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2026-09-29

AIオペレーションの始め方｜問い合わせ対応など業務を自律化する方法

Yuzuki Amano

📝AIオペレーションとは？
💡AIオペレーションの主な活用領域3つ
🛠️AIオペレーションを支える技術と基盤
✅AIオペレーションの導入ステップ
🤝AIオペレーションにおける人間とAIの役割分担
✨AIを「社員」として活用するAIオペレーション
🤖Yoomで実現するAIオペレーションの活用例
⚠️AIオペレーション導入時の注意点
🏁まとめ

ビジネスの現場では、日々膨大な情報が飛び交い、スピード感のある意思決定が求められています。こうした中で、単なる効率化を超えた「AIオペレーション」という考え方が注目を集めています。AIを単なるツールとしてではなく、業務プロセスそのものを自律的に動かすエンジンとして活用することで、組織の在り方はどのように変わるのでしょうか。
本記事では、AIオペレーションの定義から具体的な活用方法、そして導入を成功させるためのステップまで詳しく解説します！

📝AIオペレーションとは？

AIオペレーションは、これまでの「決められた手順を繰り返す自動化」を一歩進め、AIが状況を判断して自律的に業務を遂行する仕組みを指します。なぜ今、あらゆる組織にとってこの概念が不可欠となっているのか、その本質的な理由とメリットを深掘りしていきます。

✔️従来の自動化とAIオペレーションの違い

従来の自動化、いわゆるRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）などは、人間があらかじめ設定した「もしAならBをする」という明確なルールに従って動作します。そのため、ルールにない例外が発生した場合には停止してしまい、人間の介入が必要でした。
一方でAIオペレーションは、大規模言語モデル（LLM）などの技術を活用し、曖昧な指示や非定型なデータに対してもAIが文脈を理解して「判断」を下す点が最大の違いです。ルールベースから判断ベースへ移行することで、自動化できる範囲が飛躍的に広がります。

✔️AIオペレーションのメリット

判断のプロセスをAIに組み込むことで、業務のスピード向上や一貫性の確保につながりやすくなります。
人間が介在する場合、どうしても体調や経験値によって判断の質にバラつきが出たり、承認待ちの時間が発生したりしますが、AIは常に一定の基準で24時間365日稼働し続けることが可能です。
また、大量のドキュメントから必要な情報を抽出して次のステップへ受け渡すといった、人間が行うと疲弊しやすい作業をAIが肩代わりすることで、組織全体の生産性が底上げされ、人的リソースをより付加価値の高い業務へシフトできるという大きなメリットがあります。

✔️AIオペレーションの重要性

労働人口が減少傾向にある中、組織が持続的に成長するためには、個人の能力に依存しすぎない「仕組み化」が重要です。AIオペレーションを導入することは、単なるコスト削減のための手段ではなく、組織の拡張性を高めるための投資と言えます。AIがルーチンワークや一次判断を担うことで、メンバーは顧客との関係構築や新しいサービスの企画など、人間にしかできないクリエイティブな領域に専念できます。AIと人間が共生する文化を早期に構築できるかどうかが、長期的な競争力を左右する鍵となります。

💡AIオペレーションの主な活用領域3つ

AIオペレーションは多岐にわたる業務に適用可能ですが、特に高い効果が期待できる領域が3つあります。それぞれの領域でAIがどのように介在し、どのような変化をもたらすのかを具体的に見ていきましょう。

1.間接業務の自動化

経理や人事、総務といった間接部門では、書類のチェックやデータの照合、仕訳作業といった定型的ながらも正確性が求められる業務が山積みです。
AIオペレーションを導入すれば、例えば

請求書の画像から自動で項目を読み取る
過去のデータと照らし合わせて不備がないかを確認する
問題がなければそのまま会計ソフトに登録する

といった一連の流れを自律的に完結できます。これにより、手入力によるミスが排除されるだけでなく、月次決算の早期化など、バックオフィス全体の効率化とコスト削減が実現します。

🔗参考：AIエージェントでMAシナリオ設計を自動化！資料を読み込みステップメール案を生成する方法

2.顧客対応の効率化

カスタマーサポートの領域において、顧客は常に「待たされないこと」と「正確な回答」を求めています。AIオペレーションを活用すれば、

問い合わせの内容を素早く分析する
社内のナレッジベースや過去の回答履歴から最適な回答案を自動生成する

といったことが可能です。簡単な質問であればAIがそのまま回答を完結させ、複雑な問題のみを人間にエスカレーションするという「自律的な振り分け」を行うことで、レスポンスの速さが向上します。結果として対応の迅速化が期待できるだけでなく、サポート担当者の精神的な負担も軽減されます。

🔗参考：AIエージェントでLINE運用を自動化！予約・問い合わせ対応を自動振り分けする仕組みの構築術

3.データ分析と意思決定

日々のオペレーションから蓄積される膨大なデータは、組織にとって宝の山ですが、それを人間がすべて分析して示唆を得るには限界があります。
AIオペレーションでは、

データの収集
クリーニング
分析
レポート作成

までを自動で行う仕組みを構築できます。例えば、

市場のトレンドや自社の在庫状況をAIがリアルタイムで監視する
最適な発注タイミングや価格設定を提案する

といったことが可能です。直感や経験だけに頼るのではなく、データに基づく判断材料を活用したオペレーションを行うことで、意思決定の精度向上につなげやすくなります。

🔗参考：KPI管理をAIエージェントで自動化！データ分析からSlack通知までの設定ガイド

💻YoomはAIオペレーションを自動化できます

日々の業務において、複数のアプリケーションを行き来してデータを転記したり、AIへの指示を毎回手動で行ったりするのは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、AIが自律的に判断して次のアクションを実行する「AIオペレーション」をノーコードで構築可能です。定型作業から解放されることで、本来注力すべき創造的な企画や戦略立案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。

以下は、すぐに開始できるテンプレートです👀

フォローメール担当

相手の氏名・会社名・役職、接触シチュエーション、会話内容などを入力するだけでフォローアップメールのドラフトを作成するAIワーカーです。文面のトーンや構成をAIが整えるため、一から書き起こす手間をかけずに相手への印象を大切にした丁寧なメール文面を用意できるので、名刺交換後のフォローメール作成に手間取りがちな方や、多くの方に一人ひとり合った文面を送りたい方におすすめです。

試してみる

■概要
相手の情報や会話した内容をもとに、フォローアップメールを作成するAIワーカーです。商談やイベントなど、そのときのやり取りに合わせた文面を作成できます。

■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

販売実績データアナリスト

販売実績データを基に、店舗別・商品別などの集計軸やランキング表の作成、傾向・パターンの言語化までをまとめてレポート化するAIワーカーです。集計・分析に時間を取られている販売担当者や営業管理職の方、データに基づく意思決定のスピードを上げたい経営企画・分析担当の方に役立てていただけます。

試してみる

■概要
月次や週次の販売実績を集計してランキングを作るのは、データを整理して並べ替えるだけでも手間がかかります。さらに「なぜこの商品が上位なのか」「先月と比べてどう変わったか」といった傾向の読み解きまで言語化するとなると、かなりの時間を要することも少なくありません。このAIワーカーは、提供された販売実績データを基に、店舗別・商品別などの集計軸や指定期間に応じてランキング表を作成し、数値から読み取れる傾向やパターンをコメントとして言語化してレポートにまとめます。

■このAIワーカーをおすすめする方
店舗別や商品別の販売ランキング集計を手作業で行っており、集計・分析にかかる時間を減らしたい販売担当の方
売上データの傾向を言語化してレポートにまとめる作業に追われ、本来の業務に集中できていない営業管理職の方
定期的な販売レポート作成を効率化し、データに基づく意思決定のスピードを上げたい経営企画・分析担当の方

■事前準備
AIワーカーが正確な集計・分析を行えるよう、販売実績データをあらかじめ用意しておきましょう。データはGoogle スプレッドシートやMicrosoft Excelなど、普段お使いのツールで作成・管理しているものをそのまま活用できます。あわせて、集計対象（店舗別・商品別など）、集計期間、ランキングの基準（売上金額・数量など）といった分析条件も事前に整理しておくと、AIワーカーへの指示がスムーズになります。

■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

🛠️AIオペレーションを支える技術と基盤

自律的なオペレーションを実現するためには、それを支える強固な技術基盤が必要です。
AIオペレーションを実用レベルで稼働させるために不可欠な要素を整理していきましょう。

▼AIエージェントとオーケストレーション

AIオペレーションの核となるのが「AIエージェント」です。これは単に計算を行うプログラムではなく、与えられた目標を達成するために自ら計画を立て、必要に応じて複数のステップを実行する自律的な存在です。
さらに、複数のAIエージェントがそれぞれの専門領域（例えば、メール作成担当、データ分析担当、在庫確認担当など）を持ち、それらを連携させて大きな目標を達成させる「オーケストレーション（指揮）」という仕組みが重要になります。これにより、人間が複数の指示を出さずとも、一つの依頼で複雑な工程が完了します。

🔗参考：

・AIエージェントで何ができる？8つの活用例と従来の生成AIとの決定的な違い

・AIエージェントオーケストレーションとは？仕組みやメリット、社内情報検索の活用例を解説

▼既存システムとのデータ連携

AIがいくら優秀でも、社内で利用している既存のシステムやデータと切り離されていては真価を発揮できません。AIオペレーションを成功させるには、

SlackやTeamsといったコミュニケーションツール
SalesforceやHubSpotなどのCRM
Googleスプレッドシートなどの身近なツール

とAIがシームレスに繋がっている必要があります。APIを通じてデータを読み書きし、情報の分断を解消することで、AIがより新しい情報をもとに処理を行いやすくなります。

🔗参考：データ連携の基礎知識｜4つのメリットとシステムを繋ぐ手法・ツールを解説

▼ガバナンスによる安全な運用

AIに実行と判断を委ねる以上、「なぜその判断をしたのか」というプロセスがブラックボックスになってはいけません。特に企業活動においては、AIのログ（履歴）を正確に記録し、人間が後から確認できる透明性が求められます。
また、

機密情報の取り扱いに関するルール設定
AIの誤作動を防ぐためのフィルター機能

など、ガバナンスを担保するフレームワークが基盤として備わっている必要があります。安全性が確保されて初めて、組織は安心してAIに重要度の高いオペレーションを任せることができるようになります。

✅AIオペレーションの導入ステップ

AIオペレーションを組織に定着させるための具体的なステップを提案します。

ステップ①定型業務からスモールスタート

まずは、失敗しても影響が限定的で、かつ効果が分かりやすい「特定の小さな業務」から着手しましょう。例えば、

特定のアドレスに届いたメールの添付ファイルを保存する

といった単純な作業からAIに任せてみます。成功体験を積み重ねることで、AIができることとできないことの感覚が掴めるようになり、次に自動化すべき領域が自然と見えてきます。
最初から全社横断の複雑なフローを目指すのではなく、まずは一つの部署、一つの作業から「AIがいる当たり前の日常」を作ることが重要です。

ステップ②現場スタッフとのコミュニケーション

AIオペレーションの導入に対して、「自分の仕事が奪われるのではないか」という不安を感じるスタッフも少なくありません。導入の目的は「人を減らすこと」ではなく、「単純作業をAIに任せ、人間がより価値のある仕事に集中できる環境を作ること」であることを丁寧に伝える必要があります。
現場の悩みをヒアリングし、彼らが本当に困っている作業をAIで解決してみせることで、AIは敵ではなく「頼もしいパートナー」として受け入れられるようになります。現場の納得感こそが、運用の継続性を支える最大の基盤です。

ステップ③自動化範囲の拡大と効果測定

スモールスタートで得られた知見をもとに、徐々に他の業務や部署へと範囲を拡大していきます。その際、各ステップごとに運用の振り返りを行い、設定した指標（ROI）に照らして評価を行うことが大切です。

AIの判断精度に問題はないか
人間との連携はスムーズか

といった点を確認し、必要に応じて設定やスキルを微調整します。
一度作って終わりではなく、ビジネス環境に合わせてAIオペレーションも柔軟にアップデートし続けることで、組織全体の競争力を持続的に高めていくことができます。

🤝AIオペレーションにおける人間とAIの役割分担

AIオペレーションを導入しても、人間の役割がなくなるわけではありません。AIと人間がそれぞれの得意分野を活かし、互いの弱点を補い合うための理想的な分担設計について考えてみましょう。

▼AIの「実行」と人間の「判断」

AIは大量のデータを高速に処理し、定義されたルールやパターンに基づいて実行することを得意とします。一方で、

倫理的な配慮が必要な場面
前例のない新しい事態への対応
ステークホルダーとの最終的な調整

などは、依然として人間が担うべき領域です。
例えば、AIが請求データの整合性をチェックし、支払いの実行を「提案」するまでは自動化し、最終的な送金ボタンを人間が押すといった、重要度に応じた明確な境界線を引くことが、安定した運用の第一歩となります。

▼ヒューマン・イン・ザ・ループ

「ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-Loop）」とは、AIのプロセスの中に必ず人間が介在するステップを設ける設計思想です。AIの判断が100%正しいとは限らないため、特に外部に公開される情報や高額な決済が伴う業務では、人間による最終チェックを組み込むことでリスクを最小化できます。AIが下した一次判断を人間が承認・修正することで、その結果をスキルや手順、参照するナレッジの改善に活用でき、運用の精度を継続的に高めるサイクルを生み出せます。

▼エラーや例外への対応

どんなに高度なAIオペレーションを構築しても、予期せぬエラーや例外は必ず発生します。
重要なのは、エラーが起きたときにシステムを止めるだけでなく、「誰が、どのようにリカバリーするか」というプロセスを事前に定義しておくことです。AIが異常を検知した際に素早く担当者にアラートを飛ばし、人間が迅速に介入できる体制を整えておくことで、業務のダウンタイムを最小限に抑えることができます。
AIに任せきりにするのではなく、異常時のバックアッププランを含めてオペレーションを設計することが、組織としての強靭さに繋がります。

✨AIを「社員」として活用するAIオペレーション

業務を変革するためには、AIを単なるツールではなく、特定の役割を持った「社員（AIワーカー）」として定義し、自律的に動かすという視点が不可欠です。

✔️プロンプトではなく「スキル」でAIを動かす

AIを自在に操るためには「プロンプト（指示文）」を工夫するスキルが必要だと言われてきましたが、組織運営においては個人のプロンプト技術に依存するのはリスクがあります。
Yoomでは、AIに特定の役割（役職）を与え、その役割に必要な判断基準や操作手順を「スキル」として定義します。これにより、誰が指示を出してもAIが共通の判断基準や手順に沿って業務を遂行しやすくなります。

🔗参考：ルールに沿ってAIエージェントでデータ入力を自動化する方法

✔️現場主導でAIオペレーションを改善する

AIオペレーションの構築は、IT部門だけが担うものではありません。
最も業務に精通しているのは現場の担当者です。Yoomのノーコードプラットフォームを活用すれば、プログラミングの知識がない現場スタッフでも、自分の業務をAIに教え込み、スキルのブラッシュアップを繰り返すことができます。
業務の変化に合わせて現場主導でAIの動きを調整できるため、導入後に形骸化することなく、実務に即した形で進化し続けることができます。

🔗参考：飲食店のAI活用事例をご紹介！YoomのAIワーカーで実現する次世代の店舗運営

🤖Yoomで実現するAIオペレーションの活用例

ここからは、実際にYoomを活用してどのようなAIオペレーションが構築できるのか、具体的なイメージを紹介します。AIを「社員」として定義し、実務を代行させることで、チームの動きがどのように変わるのか、代表的な3つのテンプレートを例に見ていきましょう。

▼全社総合実務コンシェルジュ

日々の業務で発生する「この情報をあのアプリに転記して」「内容を確認して関係者に通知して」といった細かな事務作業を、AIワーカーが一手に引き受けます。人間はチャットツールなどで大まかな指示を出すだけで、AIが背後で必要なアプリを操作し、一連のプロセスを完結させます。

👉このAIワーカーをおすすめする方

作業報告や在庫更新を、チャットや音声で簡単に済ませたい現場担当者
領収書のデータ化やfreee会計への登録を効率化したい事務・経理担当者
見積書作成や送付メールの準備を効率化したい営業担当者

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

▼ナレッジ回答担当

社内に蓄積された膨大なマニュアルや過去のQ&AデータをAIが参照できるようにすることで、問い合わせに対して「社内のルールに則った正確な回答」を自動生成できるAIワーカーです。人間に聞く手間が省けるだけでなく、情報の属人化を防ぐことにも繋がります。

👉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への問い合わせ対応を効率化したい方
必要な情報をすぐに見つけ、業務を効率化したい現場メンバー
自社のガイドラインに沿った回答を、誰でも得られる環境を整えたい管理職

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」ご参照ください。

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▼商談申込書作成担当

契約書や申込書などの作成は、データの整合性確認を含めて非常に神経を使う作業です。AIワーカーを活用すれば、元となるデータをもとに申込書の作成を支援し、必要なアプリへの保存や関係者への通知まで自動化できます。入力内容の確認工程を組み込むことで、転記や確認に伴うヒューマンエラーの削減につなげられます。

👉このAIワーカーをおすすめする方

HubSpotで商談管理を行い、受注後の書類作成を効率化したい営業担当者
転記ミスや計算間違いを防ぎ、正確な書類発行を行いたいチームリーダー
Microsoft Teamsで書類の共有や報告を効率化したい管理者

商談申込書作成担当

HubSpotから商談データを取得し、情報の不備確認や補完、申込書の作成、Microsoft Teamsへの通知までを自動で行うAIワーカーです。計算の整合性チェックやOCR照合も自ら判断して実行するため、正確な書類作成を効率化したい営業担当者や事務の方におすすめです。

試してみる

■概要
商談が成立した後の申込書作成業務は、データの確認や転記、計算チェックなど、細かな確認作業が多く担当者の負担になりがちです。また、情報の不足があるとその都度確認の手間が発生し、業務が滞ってしまうこともあります。このAIワーカーは、HubSpotから取得した商談データの不備確認や情報補完を行い、申込書の作成からMicrosoft Teamsへの通知までを自ら判断して一貫して行います。計算の整合性チェックやOCRを用いた事後照合も指示に従い実行するため、精度の高い書類作成をスムーズに進めることが可能です。

■このAIワーカーをおすすめする方
HubSpotで商談管理を行っており、受注後の書類作成業務を効率化したい営業事務や営業担当の方
申込書の転記ミスや計算間違いを防ぎ、自社の運用ルールに基づいた正確な書類発行を行いたいチームリーダーの方
Microsoft Teamsを活用して、作成された書類の共有や報告を円滑に行いたいと考えている管理者の方

■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ます。
AIワーカー内で使用するHubSpot、Microsoft Teams、Microsoft Excel、OneDriveをYoomとマイアプリ連携します。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。
AIワーカーへの指示書となる「スキル」を、自社の商談フローや書類作成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
スキル内の「#使用するOneDrive」という項目に、自社で利用しているOneDriveのドライブIDや格納先フォルダのアイテムIDを設定してください。これにより、作成した書類を適切な場所に自ら保存できるようになります。
スキル内の「#Microsoft Teams送信先」という項目に、報告を行いたいチームIDやチャネルIDを設定してください。自社の運用に合わせたチャネルへ通知を届けることができます。
スキル内の「#申込書変数マッピング定義」を「{申込番号}: 商談管理番号または一連のID」のように自社の申込書フォーマットに合わせて調整してください。項目名や計算ルールを詳細に設定することで、AIがより正確にデータを整形し、実務に即したアウトプットが可能になります。

■注意事項
HubSpot、Microsot Teams、Microsoft Excel、OneDrive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」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】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。

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⚠️AIオペレーション導入時の注意点

AIオペレーションは強力な武器になりますが、導入にあたっては慎重に検討すべきリスクや注意点も存在します。運用を開始してから後悔しないために押さえておくべきポイントを整理しておきましょう。

1⃣セキュリティと個人情報の管理

AIに業務を任せる際、社内の機密情報や顧客の個人情報がどのように扱われるかを厳格に管理する必要があります。

利用するAIモデルがデータを学習に利用しない設定になっているか
データの転送経路は暗号化されているか

といった技術的な確認はもちろん、社内での利用ガイドラインを整備することも不可欠です。情報の漏洩は企業の信頼を大きく損なうため、アクセスコープを最小限に設定し、機密性の高いデータにはAIがアクセスできないようにするなどの階層的なガードレールを設けることが求められます。

2⃣業務プロセスの可視化とマニュアル整備

AIに業務を教えるためには、まず「現在、人間がどのような手順で業務を行っているか」が明確になっていなければなりません。プロセスの可視化が不十分なままAIを導入しようとすると、例外処理が漏れたり、期待通りの成果が得られなかったりすることが多々あります。AIオペレーションの構築は、既存の業務フローを見直し、無駄を削ぎ落とす絶好の機会でもあります。AIが参照するための構造化されたマニュアル（ナレッジ）を整備することは、人間にとっても業務の標準化を進める上で大きな価値となります。

3⃣ROIを測定する指標設定

AIオペレーションの導入には、プラットフォームの利用料や構築にかかる工数などのコストが発生します。そのため、「導入してよかったか」を客観的に判断するためのROI測定が不可欠です。
削減できた労働時間や人件費といった直接的な数値だけでなく、

レスポンス時間の短縮による顧客満足度の向上
ヒューマンエラーの減少によるリスク回避コスト
従業員のエンゲージメント変化

など、多角的な指標を設定することが推奨されます。小さな成功を可視化することで、組織全体でのAI活用に対する理解と協力が得やすくなります。

🏁まとめ

AIオペレーションは、単なる効率化のツールではなく、人間とAIがそれぞれの強みを活かして共創する、新しい組織の運営基盤です。AIを「社員」として迎え入れ、自律的に業務を遂行する仕組みを整えることで、私たちは本来向き合うべき価値ある仕事に、より多くの時間を割けるようになります。本記事で紹介した思想やステップを参考に、まずは身近な一歩から、AIと共に歩む次世代のオペレーションを構築してみてはいかがでしょうか！