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AI-powered Automationの新常識｜AIエージェントが自律的に業務を遂行する、その仕組みとは？
AI技術の急速な進展により、従来の決められた手順を自動化する段階から、AIが自ら考えて判断し、業務を完結させるエージェント型の自動化へとパラダイムシフトが起きています。
本記事では、この新しい自動化の定義や実務での活用法、そして運用を成功させるためのリアルな視点について解説。
🤖AI-powered Automationとは？自律型オートメーションの定義
現在のAI-powered Automationは、状況に応じてAIが自律的に判断を下す「エージェント型」へと進化しています。
かつてのタスク実行型から、ゴール達成型へと進化した自動化の本質的な違いとその構造的な変化について深掘りしていきましょう。
「タスク実行」から「ゴール達成」への進化
これまでの自動化は、Aという入力があったらBという処理をする、といったタスクの積み重ねでした。
しかし、自律型AIは目的を与えられると、そこに至るまでの手順を自ら考え、実行。
途中で不明なデータがあれば、
- 過去のパターンから推論
- 担当者に確認を要求
としながら、目的の達成を試みる能力を持っているのです。
従来のシステムではエラーで停止していた場面でも、AIが文脈を踏まえて対応を提案し、必要に応じて担当者へ確認を求めながら処理を進められます。
自律型AIの仕組みについて、こちらの記事もチェック！ → 自律型AIエージェントとは？仕組みや導入事例をわかりやすく解説
エージェント型AIが変えるワークフローの構造
エージェント型AIの最大の特徴は、例外を「判断材料」として処理する点にあります。
これまで自動化が難しかった非定型な業務や、複数のアプリを跨ぐ複雑なプロセスの自動化が可能となっているのです。
AIが「自律的な作業員」として振る舞うことで、人はすべての手順をあらかじめ細かく定義するのではなく、
- 目的
- 利用可能なツール
- 権限
- 承認条件
などを設計することで、AIが状況に応じて処理を進めるワークフローを構築できます。
AIエージェントでできることについて、こちらの記事もチェック！ → 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
Human-in-the-Loopの重要性
AIが自律的に動くからといって、人の手が完全に不要になるわけではありません。
むしろ、「どこで人が最終判断を下すか」という設計（Human-in-the-Loop）が、自動化の信頼性を担保する上で重要になります。
経費精算・請求書処理におけるHuman-in-the-Loopの導入例
- PDF請求書をストレージにアップロード
- AIツールが金額、取引先名、インボイス登録番号を自動抽出
- 確信度の高いデータは会計システムへ登録
- 不明と判断されれば、担当者へアラートを通知
- 担当者のチェック後、会計システムへ登録
AIに全権を委ねるのではなく、重要な意思決定や最終的なリスク確認のレイヤーに人が介在し続けることで、AIの利便性を享受しながらも、業務としての正確性と責任を高度に維持できるようになります。
Human-in-the-Loopを効果的にフローに組み込んでいるユーザーインタビューもチェック！ → 株式会社Cquickの導入事例
🚀YoomはAIエージェントを日常業務に組み込めます
Yoomを活用することで、細かな条件分岐の設計や転記作業の手間から解放され、本来人が注力すべき戦略的な意思決定やクリエイティブな業務に集中できるようになります。
「自分たちの業務にAIをどう組み込めばいいかわからない」と感じている方は、まずはAIが自ら判断して動くAIワーカーの力を体験してみてください。
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。
- Asanaを用いたプロジェクト管理を行っており、毎週の報告書作成に負担を感じているPMの方
- Googleドキュメントでの報告書作成やSlackへの通知を、手作業で行っているチームリーダーの方
- プロジェクトの進捗状況をAIに自動要約させ、迅速な状況把握をしたい経営者やマネージャーの方
- Asanaからタスク状況を抽出し、AIが進捗を要約した報告書をGoogleドキュメントで作成するため、手作業による転記ミスを防止できます。
- 作成された報告書のURLがSlackへ自動通知されるため、チーム全体への情報共有がタイムリーに行われ、報告漏れを防ぐことが可能です。
- はじめに、Asana、Slack、Googleドキュメント、Google DriveをYoomと連携します。
- 次に、スケジュールトリガーを選択し、毎週指定の時刻に実行されるよう設定します。
- 最後に、AIワーカーで、Asanaのタスク一覧を取得し、その内容をもとに進捗を要約した報告書をGoogleドキュメントで作成し、Slackへ通知を行うためのスキル（指示）を作成します。その際、Asana、Googleドキュメント、Google Drive、Slackののアクションを使用ツールとして設定し、一つのプロセスで完結させます。
■このワークフローのカスタムポイント
- AIワーカーへの指示内容を編集することで、特定のプロジェクトのみを対象にしたり、特定の期限切れタスクを重点的に要約したりするなどの調整が可能です。
- Googleドキュメントの雛形となるテンプレートを用意し、Google Driveのコピーアクションと組み合わせることで、指定のフォーマットで報告書を作成できます。
- Slackの通知先チャンネルをチームごとに変更したり、報告対象メンバーをメンションしたりする設定も可能です。
- Asana、Slack、Googleドキュメント、Google Drive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。
- 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。
💡AIオートメーションが解決する実務の悩み
「自動化を導入したけれど、結局最後は手動で直している」という不満は、現場でよく聞かれる声です。
AIエージェントは、こうした自動化の不完全さを埋めるために設計されています。
目視確認の手間からの解放
多くの事務作業において、自動化のボトルネックとなるのは「確認作業」。
AIエージェントは、単なるデータの移動だけでなく、情報の整合性チェックや妥当性の判断まで行います。
単なる転記ロボットから一歩進み、データの整合性や入力内容を事前にチェックする補助役をAIが担うことで、目視確認が必要な項目を絞り込み、処理スピードの向上を後押しします。
既存システム間の「未整理データ」をAIが補完
システム間の連携で最も厄介なのが、
- 「株」「株式会社」などの表記揺れ
- 「ABCD」「ACD」などの情報の欠落
- 多様なフォーマットの書類
といった、未整理のデータです。
AIエージェントは、あらかじめ定めたルールや参照データに基づき、不完全なデータの形式を整えたり、補完候補を提示します。
複数のSaaSや基幹システムを併用する現代の環境において、データの「ゆらぎ」をAIが中間レイヤーで吸収してくれるメリットは大きいといえるでしょう。
非定型な問い合わせや例外処理の解決
個別の事情を含む複雑な問い合わせは、従来の自動化が最も苦手としてきた領域です。
AIエージェントなら、ナレッジとルールを組み合わせて回答案をスムーズかつ短時間で作成できます。
過去のナレッジとルールから回答案を生成
過去の対応履歴やFAQ、社内規定をナレッジとして参照し、問い合わせ内容に合った回答案を作成
→ 個別の事情が絡む複雑なケースでも、ゼロから文面を考える必要がなくなる
例外処理も「根拠つき」で提案
例外的な処理が必要な場合、AIが確率の高いものを根拠とあわせて提案
→ 「何から考えればいいか」というゼロからの負担を最小限に抑えられる
マニュアル外の事態にも強い運用体制へ
ルールで書ききれない多様なリクエストにも、AIが状況に応じた対応を検討し、処理を試みる
→ 柔軟なカスタマーサポートや内部事務の構築につながる
🛠️主要なAIオートメーションツール
自律型の自動化を実現するためのツールは多岐にわたりますが、組織の規模や目的によって最適な選択肢は異なります。
今回は「誰が主導するか」「どの環境の業務か」「どの規模か」という3つの視点で、導入パターンごとの代表例を選びました。
Yoom：AIエージェントによる次世代の自動化
Yoomは、SaaS同士を連携させるiPaaSの仕組みに、AIエージェントによる「自律的な判断」を組み合わせたプラットフォームです。
決められた手順を繰り返すだけでなく、AIが指示書（スキル）に沿ってデータを読み取り、判断結果を提案します。
750種類以上のアプリとノーコードで連携でき、エンジニア以外の現場担当者でも「AIワーカー」を構築できるのが最大の特徴です。
無料でも試せます。
料金
月3,000円（パーソナルプラン）〜1ユーザー向けで、月1,000タスクが含まれます。
こんな人におすすめ
- 現場の担当者が主導して、SaaS連携とAIによる下調べ・文章作成を自動化したい方
- エンジニアがいない中小企業やチームで、プログラミングなしに始めたい方
- 無料のフリープランから試して、段階的に広げたい方
UiPath：エンタープライズ向けの堅牢なIPA基盤
UiPathは、高度なセキュリティとガバナンスが求められる大企業で高い評価を得ています。
デスクトップ操作の自動化から、高度なAIドキュメント処理までをカバーする統合プラットフォームで、AIエージェントとRPAロボットを組み合わせた「エージェンティック・オートメーション」を掲げています。
プロセスマイニングや一元管理にも対応し、レガシーシステムを含む大規模変革に向く有力な候補です。
料金
Automation Cloud Basic：月額25ドル（約3,960円）〜※執筆時のレート換算です。
上位のStandard・Enterpriseは問い合わせによる見積もりです。
こんな人におすすめ
- IT部門や専門チームが主導して、全社的な自動化に取り組む大企業
- 基幹・レガシーシステムやデスクトップアプリの操作を含む業務を自動化したい組織
- 帳票処理（AIドキュメント処理）やプロセスマイニングまで、一貫して進めたい企業
Microsoft Power Automate：Microsoft 365エコシステムとの深い統合
Microsoft製品をメインで利用している企業にとって、導入しやすいのがPower Automateです。
- Teams
- Outlook
- Excel
など、Microsoft 365関連のコネクタでアプリ間の連携を構築できます。Copilotの支援により、自然言語でのフロー作成も可能。
（※Copilotは英語での利用に最適化されており、日本語では精度が変わる場合があります。 ）
Power Platformの一部として、アプリ開発やデータ分析とも組み合わせられます。
料金
Power Automate Premium：月額2,248円／ユーザー（年払い）〜※執筆時のレート換算です。
プレミアムコネクタや有人RPA（デスクトップフロー）が使えます。
こんな人におすすめ
- Teams・Outlook・Excelなど、Microsoft 365を日常的に使っている企業・部門
- Windows PC上の定型作業とクラウド連携を、同じ基盤で自動化したい方
- Microsoft 365に含まれる範囲（標準コネクタのみ）で試し、必要に応じて有料ライセンスを追加したい方
🏗️「AIが迷うこと」を前提に設計する次世代の自動化
AIによる自動化を成功させるために不可欠なのは、「AIは万能ではなく、迷うこともある」という現実を受け入れる設計です。
AIが自律的に問い直す力や、推論によってデータの不備を補完する仕組みなど、運用の現場で真に役立つ次世代の自動化の在り方について紹介します。
不明点を自ら聞き返すAIの対話力
YoomのAIワーカーは、ユーザーとの対話や確認ステップを取り入れながら、指示の出し直しや手戻りを抑え、業務の完了をサポートします。
この仕組みにより、重要な処理の前に人が確認できるプロセスが設けられるため、AIの誤判断や予期せぬ操作のリスク低減が期待できるでしょう。
担当者とのコミュニケーションをプロセスの一部として取り込むことで、複雑な業務も対話形式でスムーズに進行します。
「表記ゆれ」を補完する推論力
データの中身に多少の不備があっても、AIがその意図を汲み取ることができれば、推論は止まりません。
AIエージェントは前後の文脈や過去の履歴を参照し、不足している情報を論理的に導き出すため、柔軟に自動化ワークフローを進めることが可能になります。
データ入力側の負担を減らしつつ、正確なデータベース構築を並行して行うことができます。
自動化のプロセスを資産化する仕組み
ツールを導入しただけでは、競争力は生まれません。
大切なのは、日々の判断と修正が、組織の財産として残っていくことです。
判断の履歴が「自社独自のノウハウ」になる
- AIが行った判断や担当者が行った修正を記録・整理することで、「どのようなケースで、なぜその対応をしたのか」を振り返りやすくなる
属人化していた業務を明文化
- 特定の人しか分からなかった手順が、誰でも確認・改善できる状態に
- 担当者の異動や退職があっても、業務の品質を保ちやすくなる
ナレッジを育てて「デジタル秘書」へ
- レビューした修正履歴や頻出する例外パターンをナレッジやルールとして反映できれば、AIの提案品質の向上につながる
この資産化の視点こそが、長期的な競争力を生む次世代の自動化の要となります。
💼【業界別】AIオートメーションの活用事例
AI-powered Automationは、金融・カスタマーサポート・製造・物流などで導入が検討・進展している領域です。
ここでは、特に成果が顕著な3つの領域における活用シーンを紹介します。
金融・会計：非構造化データによるインボイス処理
AIオートメーションでは、OCRやLLMを活用することで、請求書や関連書類から必要な項目を抽出し、仕訳候補を作成。
従来は担当者が行っていた「この支出はどの勘定科目に該当するか」といった判断も、AIが過去の傾向から自律的に提案してくれます。
主な導入効果
- 手入力や目視確認による転記ミス、二重払いのリスク低減
- 多様なフォーマットへの柔軟な適応
- 早期の月次決算の実現
会計業務におけるAI活用の詳細は、こちらの記事もチェック！ → 【プログラミング不要】AIで仕訳データを生成・自動転記する方法
カスタマーサクセス：過去のナレッジを自ら検索・回答
サポート業務では、AIエージェントが過去の対応履歴や製品マニュアルを自ら検索し、顧客への回答案を作成。
単なる一問一答のチャットボットとは異なり、顧客の問い合わせ内容や過去の対応履歴をもとに意図を推定し、付加価値のある提案を含む回答案を作成します。
主な導入効果
- 問い合わせ対応のスピード向上
- 顧客の利用定着化や解約防止といった本質的な戦略業務への集中
- 担当者の属人化の解消と品質の均一化
カスタマーサポートにおけるAI活用の詳細は、こちらの記事もチェック！ → 対応履歴からFAQを自動生成！AIエージェントでナレッジを蓄積する方法
製造・物流：需要予測と在庫管理を連動
AIが「在庫切れの予兆」を事前に察知し、物流ルートの最適化までを指示することで、欠品リスクを最小化しながら過剰在庫を抱えない効率的なサプライチェーン管理をサポート。
倉庫内の入出庫データと配送状況をAIが自律的に同期させ、異常が発生した際には代替ルートを計算して提案するなど、動的なサプライチェーンの運用を支えています。
主な導入効果
- 在庫コスト（保有コスト）の最適化
- 需要予測や発注の調整業務の属人化解消
- 発注量や生産スケジュールを再計算・アラート発信
製造業界におけるAI活用の詳細は、こちらの記事もチェック！ → 製造業のAI活用ガイド｜外観検査・予知保全・生産計画を解説
🧩YoomのAIワーカーで実現する自律型ワークフロー
Yoomが提供する「AIワーカー」は、特定の専門スキルを持ったデジタルなチームメンバーとして機能します。
ここでは、現場ですぐに活用できる具体的なAIワーカーのテンプレートをご紹介。
品質管理アナリスト
数値や画像のデータをもとに照合・合否判定を自律的に実施。
その後、不良傾向の分析や品質低下の予兆検知までを自動処理してくれます。
結果はレポートとして出力されるため、判断を下す際の強力なサポーターとして機能してくれるでしょう。
数値・画像データをもとに規格値との照合・合否判定、不良傾向の分析、品質低下の予兆検知を行い、結果をレポートとして出力するAIワーカーです。検査データの手作業による集計・照合の負担を減らし、早期対処につなげたい製造・品質管理担当の方におすすめです。
- 「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。
全社総合実務コンシェルジュ
- Gmail
- Google スプレッドシート
- freee会計
など、接続・設定したアプリを横断して処理を実行。
報告書作成やデータ同期など、設定したバックオフィス業務の自動化をサポートしてくれるため、担当者の負担軽減が見込めるでしょう。
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。
■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。
⚠️AIオートメーション導入時に陥りやすい落とし穴
自動化のメリットは大きい反面、事前の対策を怠ると予期せぬリスクに直面することもあります。
この章では、AI運用の継続性を脅かすリスク要因と、それらを回避するための具体的な管理のポイントについて詳しく解説します。
AIの精度低下に対する監視体制
AIシステムでは、時間の経過に伴うデータや業務環境の変化、モデル・プロンプトの変更などにより、回答や判定の精度が低下することがあります。
常に同じ結果が得られると過信せず、定期的にAIの回答精度をチェックし、必要に応じてプロンプトの調整やモデルの切り替えを行う運用のルール作りが不可欠です。
プロンプトの改修・調整の例
改修前のプロンプト
社内システムのトラブルについて、ユーザーからの質問に対して解決策を案内してください。
改修後のプロンプト
「社内システムのトラブルについて、ユーザーからの質問に対して解決策を案内してください。
【例外処理・エスカレーション基準】
マニュアルや既知のエラーリストに明確な該当データがない場合は、推測や自己解釈で解決策を生成せず、必ず『現在の仕様では確認できません。担当チームへエスカレーションします』と返答してください。
勝手な推測による回答は一切禁止します。
また、性能のモニタリング指標を設け、異常を検知した際に人が修正を介入させる体制を整えることが、長期的な信頼性を維持するための重要な鍵となります。
予期せぬAPIコストの増大と管理方法
AIエージェントが外部AIモデルやAPIを繰り返し呼び出す構成では、サービスによっては利用量に応じた料金が増加することも。
特にループ処理を含むフローでは、
- 実行回数に制限をかける
- 一日の予算上限を設定する
など、コスト面でのガードレールを設けることが、持続可能な運用のための大前提となります。
業務の重要度に応じたコストのしきい値を設定し、異常なリソース消費が発生した際にアラートを飛ばすような賢い管理体制が求められます。
セキュリティガバナンス
AIエージェントに機密情報の閲覧や高額な決済の承認権限などの情報を、無制限に与えるのは危険です。
AIができるのは下書きの作成までとし、最終的な承認は必ず担当者の方で行うように設計しましょう。
AIが自律的にアプリを操作するからこそ、アクセスできるデータの範囲を制限し、全ての操作ログを監査可能な状態で残すことが重要です。
導入時フェーズごとの対策（一例）
✅まとめ
AI-powered Automationは、もはや単なる効率化の手段ではなく、ビジネスのスピードと質を決定づける戦略的な基盤です。
「AIエージェントに何を任せ、人が何を判断するか」という新しい役割分担を定義することで、これまで不可能だったレベルの自動化が実現します。
まずは身近な業務からAIワーカーを導入し、テクノロジーと人間が共生する新しいワークスタイルの第一歩を踏み出してみましょう。
🌟Yoomでできること
日々の定型業務やアプリ間の細かなデータ連携は、集中力を削ぐ細かな手間がかかりますが、そんな問題もYoomなら解決できます！
Yoomを活用することで、ルーチンワークの負担から解放され、本来注力すべき事業戦略の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るでしょう。
「AIを使ってみたいけれど、難しそう」と感じている方も、Yoomの直感的な操作性なら安心です。
以下のバナーから、AIオートメーションの世界をぜひ体験してみてください。
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。
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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 投資家やアナリストからの問い合わせ対応に多くの時間を費やしているIR担当者の方
- 過去の開示資料やIRポリシーとの照合を、人の手で一つひとつ行っている管理部門の方
- IRポリシーに基づいた正確な回答案を、工数をかけずに素早く作成したいと考えているチームリーダーの方
- AIワーカーが社内資料を基に回答案を自律的に作成するため、資料を探し出す手間を省き、回答までの時間を短縮できます。
- サイレント期間などのIRポリシー判定も一貫して自動化されるため、判断の漏れを防ぎ、精度の高い情報発信を維持できます。
- はじめに、Gmail、Slack、Google Drive、Google スプレッドシートをYoomと連携します
- 次に、トリガーでGmailを選択し、「特定のラベルのメールを受信したら」というアクションを設定します
- 最後に、AIワーカーで「投資家向け回答案の作成とログ記録、Slackでのメンション通知を行うためのスキル」を作成します。その際、Google Driveの「ファイルをダウンロードする」アクションやGoogle スプレッドシートの「レコードを取得する」アクション、Slackの「メッセージを送る」アクションなどを参照ツールとして設定し、回答案・根拠・判定結果をセットで送信するようにします
■このワークフローのカスタムポイント
- Gmailのトリガー設定では、IR窓口のラベルを任意で設定してください。
- AIワーカーの設定では、参照元となるGoogle Driveのフォルダや記録先のGoogle スプレッドシートを自社の運用に合わせて指定してください。
- Slackの通知先チャンネルやメンションする担当者を、用途に応じて柔軟にカスタマイズしてください。
- Gmail、Slack、Google Drive、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。
- 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。
- ダウンロード可能なファイル容量は最大300MBまでです。アプリの仕様によっては300MB未満になる可能性があるので、ご注意ください。
- トリガー、各オペレーションでの取り扱い可能なファイル容量の詳細は「ファイルの容量制限について」をご参照ください。
- 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。
出典1：UiPath/出典2：Microsoft Power Automate
プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
