いかにして実業務で成果を出すか」という実践的なフェーズへと移行しました。しかし、実際に導入を進めてみると、期待したほどの効果が得られなかったり、現場への定着に苦戦したりといった課題に直面することも少なくありません。
本記事では、AI活用で先行する企業の導入事例を部門別に詳しく紹介するとともに、失敗しないためのステップや、AIと人間が共存するための考え方を分かりやすく解説します！

📊企業におけるAI活用の現状とトレンド

ここでは、企業のAI活用がどのように進化しているのか、そしてAI導入による効果をいかに高めていくのかという2つの観点から、現在のトレンドを解説します。

✔️チャット型からエージェント型へ

これまでのAI活用は、人間がAIに対して質問を投げかけ、AIが回答を返すという「チャット形式」が主流でした。しかし近年は、AIが目的に応じて必要なツールを使い、複数のタスクを実行する「エージェント型（AIワーカー型）」への関心が高まっています。
エージェント型の最大の特徴は、人間がいちいち細かな指示を出さなくても、AIが背景や目的を汲み取って自律的に動く点にあります。例えば、資料作成を依頼すれば

1. 必要なデータを社内サーバーから検索する
2. グラフを作成する
3. スライドにまとめる

というところまでをAIが一貫して行います。
これにより、組織全体のオペレーションスピードが劇的に向上しています。

✔️AI活用のROIを可視化・最大化

AI導入において重要な課題の一つが、その投資に対してどれだけの見返りがあるかを明確にすることです。以前は「なんとなく便利になった」という定性的な評価に留まることが多かったのですが、現在は

• 「年間で何時間の削減に繋がったか」
• 「それによって人件費がいくら浮いたか」

といった定量的な指標が測定されるようになっています。
ROIを最大化するためには、AIによって創出された「余剰時間」をいかに価値の高い業務に振り向けるかが鍵となります。先進的な企業では、AI導入と同時に組織の評価制度や業務フローを見直し、AIの恩恵を最大限に引き出す体制を整えています。

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・AI活用のメリット・デメリットとは？成功企業に共通する特徴と導入ステップ

・企業のAI導入とは？進め方・費用・事例を一気に解説

🚀YoomはAIを活用した業務の自律化を推進します

AIによる業務の効率化は、日々の生産性を向上させる強力な武器となります。
しかし、その一方で「AIが出力したデータを別のツールに転記するのが結局手間になる」といった運用上の課題を感じている方も多いのではないでしょうか。

そんな問題もYoomなら解決できます！Yoomを活用することで、AIが自律的にタスクを判断して実行する「AIワーカー」を簡単に構築できます。「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。

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以下は、すぐに開始できるテンプレートです👀

問い合わせ返信アシスタント

受信メールを解析し、Google スプレッドシートのFAQや対応履歴を基にOutlookで返信草案を作成するAIワーカーです。Slack通知まで行い、対応の停滞や負担を軽減します。迅速で丁寧な顧客対応を叶え、チーム内の情報共有を円滑にしたいカスタマーサポート担当の方におすすめです。

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■概要

日々届く多くの問い合わせメールに対し、内容の把握やFAQの確認、返信文の作成に時間がかかり、対応の遅れや担当者の負担が大きくなっていませんか？このAIワーカーは、受信したメールの内容を自律的に解析し、Google スプレッドシートに蓄積されたFAQや過去の対応履歴を参照して、最適な返信草案を作成します。さらにOutlookでの下書き保存やSlackへの通知までを指示に従い遂行するため、対応業務の停滞を防ぎ、スムーズな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

• 毎日多くの問い合わせメールに対応しており、返信文の作成や過去事例の確認に追われているカスタマーサポート担当の方
• OutlookやSlack、Google スプレッドシートを活用して顧客対応を行っており、チーム内での情報共有を円滑にしたい方
• 問い合わせへのレスポンス速度を向上させ、顧客へのサポート体制をより手厚くしたいと考えている責任者の方

■AIワーカー設定の流れ

1. AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本設定を行います。
2. 使用ツールであるOutlook、Google スプレッドシート、SlackをYoomと連携し、アクションを設定します。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。マニュアルの内容は、業務内容や対応方針に応じ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

• マニュアル内の「# 表現チェック基準」という項目に、自社で定めている言葉遣いやトーン&マナーを設定してください。これにより、AIが自社のブランドイメージに沿った一貫性のある返信草案を作成できるようになります。
• マニュアル内の「# 緊急度と重要度の判定」という項目に、自社の優先順位に基づいた判断基準を設定してください。AIが適切な優先度を判定することで、Slackでの通知を通じて迅速な状況把握が可能になります。
• Google スプレッドシートのアクションにおいて、参照するシート名を任意で設定し、既存のFAQや過去の対応履歴のデータをそのまま活用して精度の高い回答を導き出すことができます。

■注意事項

• Outlook、Google スプレッドシート、SlackとYoomを連携してください。
• Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。 
• 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。 

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🏢バックオフィスにおける企業のAI活用事例

バックオフィス業務は定型的な作業が多く、AIとの相性が極めて良い領域です。

①パナソニック コネクト：社内AIによる全社的な工数削減

パナソニック コネクトでは、全社員が安全に利用できる自社専用のAI基盤「ConnectAI」を構築しました。単にAIツールを導入するだけでなく、社員がAIを業務で活用するための環境整備や教育にも取り組み、全社的なAI活用を推進しています。
ConnectAIは、プログラミングにおけるコード生成やリファクタリング、作業手順書の作成、資料レビューなど、さまざまな業務で活用されています。その結果、2024年には44.8万時間の業務時間削減につながったとされています。

💡出典：パナソニック コネクト「年間44.8万時間の業務時間削減」

②GMOインターネット：業務プロセスの徹底したAI化

GMOインターネットグループでは、グループ全体でAI活用を推進し、社員がAIを業務に取り入れるための環境整備やAIリテラシーの向上に取り組んでいます。既存のAIツールを活用するだけでなく、自社の業務に合わせたAIツールの開発・活用も進めています。活用範囲は、議事録の作成や契約書の確認、採用業務など多岐にわたります。こうした取り組みにより、2024年上半期には、グループ全体で推定約67万時間の業務時間を削減したとされています。

💡出典：GMOインターネットグループ「生成AI活用による業務時間削減に関する調査」

③三菱UFJ銀行：生成AIによる行内業務の効率化

ChatGPTをベースに独自に開発した対話型AI「AI-bow」では、基本的な質問への回答に加え、議事録作成や翻訳、アイデア出し、Excel作業を自動化するマクロ作成など、さまざまな業務を支援しています。
また、生成AIを活用し、銀行内に蓄積された文書から必要な手続き情報を検索する取り組みも進められています。行員が必要な情報を探す作業をAIが支援することで、業務の効率化を目指しています。

💡出典：三菱UFJフィナンシャル・グループ「『銀行』の仕事はここまで変わる！MUFGがAI Nativeな組織をめざす理由」

📣営業・マーケティングにおける企業のAI活用事例

営業やマーケティングの現場では、AIによる分析力とスピードが、成約率の向上や施策の最適化に直結しています。

④KDDI：生成AIによる営業資料作成の情報収集時間を約74％削減

KDDIでは、法人営業などの業務における資料作成や情報収集の効率化に生成AIを活用しています営業担当者が顧客への提案を準備する際、企業情報や業界動向などを調査する業務を生成AIが支援します。生成AIを活用することで、調査した情報をもとに、提案に必要な情報の整理や資料作成を効率化できます。その結果、1ユーザーあたりの資料作成における情報収集時間を約74％削減したとされています。
AIに情報収集や整理などの作業を任せることで、営業担当者は顧客とのコミュニケーションなど、より付加価値の高い業務に時間を充てられるようになります。

💡出典：Microsoft「KDDIの生成AI活用事例」

⑤リクルート：AIによる面接練習支援

リクルートエージェントでは、AIを活用した「AI面接練習」を提供しています。AIを相手に面接練習ができ、回答内容だけでなく、話し方や態度についてもフィードバックを受けられます。
また、職種や経験レベルに合わせた質問や、自己紹介・転職理由など特定のシーンに絞った練習にも対応しています。このように、AIを活用して面接の練習や振り返りを支援することで、求職者の面接準備をサポートしています。

💡出典：リクルートエージェント「AI面接練習」

⑥ベネッセ：生成AIによる教育業務の効率化

ベネッセコーポレーションでは、学校や校外、大学、社会人など幅広い事業領域で生成AIを用いた取り組みを行っており、「作問」「採点」「児童アセスメント」などへの活用を進めています。
実際に、経済産業省の「未来の教室」実証事業では、生成AIを活用したテスト問題のたたき台を自動作成する取り組みを実施しました。問題の単元や難易度など、これまで人が判断していた要素を生成AIに反映させることで、教材作成を支援しています。また、生成AIを活用するための専門組織「AI・機械学習課」を設け、各事業で個別に進めていた生成AIの取り組みを横断的に推進しています。

💡出典：ベネッセコーポレーション「生成AIで人々の働き方を変える、AIイノベーションに取り組むエキスパート/課長の挑戦」

🏭 製造・現場・物流における企業のAI活用事例

製造現場や物流の最前線では、AIによる「予測」の力が、在庫の最適化や作業効率の向上に大きな役割を果たしています。

⑦イオンリテール：AI需要予測による発注・製造業務の効率化

イオンリテールでは、食品売場における製造・発注業務の効率化にAIを活用しています。
AIによる需要予測を活用することで、

• 過去の販売実績
• 天候や気温、曜日の傾向

などのデータをもとに、商品の需要を予測し、製造数や発注数の算出を支援しています。
これにより、従業員が製造・発注数を判断する際の負担を軽減し、業務の効率化につなげています。また、需要を適切に予測して製造・発注することは、食品ロスの削減にもつながります。

💡出典：イオンリテール「「AI」の活用で、スマートに食品ロス対策。」

⑧JR西日本グループ：AIロープレによる接客対応力の向上

JR西日本グループでは、新幹線車掌の接客対応力向上を目的として、対話型AIロールプレイングの試験導入と有効性の検証を進めています。AIロールプレイングを活用することで、さまざまな接客シナリオを再現しながら、時間や場所を問わず個人のペースで訓練できる環境を整えています。
また、AIが対応を評価することで、自身の接客を客観的に振り返り、改善につなげることも可能です。AIを活用し、乗務員一人ひとりの対応力や判断力の向上につながるかを検証しています。

💡出典：PR TIMES「JR西日本、鉄道業界で初めて『PeopleX AIロープレ』を導入」

☎️カスタマーサポートにおける企業のAI活用事例

カスタマーサポートは、AIによる自動化の恩恵を最も直接的に、そして大規模に享受できる領域の一つです。

⑨Klarna：AIによるカスタマーサポートの大幅な効率化

スウェーデンのフィンテック企業Klarnaでは、OpenAIの技術を活用したAIアシスタントをカスタマーサポートに導入しています。
AIアシスタントは、

• 返品や返金
• 支払いに関する問い合わせ
• 請求内容の確認

など、さまざまな顧客対応を24時間体制でサポートしています。

導入から1カ月で、AIアシスタントは230万件の会話を処理し、カスタマーサービスに寄せられる問い合わせの3分の2に対応しました。また、顧客が問い合わせを解決するまでの時間は従来の11分から2分未満に短縮され、問い合わせの再発も25％減少しました。顧客満足度についても一定の水準を維持したと報告しています。

💡出典：Klarna「Klarna AI assistant handles two-thirds of customer service chats in its first month」

⑩ベルシステム24：AIによるオペレーターの応対支援

ベルシステム24では、AIチャットナビゲーター「Sherpy（シェルピー）」を導入し、オペレーターの質問に応じて、蓄積されたナレッジベースから回答候補や関連情報を提示しています。
また、複数の情報の関連性を考慮して検索する「Hybrid RAG」により、従来のFAQやマニュアル検索では対応が難しかった複雑な問い合わせにも対応できるよう設計されています。オペレーターはAIが提示した情報をもとに顧客へ回答できるため、高難度な問い合わせへの対応を支援し、処理時間の短縮や応対品質の向上を目指せます。

💡出典：ベルシステム24「コンタクトセンター生成AI自動化ソリューション『Hybrid Operation Loop』の第二弾、複雑な問い合わせにも的確に回答するAIチャットナビゲーター『Sherpy（仮称）』を提供開始」

📈AI導入を成功させる4つのステップ

AI導入を成功させるためには、行き当たりばったりではなく、戦略的なステップを踏むことが重要です。ここでは、多くの企業が共通して辿っている4つのステップを紹介します。

ステップ1：課題の特定と優先順位付け

最初のステップは、自社のどの業務にAIを導入すべきかを慎重に見極めることです。
「AIを使えば何か良くなるだろう」という曖昧な目的ではなく、

💭「毎月の請求処理に30時間かかっている」
💭「顧客対応の待ち時間が長すぎてクレームが出ている」

といった、具体的な課題から出発しましょう。課題を洗い出したら、それを

• AIが得意なこと（定型作業、データ分析）
• AIが苦手なこと（複雑な交渉、倫理的判断）

に分類します。その上で、導入の難易度が低く、かつ成果（インパクト）が大きい業務から優先順位を付けていきます。

ステップ2：データ整備とプロンプトの標準化

AIが高い精度で動作するためには、その「餌」となるデータの質が重要です。
社内の情報が紙の書類にしか残っていなかったり、バラバラのExcelファイルに散らばっていたりすると、AIは十分に力を発揮できません。まずはAIが読み取れる形式（テキスト、PDF、データベースなど）に情報を整理することが、ステップ2の重要な作業となります。
また、AIから一貫して質の高い回答を得るためには、「プロンプト（指示文）」の標準化も欠かせません。社内で精度の高いプロンプトを「型」として共有し、誰でも同じクオリティでAIを活用できる環境を整えましょう。

ステップ3：スモールスタートによる検証（PoC）

準備が整ったら、いきなり全社展開するのではなく、特定の部署や特定の業務に限定して試験導入（PoC：概念実証）を行います。
実際に使ってみると、

💭「AIの回答が期待よりズレている」
💭「操作画面が分かりにくい」

といった、机上では見えなかった課題が必ず出てきます。

PoCの期間中は、現場のフィードバックを密に収集し、柔軟にシステムや運用ルールを改善していきます。ここでしっかりと課題を出し尽くし、解消しておくことが、後の全社展開時のトラブルを最小限に抑えることに繋がります。

ステップ4：全社展開と継続的な学習

検証の結果、十分な成果が得られる見通しが立ったら、いよいよ全社展開へと進みます。
マニュアルの整備や社内研修を実施し、多くの社員がAIを活用できる体制を構築します。ただし、AIは導入して終わりではなく、使い続ける中で蓄積されるデータやフィードバックを元に、常にチューニングし続ける必要があります。また、AI技術そのものが日進月歩で進化しているため、より優れたモデルが登場した際には、柔軟に入れ替えを検討することも重要です。

🤖AIで業務を「自律化」する方法

AIの導入方法が分かったら、次に考えたいのが「AIにどこまで業務を任せるか」です。
ここでは、AIを業務に組み込む深さを3つの成熟度モデルとして整理します。

1.補助的活用（チャット型による知識補完）

AIを「有能なアシスタント」として、人間の作業や判断をサポートしてもらう段階です。

• 文章の添削
• 情報の要約
• アイデア出し
• プログラムのコードチェック

など、AIから必要な情報やアイデアを受け取り、最終的な判断や作業は人間が行います。ChatGPTなどの対話型AIを導入するだけでも始められるため、AI活用の入り口として取り組みやすいのが特徴です。

2.半自動活用（ワークフロー連携）

AIを既存の業務フローに組み込み、特定の作業を自動化する段階です。

例えば、フォームから届いた問い合わせに対して、

1. 問い合わせ内容をAIが分類する
2. 内容に応じて担当部署へ振り分ける
3. 一次回答のドラフトを作成する

といった一連の処理を自動化できます。Slack、kintone、Googleスプレッドシートなどの業務ツールとAIを連携することで、個人の作業だけでなく、チームや部署単位の業務効率化につなげられます。ただし、AIの判断が常に正しいとは限らないため、重要な判断や処理では人間が確認する仕組みを残しておくことが重要です。

3.自律的活用（AIエージェント）

AIが状況に応じて判断し、複数のタスクを連続して実行する段階です。
例えば、

在庫状況を監視し、不足が予測される商品を特定したうえで、発注先の選定や見積依頼まで自動で進める

といった活用が考えられます。この段階では、AIは単なる「作業を自動化するツール」ではなく、一定の目的に向けて自ら判断し、複数の業務を実行する存在になります。人間はAIが行った処理を確認したり、例外的なケースに対応したりする役割へ移り、より高度な業務に時間を使えるようになります。

👉関連ガイド

・AIのビジネス活用で業務を効率化！話題の自律型エージェントの実力とは？

・AIの身近な事例|日常生活からビジネスを自動化する活用ガイド

🛠️AIワーカーを活用できるYoomテンプレート

ここまで紹介してきたようなAI活用を、あなたの会社でもすぐに始められるのがYoomのテンプレートです。特に「AIワーカー」を活用したテンプレートは、単なる自動化を超えた「業務の自律化」を実現します。

▼業務改善アシスタント

「業務改善アシスタント」のAIワーカーは、あなたのチームの現在の業務手順や課題を分析し、改善案を自律的に策定します。作成した改善案をGoogleドキュメントにまとめ、Slackでチームに共有するところまでを自動で行います。客観的な視点で業務のボトルネックを見つけ出し、改善のサイクルを加速させたいリーダーの方に最適です。

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。

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■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

1. 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。
2. 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。
3. 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

▼業務プロセス整理エージェント

「業務プロセス整理エージェント」は、散在しているマニュアルや手順書を読み込み、業務をタスク単位で整理・見える化するAIワーカーです。情報の粒度がバラバラで全体像がつかみにくい業務でも、AIが要素を抽出して整理し、不明点はあなたに質問しながら整理を進めます。属人化の解消やスムーズな引き継ぎを目指す組織におすすめです。

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。

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■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。

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⚠️AI導入の落とし穴と注意点

AIは非常に強力なツールですが、導入の仕方を誤ると、思わぬトラブルやコストの増大を招くことがあります。事前にリスクを把握し、対策を講じておくことが重要です。

✔️セキュリティリスクとガバナンス

無料の一般向けAIツールに、

• 社外秘の顧客データ
• 開発中のプロジェクト情報

などを入力する場合は、入力データの保存やモデル改善への利用など、サービスごとのデータ取り扱いに注意が必要です。利用前に各サービスの利用規約やデータ管理設定を確認し、必要に応じて、法人向けプランやAPIなど、業務利用を想定した環境を選択しましょう。また、

• どのデータを入力してよいか
• AIの出力をそのまま公開してよいか

といった社内ルールを整備することも重要です。

✔️現場への定着と心理的な抵抗

どれほど優れたAIシステムを導入しても、現場の社員がそれを使ってくれなければ意味がありません。

• 「AIに仕事が奪われるのではないか」という不安
• 「新しい操作を覚えるのが面倒だ」という抵抗感

は、想像以上に強いものです。これを回避するためには、AIを「奪う存在」ではなく「助けてくれる相棒」として位置づけることが大切です。
まずは現場の不満が多い「単純でつまらない作業」からAI化を進め、

🗣️「AIのおかげで本来やりたかった仕事ができるようになった」

という実感を持ってもらうことが大切です。成功事例を小まめに共有することで、徐々に組織全体のマインドセットを変えていく必要があります。

✅まとめ

企業のAI活用は、単なる「便利な機能の追加」から、業務プロセスそのものをAIが担う「自律化」という新しいフェーズに突入しています。今回紹介した部門別の事例は、決して遠い世界の話ではなく、適切なステップを踏めばどの企業でも実現可能な未来です。AI活用を成功させる鍵は、

• 明確な課題設定
• 段階的なステップアップ
• 人間とAIの役割分担を明確にした「共存の仕組み」作り

にあります。AIはあなたの仕事を奪う敵ではなく、あなたの可能性を大きく広げてくれる最強のパートナーです。まずは小さな一歩から、AIと共に成長する旅を始めてみませんか。

🔗Yoomでできること

AIを活用した業務の自律化は、これからのビジネスにおいて避けては通れない道です。
しかし、「自社にエンジニアがいない」「既存のシステムが古くて連携できそうにない」といった不安から、導入をためらっている方も多いはずです。そんな時こそ、Yoomの出番です！
Yoomなら、プログラミングの知識がなくても、直感的な操作でAIワーカーを構築できます。
「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。

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Yoomに任せませんか？

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。

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■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。

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汎用AIアシスタント

ユーザーの要望に対して自律的に判断し、文章作成や情報の整理をはじめとした幅広いタスクに対応するAIワーカーです。また、このAIを自社の運用ルールに合わせてカスタマイズすることも可能。幅広い業務の効率化を目指す方におすすめです。

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■概要

日々の業務では特定の定型作業だけでなく、ちょっとした調べ物やアイデア出し、文章作成など「名前のない業務」も意外と多いですよね。このようなちょっとした業務を手作業で行うのは思いのほか手間がかかり、本来集中すべき業務の妨げになることもあります。このAIワーカーは、特定の業務に限定されずユーザーの幅広い要望に対して自律的に判断し、柔軟な処理を行います。指示に基づいて文章作成からリサーチ情報の整理まで幅広く対応することで、あなたの業務を支える優秀なアシスタントとして機能します。

■このAIワーカーをおすすめする方

• 特定の業務に縛られず、日常の多様なタスクを柔軟にサポートしてほしいと考えている方
• AIを自社の運用ルールに合わせてカスタマイズし、幅広い業務の効率化を行いたい方
• 指示に基づいて自律的に動くAIを導入し、本来行うべきコア業務に集中したい方

■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、どのようなアシスタントにするかを定義します。
2. 次に、AIワーカー内で使用するアプリをYoomと連携し、必要なアクションを設定します。普段お使いのアプリを自由に追加・変更することが可能です。
3. 最後に、AIワーカーへの指示書となる「マニュアル」を、自社のガイドラインや業務内容に合わせて作成・編集します。

■このAIワーカーのカスタムポイント

• このテンプレートは、自社の環境や業務内容に合わせた柔軟なカスタムが可能です。
• また、マニュアル内の「#参照情報」に社内のドキュメントや運用ルールを追記することで、特定の専門知識に基づいた自律的な判断が可能になります。

■注意事項

• 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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