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2026-09-24

AX（AIトランスフォーメーション）とは？AI時代の業務変革とDXとの違い

Yuzuki Amano

🤖AXとは？
🔄AXとDXの違い
🏢AX時代に求められる組織のあり方
📈AX推進を成功させる3つのステップ
🛠️AXを成功させるAI教育とスキル
💡業界別に見るAXの実践モデル
⚙️AXを実現するYoomテンプレート
✅まとめ

ビジネス環境の急激な変化に伴い、多くの企業が従来のデジタル化を超えた新たな変革の形を模索しています。その中心にあるのが、AIを基盤として事業そのものを再定義する「AX（AIトランスフォーメーション）」です。
本記事では、AXの定義やDXとの具体的な違い、そして組織としてAXを推進するための実践的なステップについて詳しく解説します！

🤖AXとは？

AX（AIトランスフォーメーション）は、単なるツールの導入に留まらず、AIを組織の核として再定義するプロセスを指します。ここでは、言葉の定義から社会的な背景まで、AXの本質を詳しく紐解いていきましょう。

✔️AXとは何か

AXとは「AI Transformation」の略称であり、AIをビジネスや組織の中核に据え、業務プロセスや顧客価値、組織のあり方を変革する取り組みを指します。定型業務の効率化に加えて、判断業務や創造的なプロセスにもAIを組み込み、人間とAIがそれぞれの強みを生かして協働することを目指します。単にAIを便利なツールとして利用するだけでなく、AIを前提に業務や事業の進め方を見直すことが、AXの重要な考え方です。

✔️AIを中核に据えた事業変革

事業変革としてのAXは、既存の業務フローにAIを付け加えることではなく、AIの能力を最大限に引き出すためにビジネスモデルそのものを再構築することを定義としています。
例えば、

データ解析によって顧客の潜在ニーズを先回りして把握し、商品開発やサービス提供を自動で最適化するような仕組み

が該当します。AIによる提案や自動化を業務に組み込みながら、人間が重要な判断や監督を担うことで、継続的な業務改善と新たな価値の創出を目指します。

✔️労働人口減少とAX時代

社会的な背景として、労働人口の減少は避けられない課題であり、限られた人的資源で高い成果を出すためにAXは有効な戦略の一つとなっています。これまでのデジタル化だけでは補いきれないほどの人手不足が予測される中で、AIを業務の担い手として活用するAXは、

生産性の向上
業務品質の改善

につながる取り組みです。単純な効率化にとどまらず、人間とAIの役割を見直し、限られた人的資源をより価値の高い業務へ振り向けることで、持続的な事業運営を目指します。

🔄AXとDXの違い

両者は対立するものではなく、DX（デジタルトランスフォーメーション）によって整備されたデジタル基盤を活用しながら、AIを組織や事業の中核に組み込んでいく連続的な関係にあります。

目的の違い：業務効率化と価値創出

DXでは、デジタル技術による業務効率化やデータ活用に加えて、新しい製品・サービスやビジネスモデルの創出も目指します。AXでは、こうした変革の中にAIによる分析や提案、自動化を組み込み、人間とAIの役割を見直しながら新たな価値の創出を進めます。例えば、過去のデータから需要を予測するだけでなく、AIが自ら最適なサプライチェーンを再構成し、市場のニーズに即応するようなビジネスモデルの構築が可能になります。

主体の違い：人間の操作とAIとの協働

DXの時代において、主役はあくまで人間であり、デジタルツールは主に「人間が操作して使うもの」として活用されてきました。しかしAXでは、AIが自らタスクの優先順位を判断し、必要なアクションを実行する「協働者」へと進化します。
人間はAIに具体的な指示や「スキル」を与え、AIが生成したアウトプットを評価・調整する役割へと変化します。このように、ツールの利用者からAIのマネージャーやパートナーへと人間の役割がシフトすることが、AXにおける主体性の大きな変化といえます。

組織文化の違い：データドリブンとAIファースト

DXの普及により、データを根拠に意思決定を行う「データドリブン」な文化が定着しつつあります。こうした文化をさらに発展させるAXでは、AIによる提案や自動化されたプロセスを業務に組み込み、人間とAIが協働する「AIファースト」な組織文化を目指します。
さらに、データの分析や判断の一部をAIに委ねることで意思決定を迅速化し、人間は戦略的な判断や例外対応に集中できます。そのため、変化の激しい現代においては、AIのスピードや処理能力を生かしながら、人間による確認や判断を組み合わせて活用する姿勢が、AXを成功させる文化的な土壌となります。

🏢AX時代に求められる組織のあり方

AXを実現するためには、技術の導入だけでなく、それを受け入れる組織の構造や人材のあり方を抜本的に見直す必要があります。

▼DX組織からAX専門組織への移行

AXを実現するためには、AIを活用して業務や事業を変革する役割を組織内に設けることが重要です。専門部署を新設する方法に加えて、既存のDX推進部門にAI活用や事業変革の機能を加える方法もあります。いずれの場合も、AIの導入効果を検証しながら、

現場の業務設計
データ整備
リスク管理

までを一体的に進める体制が求められます。また、AIの活用を一部の部署にとどめず、部門をまたいで事例やノウハウを共有することも大切です。

・ユーザー事例｜塩野香料株式会社：創業200年超の企業が挑むDX

▼経営層によるAI戦略への取り組み

AXは一部の現場による効率化の取り組みではなく、全社的な経営戦略そのものです。
そのため、経営層がAIの可能性とリスクを正しく理解し、自ら変革の旗振り役となることが不可欠です。AIの導入には一時的なコストや既存業務の混乱が伴うこともありますが、長期的な競争力を維持するための投資として、揺るぎない方針を示す必要があります。トップ自らがAIを活用し、その成果を組織に発信することで、現場の心理的な抵抗感を払拭し、変革を加速させる強力なメッセージとなります。

▼全社員に必要なAIリテラシーとリスキリング

AIが日常的なパートナーとなるAX時代では、エンジニアだけでなく全社員がAIを使いこなすためのリテラシーを身につける必要があります。
具体的には、

AIへの適切な指示出し（プロンプティング）
AIのアウトプットの妥当性を評価できる

といった能力です。企業は社員に対し、従来の業務スキルに加えてAIリテラシーを習得するための学習機会を提供しなければなりません。単なる操作教育ではなく、AIを使って自分の業務をどう変えられるかを考える「変革の思考法」を養うことが、真のリスキリングにつながります。

🚀YoomはAIを活用した業務プロセス変革を自動化できます

AXの実現は、企業にとって大きな競争優位性をもたらす一方で、複雑なデータの集約や高度なAIスキルの習得といった高いハードルが存在します。
多くの現場では、AIを導入しても
💭「使いこなせない」

💭「期待した効果が出ない」
といった課題を抱えがちです。そんな問題もYoomなら解決できます！Yoomを活用することで、専門的なコードを書くことなく、自律的に動くAIエージェントを業務プロセスに組み込むことが可能になります。以下のテンプレートを活用して、AXの第一歩を踏み出しましょう。

タスク優先順位整理エージェント

タスク一覧をもとに期限・重要度・緊急度・依存関係などを分析し、優先順位とその判断理由をまとめて提案するAIワーカーです。後続作業への影響が大きいタスクや対応を急ぐべきタスクを特定し、対応順やスケジュール見直し案まで整理してくれるため、抜け漏れなく業務の意思決定を進めたい方におすすめです。

試してみる

■概要
タスクの期限や重要度、進捗状況などをもとに、優先順位を整理するAIワーカーです。どのタスクから対応すべきか、その理由とあわせて提案してくれます。

■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

商談準備サポーター

入力された企業情報を基にSerpApiで最新ニュースをリサーチし、自社の基準に沿ったトークスクリプトを作成してSalesforceへ自動登録するAIワーカーです。商談準備の工数を抑えつつ高品質な提案準備を可能にするので、営業活動に集中したい方やチームの提案力を底上げしたい方におすすめです。

試してみる

■概要
商談前の企業リサーチや提案構成の作成は、営業担当者にとって非常に重要ですが、多くの時間と労力を要する業務ではないでしょうか。特に顧客ごとに最適な仮説を立て、自社のナレッジと照らし合わせる作業は属人化しやすく、質の維持も課題となりがちです。このAIワーカーは、入力された企業情報を基にSerpApiで最新ニュースや事業内容をリサーチし、自社の基準に沿ったトークスクリプトを自律的に作成します。さらに、作成した内容はSalesforceへ自動で登録されるため、商談準備の工数を抑えつつ、一貫性のある高品質な提案準備を可能にします。

■このAIワーカーをおすすめする方
商談前の企業リサーチや資料の選定に時間がかかっており、本来の営業活動に集中したい営業担当者の方
トップセールスのノウハウを組織全体に浸透させ、営業チーム全体の提案力を底上げしたいと考えているマネージャーの方
SerpApiでの調査結果とSalesforceの顧客管理をスムーズに繋げ、営業準備のプロセスを効率化したい方

■AIワーカー設定の流れ
まず最初に、AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本設定を行います。
次に、AIワーカー内で使用するSalesforceやSerpApiをYoomと連携し、使用ツールとして設定します。また、使用ツールは普段お使いの他のアプリに変更可能です。
最後に、AIワーカーへの指示書となる「マニュアル」を、自社の商材や運用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
マニュアル内の「#ターゲット属性の分類基準」や「#提案の優先度判定基準」を自社の戦略に合わせて設定してください。これにより、AIが企業の規模や状況に応じた最適な提案スタイルを自ら判断できるようになります。
マニュアル内の「#商材資料の選定基準」や「#ターゲット属性ごとの導入事例」に自社の最新情報を設定することで、AIが具体的な解決策を提示し、より実務に即した精度の高いアウトプットが得られるようになります。
マニュアル内の「# 自社情報」に会社名や具体的なサービス内容を入力することで、自社に特化したアウトプットが得られます。

■注意事項
Salesforce、SerpApi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。
検索の際は複数のキーワードを組み合わせることで、比較的正確な情報を取得することが可能です。
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。

詳細を見る  このAIワーカーと働く

📈AX推進を成功させる3つのステップ

AXを成功させるためには、壮大な理想を掲げるだけでなく、着実な実行ステップを踏むことが重要です。

ステップ①課題の特定と導入領域の選定

最初に行うべきは、自社の業務の中でどこにAIを導入すべきかを明確にすることです。
単に「AIで何かしたい」という動機ではなく、

人手不足が深刻な部門
判断に多大な時間を要しているプロセス

など、具体的な課題を特定します。その上で、導入による効果（コスト削減、売上向上、リードタイム短縮など）が明確に見込める「インパクトの大きい領域」を優先的に選定します。

ステップ②小規模なPoCによる検証

選定した領域に対し、いきなり大規模なシステムを構築するのではなく、まずは小規模なPoC（概念実証）を実施します。特定の部署や特定のタスクに限定してAIを導入し、

「想定通りの成果が得られるか」
「現場の運用に耐えうるか」

を検証します。この段階では、完璧な精度を目指すよりも、早期に課題を発見し、参照情報や業務ルール、プロンプト、評価基準などを調整しながら改善を重ねることが重要です。

ステップ③AIを前提とした業務プロセスの再設計

PoCで手応えを得られたら、いよいよAIを中核に据えた業務プロセスの再設計に着手します。
既存のフローの一部をAIに置き換える「部分最適」ではなく、AIが自律的に情報を収集し、判断し、出力することを前提とした「全体最適」の視点でプロセスを引き直します。これに伴い、人間の役割も「承認」や「例外対応」に特化するなど、再定義が必要になります。業務のブラックボックス化を防ぐために、AIの判断根拠を可視化する仕組みを同時に構築することも、安定した運用のために欠かせません。

🛠️AXを成功させるAI教育とスキル

AIをただ導入するだけでは十分な効果は得られず、現場の知恵をAIが理解できる形に落とし込むプロセスが必要不可欠です。

▼AIを「ツール」から「働き手」へ

AXのステージにおいて、AIはもはや人間が都度操作するツールではありません。
明確なミッションを与えられ、自律的に判断して行動する「デジタルな働き手」として扱うのがAXの進め方です。この際、重要になるのがAIに対する「業務の指示」です。

どのような状況で
どのような基準に基づいて判断を下し
どのアクションを実行すべきか

この定義が曖昧だと、AIは期待通りの動きをしません。AIを一人の新人社員として捉え、丁寧に業務範囲を定義し、育成していく姿勢が求められます。

▼AI活用による業務のブラックボックス化を防ぐ

AIに業務を委ねる際、懸念されるのが「なぜその判断に至ったのか」が見えなくなるブラックボックス化です。AXを健全に進めるためには、AIの判断プロセスを可視化し、人間が後から検証できる仕組みを構築しなければなりません。
AIが参照したデータや、適用したルールをログとして残し、定期的に人間がレビューする体制を整えることで、組織としての透明性と責任を確保します。この透明性こそが、組織内でのAIへの信頼を育み、より重要な業務をAIに任せるための土台となります。

▼現場の暗黙知をAIのスキルに変える

企業には、長年の経験を持つ社員だけが知っている「業務のコツ」や「暗黙知」が数多く存在します。AXのプロセスでは、これらベテラン社員の知識を言語化し、AIが参照・実行できる「スキル（指示書や業務ルール、参照情報）」として形式知化する作業が重要になります。現場の知恵を組織の資産として整備し、業務内容やルールの変化に合わせて更新・検証することで、特定の個人に依存していた高度な業務の標準化や自動化につなげられます。

💡業界別に見るAXの実践モデル

AXの適用範囲は広く、業界ごとに特有の課題を解決するモデルが存在します。

【製造業】品質検査と予知保全

製造現場では、AXによって生産ラインの自律化が進んでいます。
従来のカメラ検査にAIを組み込むことで、人間が見逃しがちな微細な欠陥を素早く検知するだけでなく、不良が発生する予兆をデータから察知してメンテナンス時期を自動で提案する「予知保全」が可能になります。
これにより、突発的なライン停止による損失を最小限に抑え、熟練技能者の経験に頼っていた品質管理を標準化・高度化することができます。生産性の向上と品質の安定を同時に実現する強力なモデルです。

【小売・EC】需要予測と在庫最適化

小売業界では、

過去の販売データ
天候
トレンド情報

などをAIで分析し、需要予測や在庫最適化に活用する取り組みが進められています。
AIによる予測結果を発注量や在庫配置の判断材料として活用することで、機会損失の抑制や在庫コストの削減を目指します。さらに、顧客の購買行動を分析し、商品提案や販促施策の改善に役立てるなど、マーケティング領域での活用も進んでいます。

【金融・保険】AI与信と事務自動化

金融業界では、膨大な審査書類の確認や与信判断を支援するために、AIの活用が進められています。AIが非構造化データを含む多様な情報を解析し、審査に必要な情報を整理することで、担当者の判断を効率化し、融資審査の迅速化を目指します。
また、保険金の支払い請求では、

画像解析
請求内容の確認

などにAIを活用し、査定担当者の判断を支援することで、支払い業務の効率化と品質向上につなげています。厳格なガバナンスとスピードの両立が求められる金融業務において、AXは組織の機動力を高める鍵となっています。

【カスタマーサポート】AIエージェントによる一次対応

カスタマーサポートの現場では、チャットボットを超えた「AIエージェント」によるAXが進んでいます。AIが問い合わせの内容を深く理解し、社内のナレッジベースから最適な回答を自律的に生成して提供します。
単純なFAQ対応にとどまらず、ユーザーの状況に応じた回答や案内を提示し、対応するシステムと連携して一部の手続きを支援する仕組みも構築できます。その結果、人間のオペレーターは、複雑な相談や個別対応など、より高度な業務に集中できるようになります。

⚙️AXを実現するYoomテンプレート

AXを具現化するためには、AIが自律的に動く「AIワーカー」の活用が効果的です。
ここでは、組織の意思決定や業務整理を支援する具体的なテンプレートを紹介します。

✔️経営の意思決定をAIで支援する

変化の激しい市場環境において、迅速かつ根拠のある意思決定を行うことは経営の最優先事項です。AIワーカーを経営のパートナーとして導入することで、膨大なデータからのリスク抽出や、客観的な判断材料の整理を自動化できます。

意思決定支援担当
SalesforceなどのSaaSに蓄積された顧客データや商談履歴をAIが自律的に分析し、次にとるべきアクションや経営判断の材料を提案するAIワーカーです。人間が気づきにくいデータの相関関係を指摘してくれるため、より精度の高い戦略立案をサポートします。

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

リスク分析サポートエージェント
ユーザーからの相談内容や関連情報を分析し、影響やリスクを整理したうえで、対応策や代替案を提案するAIワーカーです。事象の把握から影響範囲の整理、代替案の提示までを一貫して行うため、有事の際の迅速な意思決定を可能にします。

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

✔️AIを前提に業務プロセスを再設計する

AXの成功には、現状の業務フローを解体し、AIが動きやすい形に再構築することが欠かせません。散らばった情報を整理し、ボトルネックを特定して改善案を導き出す作業をAIが担うことで、組織全体の最適化を加速させます。

業務プロセス整理エージェント
社内に点在するマニュアルや手順書から、具体的なタスクの粒度や全体像を抽出して見える化するAIワーカーです。属人化していた業務を客観的に整理し、AIによる自動化が可能なポイントを特定するための第一歩として有効です。

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。

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業務改善アシスタント
日々の業務手順や発生している課題を分析し、より効率的なフローへの改善案を策定するAIワーカーです。改善案をGoogleドキュメントに文書化し、関係者に自動で共有する機能も備えているため、現場主導の継続的なプロセス改善をAIが強力に推進します。

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。

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

✅まとめ

AXは、AIを組織の「核」として位置づけ、DXによって培われたデジタル基盤を最大限に活用して事業そのものを再定義する取り組みです。労働人口の減少という社会課題への対応や、競争力の維持において、AIとの協働を前提とした組織への転換は避けられない潮流となっています。まずは、身近な業務の再設計から始めてみてはいかがでしょうか。

🔗Yoomでできること

AXの推進において、複数のシステムを連携させ、AIに適切な権限とスキルを与えるプロセスは便利な反面、APIの連携設定や複雑なフローの構築には多大な工数がかかりますね。
そんな問題もYoomなら解決できます！Yoomを活用することで、ノーコードで多種多様なアプリとAIをシームレスに連携させることができます。ぜひ以下のテンプレートからその可能性を体感してください。