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【部門別】AI活用事例10選｜「AIに任せる」判断基準と失敗しない導入フロー
近年、AIは単なる「検索ツール」や「文章作成の補助」としての役割を超え、複数の処理を自律的に実行する「AIエージェント」へと進化を遂げました。
権限設定や例外処理を適切に設計すれば、AIが部門間のツールを横断して定型業務の一部を自律的に処理できます。
本記事では、部門別のAI活用例10選をご紹介するとともに、実務で活用する際の設計思想や導入判断のポイントを解説します。
🏢部門別のAI活用事例10選
AIの導入により、これまで「人間でなければ判断できない」と思われていた領域でも自動化が進んでいます。
ここでは、各部門における具体的な活用シーンとその効果を見ていきましょう。
営業：パーソナライズ提案の自動化
営業活動において最も工数がかかるステップの一つが、顧客ごとの課題に合わせた提案書の作成です。
AIツールの活用により、CRM（顧客管理システム）に登録された過去の商談履歴やメールのやり取りを瞬時に分析し、その顧客が今もっとも求めている情報を盛り込んだ提案文を自動で生成できます。
例えば、以下のようなフローが自動化可能です。
- リード獲得
- 顧客情報の属性分析
- 最適な訴求ポイントの抽出
- パーソナライズされたメールや提案資料のドラフト作成
これら一連の流れをAIが担うことで、営業担当者は顧客との対面コミュニケーションや戦略立案といった、より本質的な活動に集中できるようになります。
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製造：マルチモーダルAIによる類似図面検索の効率化
製造現場では、膨大な過去の図面資産から類似のものを探し出す作業が、設計工数の増大を招く要因となっていました。
画像やテキストを扱えるマルチモーダルAIやベクトル検索を組み合わせることで、手書きのラフスケッチや仕様情報をもとに、過去の図面や類似部品を検索する仕組みを構築できます。
検索の精度を高めるために、以下の技術が活用されています。
- 形状認識による類似パーツの抽出
- 過去の不適合事例との自動照合
- 部品表（BOM）の自動読み取りとデータ化
適切なデータ整備と検証を行えば、過去の知見を再利用し、設計資料の検索工数削減につなげることが可能です。
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経理：領収書の自動突合とワークフロー構築の自動化
経理部門の負担となっている経費精算業務も、AIによって大きく変化しました。
AI-OCRや業務システムとの連携により、領収書の内容、入出金明細、社内の承認ルールを照合し、不整合の可能性がある申請を検出する仕組みを構築できます。
自動化によって得られる主なメリットとして、以下のような内容が考えられます。
- 入力作業の負担軽減
- 不正や不整合の可能性がある申請の検出
- 決算業務の効率化
人間はAIが「フラグ」を立てた例外的な案件のみを最終確認すれば良くなるため、業務の時短に繋がります。
ただし、実際の運用では、連携範囲やデータ品質に応じて人による確認を組み合わせる必要があります。
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カスタマーサポート：マルチエージェントによる複雑な問い合わせ解決
従来のチャットボットは定型的なやり取りを中心としていましたが、現在は、複数のAIや外部システムを組み合わせてより複雑な問い合わせに対応できます。
一方が顧客の意図を汲み取り、もう一方がナレッジベースから回答を探し、さらに別のAIが実際のシステム操作（予約変更やキャンセル処理など）を代行するという連携プレーによって実現可能です。
- 回答のパーソナライズ
- 多言語への即時翻訳対応
- システム操作の自律実行
こうした高度な対応技術により、難易度の高い問い合わせにも24時間365日、即座に応答できるようになりました。
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システム開発：自然言語による設計・コーディングの自律実行
エンジニアリングの世界では、AIがコードの一部を書く「補完」から、指示をもとにシステムの雛形やコードを生成する「自律実行」へとフェーズが移りました。
自然言語で指示することで、AIが以下を生成することが可能です。
- アプリケーションの雛形
- コード
- テストコードの一部
ただし、アーキテクチャの妥当性、セキュリティ、性能、要件への適合性については、エンジニアによる確認と修正が必要です。
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人事：採用候補者のスコアリングと面談調整の自動化
採用業務における候補者とのやり取りや、膨大な履歴書のスクリーニングは、人事担当者の時間を大きく奪う要因です。
AIを活用することで、定められた採用基準に基づき、候補者のスキルや経験を整理・評価する仕組みを構築できます。
具体的には、以下のような業務プロセスの自動化が考えられます。
- 書類選考の補助
- 面談候補者への自動連絡
- 面接評価の構造化・入力補助
人事担当者は候補者の採用判断や、候補者とのコミュニケーションなど、人による確認や対応が必要な業務により多くの時間を充てられます。
ただし、評価の精度や公平性を検証し、採用判断では人間が最終確認を行う必要があります。
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総務：複数ツールの権限設定とアカウント発行の自動処理
入退社や異動に伴うアカウント管理業務は、対象となるツールも多く、総務担当者にとって非常に煩雑な作業です。
AIや各種サービスとの連携を導入することで、人事イベントをトリガーに、変更内容を各ツールへ反映する仕組みを構築できます。
自動化によって得られる主なメリットは以下の通りです。
- 設定ミスや漏れの防止
- 申請から発行までのリードタイム短縮
- 退社時の権限削除漏れ対策
管理の一部をAIに任せることで、総務担当者は組織運営や従業員支援など、より付加価値の高い業務に時間を充てやすくなります。
ただし、対応するサービスや権限設定によっては、個別の設定や人による確認が必要です。
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マーケティング：LTV向上を実現するCRM施策の自動最適化
デジタルマーケティングの現場では、顧客一人ひとりの行動データに合わせたパーソナライズな施策が必要です。
AIを活用することで、連携されたCRM内の顧客データ分析、最終利用日から時間が空いた顧客へのクーポン配布、行動ログをもとにした対象者の抽出、顧客の興味に合わせたメールマガジンのキャッチコピー案作成などを自動化できます。
- 離脱しそうな顧客の予測と引き止め施策
- 顧客層の自動振り分け
- 発信するコンテンツ案の自動作成
こうした業務を自動化することで、データの集計や抽出に費やしていた時間をマーケットの分析やブランド戦略の立案に充てやすくなります。
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経営管理：属人化を排除した管理会計の問い合わせ対応
予算管理や経費精算に関する社内からの問い合わせ対応は、特定の担当者に知識が偏りやすく、属人化しやすい業務の一つです。
AIに社内規定や会計ルールを参照させることで、時間を問わず回答する仕組みを構築できるようになります。
例えば、チャットツール経由の「どの勘定科目で処理すべきか？」といった質問への回答、予算進捗のグラフ化、未承認ワークフローの担当者へのリマインド送付などを自動化できます。
主な活用方法は以下の通りです。
- 経費規定の自動回答
- 予算執行状況の可視化
- 承認フローの自動督促
このような自動化により、管理部門の負担を減らすだけでなく、現場社員の待ち時間解消にもつながります。
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開発設計：技術文書の構造化と自動生成による工数削減
製品開発やシステム設計の現場では、仕様書や設計書、テスト報告書など多くのドキュメント作成が発生します。
AIは開発メモやソースコード、既存の技術文書を読み込み、フォーマットに沿った文書を自律的に生成できます。
具体的な効率化のポイントは以下の点です。
- 仕様書のドラフト作成
- ソースコードからのコメント生成
- 技術基準との不整合チェック
ドキュメント作成の工数を削減することで、開発チームは製品の品質向上や新機能の検討など、より創造的な業務に時間を充てやすくなります。
ただし、生成内容には誤りが含まれる可能性があるため、設計者による確認・修正が必要です。
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AIエージェントを自社専用の「ワーカー」として実務に組み込む
ここまでご紹介した事例の多くは、AIが単なる「回答ツール」ではなく、実務を自律的に遂行する「エージェント」として機能することで大きな成果を上げています。
こうした高度な自動化を専門知識なしですぐに実現できるのが、ハイパーオートメーションプラットフォーム「Yoom」です。
Yoomでは、AIを「AIワーカー」という一人の実務担当者として定義し、既存の業務フローに組み込めます。
以下のようなテンプレートを活用することで、すぐにでも「AIに任せる」体制を構築できます。
例えば営業活動においては、これまで担当者が一件ずつ行っていた「企業のWebサイトを調べて特徴を把握し、個別の提案文を作成する」という事前リサーチとドラフト作成の工程を、AIワーカーが24時間体制で代行します。
人間はAIが用意したリサーチ結果を確認し、最終的な送信ボタンを押すだけ。
「作業」に費やしていた時間を、「顧客との対話」や「戦略の立案」といった、人間にしかできない創造的な活動へシフトできるのです。
会議の議事録作成も同様です。
AIが発言内容を構造化し、重要事項やネクストアクションを特定して通知してくれるため、参加者は会議中「記録すること」に必死になる必要はありません。
会議直後からAIがまとめた論点をもとにすぐ意思決定を進められるため、組織全体のスピードアップが期待できます。
- Google スプレッドシートのリストをもとに、手作業で営業メールを作成している方
- Gmailを活用し、より効率的に質の高い営業リードの生成を目指しているご担当者様
- AIの活用によって、パーソナライズされた営業アプローチを自動化したいチームリーダーの方
- Google スプレッドシートに情報を追加するだけで、リサーチからメール文面生成までを自動化できるため、手作業の時間を削減できます。
- AIがリサーチに基づき文面を生成するため、担当者による品質のばらつきを防ぎ、チーム全体の営業アプローチの質を均一に保てます。
- はじめに、GmailとGoogle スプレッドシートをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が追加されたら」というアクションを設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを設定し、リサーチ、および、それに基づき営業リード獲得に特化したメール文面を作成し送信するためのマニュアル（指示）を作成します。
■このワークフローのカスタムポイント
- トリガーで設定するGoogle スプレッドシートは、実際に営業リストとして管理しているファイルへ任意に変更してください。
- AIワーカーへの指示（プロンプト）は、自社の営業スタイルやターゲットに合わせて自由にカスタマイズが可能です。
- Google スプレッドシートとGmail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。
- Google スプレッドシートをアプリトリガーとして使用する際の注意事項は「【アプリトリガー】Google スプレッドシートのトリガーにおける注意事項」を参照してください。
- 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。
- Web会議後の議事録作成や内容の分析に、多くの時間を費やしている方
- AIを活用した会議の自動分析によって、チームの生産性を向上させたい方
- 会議で決定した事項の共有やタスク化を、より迅速かつ正確に行いたい方
- Web会議終了後、AIが自動で会議内容を分析しSlackへ通知するため、議事録作成や要約にかかっていた時間を削減できます
- AIによる分析プロセスが標準化されることで、担当者による分析の質や粒度のばらつきを防ぎ、属人化の解消に繋がります
- はじめに、SlackをYoomと連携します
- 次に、トリガーでWeb会議機能を選択し、「Web会議の文字起こしが完了したら」フローが起動するように設定します
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、トリガーで取得した文字起こしデータをもとに、会議の分析やフィードバック生成を行いSlackに通知するためのマニュアル（指示）を作成します
■このワークフローのカスタムポイント
- Web会議機能のトリガー設定では、分析の対象としたいWeb会議の招待URLを任意で設定してください
- AIワーカーのオペレーションでは、会議の要約やネクストアクションの抽出など、目的に応じて分析内容を指示するマニュアルを任意で設定可能です
- Slack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。
- Web会議トリガーの設定方法や注意点は「Web会議トリガーの設定方法」をご参照ください。
- 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。
🧐実務型エージェントでAI活用を成功させる設計思想
単にAIを導入するだけでは、期待した成果は得られません。
2026年現在のビジネス現場で求められているのは、明確な役割と連携を持たせた「実務型エージェント」の設計です。
一体どういうことなのか、その定義や使われる技術について詳しく見ていきましょう。
人の代替ではなく「実務担当者の増員」としての定義
AIを「人間の代わり」と捉えると、AIがミスをした際に導入自体を否定してしまいがちです。
そうではなく、AIを「指示を忠実に守り、24時間働く優秀な新人スタッフ」として定義することが成功の鍵となります。
責任を伴う最終判断は人間が行い、AIはその判断に必要な「材料の収集」と「単純な作業の実行」に徹するという役割分担を明確にすべきです。
MCPによりツール連携の壁を突破
AIと外部ツール・データソースを接続する標準的な仕組みとして、「MCP（Model Context Protocol）」が注目されています。
従来、AIと外部サービスを連携させるためには個別に専用の接続方法を開発する必要がありました。
対してMCPは、共通のルールを定めることで、この接続部分を統一的かつ効率的に扱えるようにする仕組みです。
MCPを利用すると、対応するMCPサーバーを介して、AIアプリケーションから外部ツールやデータソースを扱いやすくできます。
具体的には、AIがGoogleドライブやNotionなどのファイルを検索・参照したり、Slackへの通知やスプレッドシートへのデータ登録といった外部システムの操作を、対話の中から直接行えるようになります。
安全な運用には認証・認可、アクセス範囲、監査などの設計が必要ですが、接続先のデータが適切に更新・管理されていれば、AIが最新の社内情報を参照して業務に取り入れる構成も実現可能です。
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MCPサーバー、何がおすすめ？業務効率化を実現するおすすめ10選をご紹介
小さな自動化を繋ぐマルチエージェントによる精度の担保
一つのAIに全てを任せるのではなく、特定の小さなタスクに特化した複数のAIを繋ぎ合わせる「マルチエージェント」という考え方も重要な要素の一つです。
「要約担当」「翻訳担当」「データチェック担当」のように役割を分けることで、以下のようなメリットが生まれます。
- 精度が上がる
- 原因の特定がしやすい
- 修正・改善がしやすい
- 再利用がしやすい
一つのAIに複数の指示を同時に与えると、途中の指示が抜け落ちたり処理同士が干渉したりして品質が下がることがありますが、役割を絞ることでAIが集中でき精度が安定します。
また、出力に誤りがあった場合もどの担当の工程で問題が起きたかを切り分けやすく、原因不明のブラックボックス化を防げます。
さらに、問題があった担当だけプロンプトやAIモデルを調整すれば済むため全体を作り直す必要がなく、汎用性の高い役割（翻訳担当など）は他の自動化フローにもそのまま流用できるという利点もあります。
一方で、エージェント間の連携ミスや誤情報の伝播も起こり得るため、検証工程や人による確認を設計することが重要です。
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AIエージェントの評価とは？指標・評価方法を徹底解説
💡技術トレンドがもたらすビジネスの変化
AI技術は急速に進化しており、業務効率化のためのツールに加えて、業務プロセスや組織の在り方に影響を与える技術としても注目されています。
ここでは、今後のビジネスシーンに影響を与える可能性がある3つの変化について解説します。
ツール連携を民主化する標準プロトコルの普及
これまで、異なるアプリケーション間でAIを活用するには、個別のAPI連携やプログラミングが必要になるケースが多くありました。
しかし、前述したMCPのような標準プロトコルにより、対応する外部ツールやデータソースとAIを接続するための共通の仕組みが整備されつつあります（実際の導入には、接続先の対応状況や認証・権限設定などの設計が必要です）。
標準化が進むことで、対応するデータベースやSaaSなどの外部データを、共通の仕組みを介してAIが参照しやすくなります。
連携のハードルが下がることは、企業全体のDXを加速させる強力な原動力となるはずです。
特定業務に特化した小規模言語モデルの浸透
汎用的な大規模言語モデル（LLM）は強力な一方、膨大な計算リソースやコストを必要とします。
そこで注目されているのが、特定の業務や用途に適した「小規模言語モデル（SLM）」の活用です。
SLMは一般にLLMより少ない計算資源で動作し、タスクや学習データを絞った用途では、汎用モデルと同等以上の性能を発揮することがあります。
そのため、法務の契約書チェックや製造業の技術基準参照など、対象業務や参照情報を限定しやすい領域が、SLMによる専門業務の補助に適していると考えられます。
もちろん重要な判断は専門担当者による確認が欠かせませんが、計算コストを抑えつつ用途に合わせて最適化できるSLMは、自社のノウハウをAIで活用したい企業にとって有力な選択肢の一つです。
導入にあたっては、精度・セキュリティ・運用コスト・データ管理の妥当性をあらかじめ検証することが重要です。
意思決定へのシフトによる人間の役割と組織構造の変革
AIが定型業務やデータに基づく判断の補助を担うようになると、人間の業務は単なる作業の実行にとどまらず、意思決定・例外対応・AIの出力確認へと広がっていきます。
また、AIが自律的にタスクを実行する範囲が広がるにつれて、指示系統や進捗管理といった組織内の役割分担が見直される場面も出てくるでしょう。
こうした変化により、組織の課題としてクリエイティブな課題解決や人間同士の信頼関係がより重要視される可能性も考えられます。
そして、AIの出力確認や責任分担の明確化、従業員への教育など、新たに向き合うべき運用上の課題も生じます。
⚖️AIに任せる業務を決定する判断基準
AI活用は重要なテーマではあるものの、全ての業務をAI化する必要はありません。
どの業務をAIに任せ、どの業務を人間が守るべきか、明確な基準を持つことが大切です。
ここでAIに適している業務の特徴を確認するとともに、引き続き人が担うべき役割や、AI化する優先順位などを確認していきましょう。
AIが得意な領域を見極める定型・頻度・データ量のチェック
AIの導入を検討する際は、以下の「AI適合表」を参考に業務を仕分けてみてください。
これらの条件が重なる業務、例えば「大量のログデータからの異常検知」や「毎日発生する請求データの発行」などは、AIや業務自動化の候補になりやすい領域です。
実際の投資対効果は、導入費用、データ品質、例外処理、既存システムとの連携状況などを踏まえて検証する必要があります。
人間が関与すべき非定型・感情・責任所在のボーダーライン
一方で、AIに任せてはいけない領域も存在します。
- 感情的な配慮が必要なクレーム対応
- 前例のない新規事業の意思決定
- 重大な法的責任や人命に関わる最終判断
これらは人間特有の「感性」や「倫理性」が求められるため、AIはあくまで「判断材料を揃える」ための補助として使うべきです。
このように、最終的なボーダーラインは人間が引かなければなりません。
業務プロセスのどこからAIを組み込むかの優先順位付け
導入初期は、業務フロー全体をいきなりAI化するのではなく、一部の「小さなパーツ」から組み込むのが定石です。
例えば、「メールの返信案を作成するだけ」「会議の議事録を要約するだけ」といった、成果物のミスに気付きやすく、人間によるチェックが容易な部分からスタートするのがおすすめです。
こうした小さな範囲であれば、AIの出力に誤りがあっても業務全体への影響が限定的で、修正も簡単に行えます。
そこで得られた知見をもとに、対象業務や参照データを少しずつ広げながらAIに任せる範囲を段階的に拡大していくことで、現場の混乱や大きな手戻りを防ぎながら着実にAI活用を定着させることが可能です。
⚠️失敗しないAI導入の重要ポイント
AI導入を成功させるためには、心理的な抵抗感を減らす、評価基準を明確にする、セキュリティの確認など、技術面以外で押さえておくべきポイントがいくつかあります。
導入の際には以下の内容を念頭に置いておきましょう。
現場を混乱させない段階的な導入フローの構築
新しい技術の導入には、「使いこなせるか不安」「今のやり方を変えたくない」といった抵抗感が伴うものです。
そこでまずは一部の部署やチームでPoC（概念実証）を行い、小さな範囲で成果を確かめることが有効です。
そこで得られた「思ったより簡単だった」「作業時間が減って楽になった」といった実感を成功体験として社内に共有し、他部署への展開につなげていきます。
また、AIによって負担を軽減できる定型業務と担当者がより注力すべきコア業務を具体的に整理して提示することで、「AIに仕事を奪われる」という不安ではなく、「面倒な作業から解放される」という前向きな受け止め方につながり、現場の協力を得やすくなります。
投資対効果を可視化するための評価基準の策定
「なんとなく便利そう」で終わらせないためには、削減された時間やコストを数値化する評価基準を、導入前の段階であらかじめ決めておく必要があります。
具体的な指標として挙げられる点は以下です。
- 月間の総作業時間の削減率
- リードタイムの短縮日数
- ミスの発生件数の推移
これらを定期的にモニタリングすることで、AI導入の効果を感覚ではなくデータとして把握でき、経営層や関係部署に対して投資対効果を明確に示せるようになります。
また、数値の推移を追うことでうまくいっている施策とそうでない施策を見極めやすくなり、運用方法の見直しやツールの改善など、継続的な改善サイクルにつなげることも可能です。
セキュリティ対策とプライバシー保護の徹底
企業がAIを活用する上で、情報の漏洩は最大のリスクの一つです。
特に、入力した情報がそのままAIの学習データとして使われてしまうと、意図せず社外に情報が流出するリスクにつながりかねません。
そのため、利用するAIサービスが入力データを学習に利用しない設定（オプトアウト）になっているかを事前に確認することが欠かせません。
また、氏名や連絡先といった個人情報を入力前に自動でマスキングする仕組みを導入することで、万が一の情報漏洩リスクをさらに低減できます。
こうした技術的・運用的なセキュリティ対策を、単一の手段に頼らず幾重にも組み合わせて講じることが、顧客や取引先からの信頼を守り、安心してAI活用を進めるための基盤となります。
✅まとめ
現在のAI活用は、もはや「知っているかどうか」ではなく「どの業務をAIに任せるか」という経営判断の段階に入っています。
部門ごとの事例を見ても分かる通り、AIエージェントは実務の強力な味方となり、人間の可能性を広げてくれる存在です。
本記事で紹介した判断基準やトレンドを参考に、ぜひ一歩先行くAI活用をスタートさせてください。
Yoomでできること
AIエージェントの活用は便利な反面、ツール同士の連携設定や専門的な構築が必要になるなど、導入までに手間がかかる場合もありますね。
Yoomなら、テンプレートの設定画面に沿って進めるだけで、さまざまなアプリやツールと連携するフローを構築可能です。
日本語によるサポートと日本円決済の安心感に加え、AIが情報の精査や文章作成を自動で行う「AIワーカー」機能が、あなたの業務を強力にバックアップします。
Yoomを活用して複雑なシステム構築の手間を減らし、本来注力すべき戦略立案や創造的な業務に集中する環境を作りましょう！
興味が沸いた方は、ぜひ以下から試してみてください。
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。
- 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
- 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。
- 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。
- 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。
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。
プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
