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ChatGPTで発注メールを作成！定型文作成と翻訳作業を効率化してみた
頻繁に発生する発注メールの作成は定型的な内容が中心であるものの、重要項目に間違いがないよう細心の注意を払う必要があり、想像以上に時間と精神的なエネルギーを奪われがちな作業です。
この記事では、ChatGPTを活用して日常の発注メール作成の業務を効率化するための具体的な手法や、実際に検証した結果について詳しく解説していきます。
テキスト生成を得意とするAIに任せることで、メール対応にかけるリソースがどれだけ減るかを一緒にみていきましょう！
🦅Yoomは発注メールの作成を自動化できます
Yoomを活用すれば、プログラミングの知識がなくても、直感的な操作でアプリ同士を連携可能。
面倒な手作業を軽減させることにもつながります。
[Yoomとは]
たとえば、ChatGPTと普段使用しているメールツールを組み合わせることで、発注業務をはじめとする事務作業が一気に効率化！
以下は、すぐに使えるおすすめのテンプレートです。
ぜひ試してみてください！
メール作成をサポートする自動化フローボット
■概要
Slackで発注情報が共有されるものの、その後の発注メール作成や送信を手作業で行うのは手間がかかり、入力ミスも気になりませんか？このワークフローを活用すれば、Slackへの投稿をきっかけにAIが情報を抽出し、発注メールを自動で送信できるため、これらの課題解決に貢献し、日々の業務をよりスムーズに進めることができます。
■このテンプレートをおすすめする方
- Slackで共有された発注情報を基に、手作業で発注メールを作成・送信している方
- 発注業務におけるメール作成の時間を削減し、他の業務に集中したいと考えている方
- 手作業による情報転記ミスを防ぎ、正確な発注業務を実現したい担当者の方
■このテンプレートを使うメリット
- Slackへの発注情報投稿後、発注メール作成と送信が自動化されるため、手作業の時間を減らすことができます。
- AI機能がSlackのメッセージから必要な情報を抽出するため、手作業による転記ミスや確認漏れを防ぎます。
■フローボットの流れ
- はじめに、SlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーとしてSlackを選択し、「メッセージがチャンネルに投稿されたら」というアクションを設定し、発注情報が投稿されるチャンネルを指定します。
- 続いて、オペレーションでAI機能の「テキストからデータを抽出する」アクションを設定し、Slackの投稿内容から発注に必要な情報（取引先名、商品名、数量など）を抽出するように設定します。
- 最後に、オペレーションでメール送信機能の「メールを送る」アクションを設定し、抽出した情報を用いて発注メールの宛先、件名、本文を構成し、自動送信されるようにします。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- AI機能の「テキストからデータを抽出する」アクションでは、Slackのメッセージから具体的にどの情報を（例：取引先名、品番、金額など）抽出するかを、ユーザーの運用に合わせて設定できます。
- メール送信機能の「メールを送る」アクションでは、送信先のメールアドレスはもちろん、メールの件名や本文に固定の文言を入れたり、AI機能で抽出したデータを動的に挿入するなど、柔軟なカスタマイズが可能です。
■注意事項
- Slack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。
■概要発注業務において、Googleフォームで受け付けた依頼を基にboardで発注書を作成する際、手作業で発注先情報を探し、書類を作成・送付するプロセスは手間がかかるのではないでしょうか。 このワークフローを活用すれば、Googleフォームへの回答をきっかけに、boardから発注先を自動で取得し、発注書の作成からメール送信までを一貫して自動化できます。これにより、手作業による手間やミスを削減し、よりスムーズな発注業務を実現します。■このテンプレートをおすすめする方- boardを利用した発注業務で、発注先の取得や書類作成に手間を感じている方
- Googleフォームで受け付けた依頼内容を元に、boardでの発注処理を自動化したい方
- 手作業による発注書の作成やメール送信での入力ミスを減らし、業務を効率化したい方
■このテンプレートを使うメリット- Googleフォームへの回答後、boardの発注先取得からメール送信までが自動化され、手作業に費やしていた時間を削減できます。
- 手作業での情報検索や転記が減るため、発注先の選択ミスやメールの宛先間違いといったヒューマンエラーの防止に繋がります。
■フローボットの流れ- はじめに、Google フォーム、board、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 フォームを選択し、「フォームに回答が送信されたら」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションでboardの「発注先の取得」アクションを設定し、フォームの回答内容をもとに発注先情報を取得します。
- 次に、「書類を発行する」オペレーションでGoogle スプレッドシートを選択し、取得した情報をもとに発注書を作成します。
- 最後に、「メールを送る」アクションで、作成した発注書を添付して指定の宛先にメールを送信するよう設定します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- Google フォームのトリガー設定では、発注に必要な情報を取得できるよう、質問項目を任意で設定してください。
- Google スプレッドシートで書類を発行するオペレーションでは、使用する発注書の雛形を任意のものに設定できます。
- 「メールを送る」オペレーションでは、宛先や件名、本文を自由にカスタマイズでき、フォームの回答内容を差し込むことも可能です。
■注意事項- Googleフォーム、board、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。
- Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法は「Googleフォームトリガーで、回答内容を取得する方法」を参照ください。
■概要
Slackで発注情報が共有されるものの、その後の発注メール作成や送信を手作業で行うのは手間がかかり、入力ミスも気になりませんか？このワークフローを活用すれば、Slackへの投稿をきっかけにAIが情報を抽出し、発注メールを自動で送信できるため、これらの課題解決に貢献し、日々の業務をよりスムーズに進めることができます。
■このテンプレートをおすすめする方
- Slackで共有された発注情報を基に、手作業で発注メールを作成・送信している方
- 発注業務におけるメール作成の時間を削減し、他の業務に集中したいと考えている方
- 手作業による情報転記ミスを防ぎ、正確な発注業務を実現したい担当者の方
■このテンプレートを使うメリット
- Slackへの発注情報投稿後、発注メール作成と送信が自動化されるため、手作業の時間を減らすことができます。
- AI機能がSlackのメッセージから必要な情報を抽出するため、手作業による転記ミスや確認漏れを防ぎます。
■フローボットの流れ
- はじめに、SlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーとしてSlackを選択し、「メッセージがチャンネルに投稿されたら」というアクションを設定し、発注情報が投稿されるチャンネルを指定します。
- 続いて、オペレーションでAI機能の「テキストからデータを抽出する」アクションを設定し、Slackの投稿内容から発注に必要な情報（取引先名、商品名、数量など）を抽出するように設定します。
- 最後に、オペレーションでメール送信機能の「メールを送る」アクションを設定し、抽出した情報を用いて発注メールの宛先、件名、本文を構成し、自動送信されるようにします。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- AI機能の「テキストからデータを抽出する」アクションでは、Slackのメッセージから具体的にどの情報を（例：取引先名、品番、金額など）抽出するかを、ユーザーの運用に合わせて設定できます。
- メール送信機能の「メールを送る」アクションでは、送信先のメールアドレスはもちろん、メールの件名や本文に固定の文言を入れたり、AI機能で抽出したデータを動的に挿入するなど、柔軟なカスタマイズが可能です。
■注意事項
- Slack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。
- boardを利用した発注業務で、発注先の取得や書類作成に手間を感じている方
- Googleフォームで受け付けた依頼内容を元に、boardでの発注処理を自動化したい方
- 手作業による発注書の作成やメール送信での入力ミスを減らし、業務を効率化したい方
- Googleフォームへの回答後、boardの発注先取得からメール送信までが自動化され、手作業に費やしていた時間を削減できます。
- 手作業での情報検索や転記が減るため、発注先の選択ミスやメールの宛先間違いといったヒューマンエラーの防止に繋がります。
- はじめに、Google フォーム、board、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 フォームを選択し、「フォームに回答が送信されたら」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションでboardの「発注先の取得」アクションを設定し、フォームの回答内容をもとに発注先情報を取得します。
- 次に、「書類を発行する」オペレーションでGoogle スプレッドシートを選択し、取得した情報をもとに発注書を作成します。
- 最後に、「メールを送る」アクションで、作成した発注書を添付して指定の宛先にメールを送信するよう設定します。
■このワークフローのカスタムポイント
- Google フォームのトリガー設定では、発注に必要な情報を取得できるよう、質問項目を任意で設定してください。
- Google スプレッドシートで書類を発行するオペレーションでは、使用する発注書の雛形を任意のものに設定できます。
- 「メールを送る」オペレーションでは、宛先や件名、本文を自由にカスタマイズでき、フォームの回答内容を差し込むことも可能です。
- Googleフォーム、board、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。
- Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法は「Googleフォームトリガーで、回答内容を取得する方法」を参照ください。
AIワーカーを活用した自動化フローボット
■概要毎週の在庫確認や発注業務において、在庫状況の把握やメールの作成に多くの時間を費やしていませんか？データの集計から文面の作成までを手作業で行うと、情報の見落としやミスが発生するリスクもあります。このワークフローを活用すれば、指定したスケジュールでGoogle スプレッドシートから在庫・需要データを自動で取得し、AIエージェント（AIワーカー）が最適な発注案を考えた上でGmailの下書きを自動作成します。最終的な確認は人間が行うため、精度を保ちつつ発注業務をスムーズに効率化できます。
■このテンプレートをおすすめする方- 毎週発生する在庫確認と発注メール作成の業務を自動化し、工数を削減したい担当者の方
- 在庫・需要予測に基づいた適切な発注案の作成をAIでサポートし、業務の標準化を図りたい管理職の方
- 自動で発注案を作成しつつ、誤送信を防ぐために最終的な送信判断は人の手で行いたい慎重な運用を希望する方
■このテンプレートを使うメリット- 在庫や需要データが定期的に自動集計され、Gmailの下書きが作成されるため、発注メール作成の手間を省き業務効率を向上させます。
- 最新のデータに基づきAIが自動で下書きを構成するため、手作業による転記ミスや発注漏れといったヒューマンエラーの防止に繋がります。
■フローボットの流れ- はじめに、Gmail、Google スプレッドシート、SlackをYoomと連携します
- 次に、トリガーで、スケジュールを選択し、「毎週起動」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、在庫や需要データをもとに発注メールの下書き生成、Slack通知までを自動化するスキル（指示）の作成とツール・アクション設定を行います。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- スケジュールトリガーは、任意の日時に起動するように設定できます。
- Google スプレッドシートの設定では、在庫数や需要予測、発注先リストが入力されているシートやセル範囲を任意で指定してください。
- AIワーカーのプロンプト（指示）を調整することで、自社の形式に合わせた丁寧なメール文面や簡潔な報告スタイルに変更することが可能です。
- Slackの通知先を個別の担当者や特定のチャンネルに設定し、確認漏れが起きないようカスタマイズしてください。
■注意事項- Gmail、Google スプレッドシート、Slack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。
■概要在庫の入出庫管理において、将来の在庫不足を予測して発注業務を行うのは手間がかかる作業ではないでしょうか。目視での確認では見落としが発生したり、発注タスクの作成が遅れてしまったりすることもあります。このワークフローは、AIエージェント（AIワーカー）が入出庫管理表を定期的に分析し、在庫不足を予測して発注タスクを自動で作成するため、こうした課題を削減し、欠品リスクの低減に繋がります。■このテンプレートをおすすめする方- 在庫管理や発注業務を担当しており、定期的な確認作業に手間を感じている方
- AIエージェントを活用して、より高度な入出庫管理の自動化を実現したい方
- 欠品による機会損失を防ぎ、在庫管理業務を効率化したいと考えている方
■このテンプレートを使うメリット- 週に一度、AIが自動で入出庫管理表を分析し発注タスクを作成するため、これまで手作業で行っていた確認・入力業務の時間を短縮できます。
- システムが自動で処理を行うことで、在庫確認の見落としや発注タスクの作成漏れといったヒューマンエラーの防止に繋がります。
■フローボットの流れ- はじめに、Google スプレッドシートとAsanaをYoomと連携します。
- 次に、トリガーで「スケジュールトリガー」を選択し、ワークフローを起動したい曜日や時間などを設定します。
- 最後に、オペレーションで「AIワーカー」を選択し、Google スプレッドシートの入出庫管理表データをもとに在庫不足を予測してAsanaに発注タスクを作成するためのマニュアル（指示）を作成します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- スケジュールトリガーでは、ワークフローを起動する曜日や時間帯などを任意で設定してください。
- AIワーカーへの指示内容は、分析の条件や予測の基準など、業務に合わせて任意の内容にカスタムできます。
- 在庫管理表として連携するGoogle スプレッドシートのファイルやシートは、実際に管理しているものを任意で設定してください。
- Asanaのタスク作成対象のプロジェクトや担当者なども任意で設定できます。
■注意事項- Google スプレッドシート、Asana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。
- 毎週発生する在庫確認と発注メール作成の業務を自動化し、工数を削減したい担当者の方
- 在庫・需要予測に基づいた適切な発注案の作成をAIでサポートし、業務の標準化を図りたい管理職の方
- 自動で発注案を作成しつつ、誤送信を防ぐために最終的な送信判断は人の手で行いたい慎重な運用を希望する方
- 在庫や需要データが定期的に自動集計され、Gmailの下書きが作成されるため、発注メール作成の手間を省き業務効率を向上させます。
- 最新のデータに基づきAIが自動で下書きを構成するため、手作業による転記ミスや発注漏れといったヒューマンエラーの防止に繋がります。
- はじめに、Gmail、Google スプレッドシート、SlackをYoomと連携します
- 次に、トリガーで、スケジュールを選択し、「毎週起動」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、在庫や需要データをもとに発注メールの下書き生成、Slack通知までを自動化するスキル（指示）の作成とツール・アクション設定を行います。
■このワークフローのカスタムポイント
- スケジュールトリガーは、任意の日時に起動するように設定できます。
- Google スプレッドシートの設定では、在庫数や需要予測、発注先リストが入力されているシートやセル範囲を任意で指定してください。
- AIワーカーのプロンプト（指示）を調整することで、自社の形式に合わせた丁寧なメール文面や簡潔な報告スタイルに変更することが可能です。
- Slackの通知先を個別の担当者や特定のチャンネルに設定し、確認漏れが起きないようカスタマイズしてください。
- Gmail、Google スプレッドシート、Slack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。
- 在庫管理や発注業務を担当しており、定期的な確認作業に手間を感じている方
- AIエージェントを活用して、より高度な入出庫管理の自動化を実現したい方
- 欠品による機会損失を防ぎ、在庫管理業務を効率化したいと考えている方
- 週に一度、AIが自動で入出庫管理表を分析し発注タスクを作成するため、これまで手作業で行っていた確認・入力業務の時間を短縮できます。
- システムが自動で処理を行うことで、在庫確認の見落としや発注タスクの作成漏れといったヒューマンエラーの防止に繋がります。
- はじめに、Google スプレッドシートとAsanaをYoomと連携します。
- 次に、トリガーで「スケジュールトリガー」を選択し、ワークフローを起動したい曜日や時間などを設定します。
- 最後に、オペレーションで「AIワーカー」を選択し、Google スプレッドシートの入出庫管理表データをもとに在庫不足を予測してAsanaに発注タスクを作成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
- スケジュールトリガーでは、ワークフローを起動する曜日や時間帯などを任意で設定してください。
- AIワーカーへの指示内容は、分析の条件や予測の基準など、業務に合わせて任意の内容にカスタムできます。
- 在庫管理表として連携するGoogle スプレッドシートのファイルやシートは、実際に管理しているものを任意で設定してください。
- Asanaのタスク作成対象のプロジェクトや担当者なども任意で設定できます。
- Google スプレッドシート、Asana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。
☀️ChatGPTを発注メール作成に活用するメリット
発注メールの作成にAIを取り入れることで、単に文章を自動で書いてくれる以上の様々な利点が得られます。
定型業務の効率化
発注メールの多くは決まったフォーマットを持っています。
しかし、毎回宛名や商品の詳細を手入力で書き換え、正しい敬語になっているかを確認する作業は、単調でありながら集中力を要するため、日々の負担となりがち。
ChatGPTを活用すれば、必要な条件やキーワードを箇条書きで入力するだけで、あっという間に整った文章を出力してくれます。
メールの文面を考える時間やキーボードを叩く手間が削減されるため、個人だけでなくチーム全体の生産性向上に寄与するでしょう。
表現・トーンの自動調整
取引先へ送るメールでは、失礼のない丁寧な言葉遣いや正確で簡潔な表現が常に求められます。
特に新入社員や異動したばかりの担当者にとっては、適切なビジネス用語を選ぶことに悩む場面も少なくありません。
ChatGPTは学習データに基づいた自然な日本語表現を得意としており、簡単な指示を与えるだけで相手との関係性に適した文章を生成することが可能です。
- 取引履歴に応じて「平素よりお世話になっております」「本件は初回のご発注となりますため〜」というように文章を調整
- 季節に合った時候の挨拶を挿入
- 「〜と存じます」「〜だと幸いです」というように、日本語独特の表現で文章を生成
さらに、自分では思いつかないようなスマートな言い回しを提示してくれることもあるため、結果的にメールの品質向上にも繋がる利点があります。
ヒューマンエラーによる発注漏れの軽減
手作業でメールを作成していると、急いでいる時や疲れている時に、納期の指定を忘れたり、型番の記載が漏れたりといったヒューマンエラーが発生しやすくなります。
事前に「発注に必要な情報」を整理したプロンプトのテンプレートを用意しておけば、入力項目を埋めるだけで済むため、記載漏れの物理的な予防にもつながるでしょう。
システム側で入力の抜け漏れをカバーする仕組みを作ることで、より確実で安全な発注業務のフローを構築することが可能になります。
💻ChatGPTで発注メールを作る際の基本ポイント
AIを使って精度の高い下書きを作成するには、入力する情報の質が非常に重要になります。
プロンプトに含めるべき必須項目
AIに意図通りの発注メールを作らせるためには、必要な情報をどの程度伝えるかが成功の鍵。
- 誰に（宛先：会社名・担当者名・役職）
- 何を（目的：商品発注や見積もり依頼など）
- どれくらい（商品名・数量・金額）
- いつまでに（希望納期）
- どのような条件で（支払条件など）
といった基本要素を箇条書きで明確に指定しましょう。
規定の項目をテンプレート化して手元に用意しておけば、毎回数項目の情報を埋めるだけで、すぐにAIへ的確な指示を出すことができるようになります。
実務においては、この必須項目を明確にするというひと手間が、修正の時間を短縮するポイントです。
トーン＆マナーの指定方法
必須情報の入力に加えて、文章のトーン＆マナーを指定することも、そのまま使えるメールを作成するために欠かせない要素です。
たとえば、同じ発注内容でも、長年付き合いのある親しい取引先へのメールと、新規の取引先へのメールでは、求められる丁寧さの度合いが変わってきます。
もしも出力された結果が少し硬すぎると感じた場合はその都度調整を加えていき、希望の出力が叶った場合には、その時に使用したプロンプトを後にも使えるように保存しておきましょう。
不足情報を事前に確認させる指示の追加
プロンプトをさらに実務向けに進化させるための工夫として、「不足情報の事前確認」を指示するというテクニックがあります。
AIに対して単純に文章を書かせるだけでなく、
もし発注メールを作成する上で不足している情報があれば、本文を作成する前に確認項目を箇条書きで教えてください
という一文をプロンプトの末尾に付け加えておくのです。
このプロセスを挟むことで、メール送信後に取引先から確認の返信が来てしまう二度手間を防ぐことができるようになるでしょう！
✉️ChatGPTで実際の発注メールを作成して検証！
AIの実力を確かめるため、宛先となる顧客の属性を変えて、それぞれに適した発注メールを作成する検証を行いました。
①既存取引先への発注メール作成
まずは定型的な発注メールの作成を試してみましょう。
日頃から頻繁にやり取りをしている企業に対しては、堅苦しすぎる表現よりも、日頃の感謝を伝えつつ要件がスピーディーに伝わる文面が好まれます。
入力プロンプト（一部抜粋）
あなたは、日本のBtoB取引におけるビジネスメール（特に発注メール）の作成をサポートするアシスタントです。
以下の条件に沿って、既存取引先への発注メールの文面を作成してください。
## 目的
長年取引のある既存パートナー企業に対して、
・硬すぎないが丁寧なトーン
・日頃の感謝を一文添えた自然な文面
・発注内容（品目・数量・希望納期・納品先・支払条件）が一目で分かる構成
のメールを作成することが目的です。
【自社および取引先情報貼り付け（マスキング済）】
## 発注内容
〜〜
## トーンと書き方の指定
全体として、ビジネスメールとしての丁寧さは保ちつつ、
・日頃の感謝を簡潔に表現してください。
・商品名・数量・希望納期などは、箇条書きや行分けなどを用いて、ひと目で分かるように整理してください。
・結びでは、「今後とも変わらぬお付き合いをお願いする」ニュアンスを含めてください。
## 出力フォーマット
日本語のメール形式で、以下を含めてください。
・件名案（1つでOK）
・本文（宛名、挨拶、要件、締めの挨拶、署名まで）
出力結果
関係性を考慮した「硬すぎない、かつ丁寧なトーン」がしっかりと反映されたメール本文が生成されました！
既存取引先に対して「いつも迅速にご対応いただき〜」という普段の対応に感謝する文章を盛り込んでいるため、不自然さを感じない内容になっていますね。（赤枠）
さらに、「何卒〜」「今後とも変わらぬ〜」という日本語独特の表現も使われており、まるで人間のスタッフが一から作成したようだと錯覚するクオリティです。（赤線）
AIに作成を任せることで定型文をゼロから入力する手間が省け、日々の発注業務の負担が軽減されたことを実感する結果となりました。
②新規発注の企業向けの発注メール作成
初めて取引をする企業に対しては、失礼のないよう、より丁寧でフォーマルなトーンが求められます。
また、今後の取引に関する条件などを互いに確認しておかねばなりません。
続いての検証では、「今後の取引を見据えて確認すべき事項を洗い出す」ことを目的としたメール作成を行っていこうと思います。
入力プロンプト（一部抜粋）
あなたは、日本のBtoBにおける新規取引開始時のビジネスメール（特に発注メール）を作成するアシスタントです。
以下の条件に沿って、新規取引先への発注メール文面を作成してください。
## 目的
初めて取引を行う企業に対して、失礼のないよう配慮された、非常に丁寧でフォーマルなビジネスメールを作成することが目的です。
また、今後の取引条件に関して、こちらから確認・相談すべき不足情報がないかを洗い出したいと考えています。
【自社および取引先情報貼り付け（マスキング済）】
## 発注内容
〜〜
## 不足情報の指摘
現時点の依頼内容からは不足していると思われる項目を、箇条書きで挙げてください。
・支払条件（支払サイト、支払方法など）
・契約形態（契約書の有無、請負／準委任の別、契約期間など）
・納品・検収条件（検収完了の定義、検収期限、受入テストの扱いなど）
・保守・サポート範囲と開始タイミング
・その他、新規取引開始時に一般的に取り決めておくべき事項
出力結果
新規取引先に相応しい、フォーマルで丁寧な挨拶を含んだ本文が自動生成されました！
冒頭の挨拶文も既存取引先の文面と比較すると、極めて丁寧な内容であることがわかりますね。
さらに、プロンプトで指示した通り、支払い条件や契約期間などの「不足情報」をAI側から指摘してくれています。
ここで出力された内容が全て自社と新規取引先との間に必要かは、部署責任者や経営層と確認する必要がありますが、この点を明確にするための示唆が初期段階で得られたのは大きいですね！
確認漏れを防ぐアシスタント機能として優秀に機能してくれました。
③海外企業への発注向け英語メール作成
海外のサプライヤーなどへ発注する際は、英語でのビジネスメール作成が必要です。
英語に不慣れな場合、作成に時間がかかったり、ニュアンスが正しく伝わらなかったりする懸念があります。
最後に検証では、この点を払拭する適切な英語メールを作成できるかをジャッジしていきましょう！
入力プロンプト（一部抜粋）
あなたは、国際BtoB取引向けのビジネス英語メール作成アシスタントです。
これから渡す発注内容にもとづいて、アメリカのサプライヤー宛の「発注メール（英語）」を作成してください。
## 前提・状況
日本の企業から、アメリカのサプライヤーに対して発注メールを送ります。
この製品ラインでの発注は今回が初回ですが、事前に問い合わせや打ち合わせなどのやり取りは行っており、お互いに面識はある状態です。
【自社および取引先情報貼り付け（マスキング済）】
## 発注内容
〜〜
## トーン・文体の要件
・明瞭で自然なプロフェッショナルビジネス英語にしてください。
・丁寧だが、硬くなりすぎないトーンにしてください。
・数量、希望納期、配送先住所が誤解されにくいよう、はっきり分かる書き方にしてください。
・日本語を直訳したような不自然な英語表現は避けてください。
出力結果
ネイティブが使うような自然でプロフェッショナルな英語表現が瞬時に出力！
ビジネスシーンに適した内容が自然に盛り込まれており、翻訳ツールを使う工数を削減することができました。
追加で「海外取引先とのメールにおいて不足している様子はありますか？」と指示してみましょう。
すると、以下のように取引上追加で確認した方が良い要素を箇条書きで出力してくれました！
海外企業との取引は日本と勝手がちがうため、慣れないうちはAIに相談しながらメールを作成していくのも上手な運用方法の一つだといえます。
これを活かして、メール発送前の確認をAIに代替してもらってもいいかもしれませんね。
ヒューマンエラーの予防にも役立つことを実感することができました。
🤖ChatGPTで発注メールを作成する際の注意点
非常に便利なツールである反面、業務利用においてはいくつか気をつけるべきポイントが存在します。
AIが生成した文面はあくまで「下書き」
AIは与えられた指示に基づいてもっともらしい文章を生成することに長けていますが、その内容が常に100%正確であるとは限りません。
ハルシネーションが出力される可能性は0ではないため、AIが作成したテキストはあくまで「優秀な下書き」であるという認識を持つことが重要です。
ハルシネーション出力の例
- 固有サービスの過去の名称を提示
- 参照した資料を混同して別の数値データを記載
- 作成マニュアルに載っていない情報を勝手に補完 など
※以下は確定していない情報を勝手に補完している例
最終的には必ず人の目で一字一句を確認し、事実関係に誤りがないかをチェックするプロセスを徹底してください。
情報の取り扱いに関する注意
もう一つ重要な注意点が、情報セキュリティに関する問題。
入力したプロンプトのデータは、AIの学習モデルの改善に利用されるケースがあるため、取り扱いに十分な配慮が求められます。
実務で利用する際は、会社名や個人名を「A社」「〇〇様」といった仮名や伏字に置き換えて入力するルールを徹底する他、
- 取引先の詳細な機密情報
- 公開されていない社外秘のプロジェクト名
- 顧客の個人情報（電話番号や住所、詳細な決済情報など）
をプロンプトに直接入力することは控えるべきです。
なお、他の対策として、企業向けに提供されているプランやAPI経由での利用など、学習データに利用されない設定が可能な環境を導入することも有効な手段となります。
最新の状況や複雑な条件変更への対応
AIは過去の膨大なデータを基に文章を生成しますが、現在進行形の最新の出来事やその企業独自の非常に複雑なローカルルールなどを完全に把握しているわけではありません。
条件が複雑になればなるほどプロンプトの作成難易度も上がり、結果的に自分でメールを書いた方が早かったという本末転倒な事態に陥ることも考えられます。
AIを活用するのはあくまで「定型的でルールが明確な発注業務」にとどめ、複雑な交渉や高度な調整が必要な場面では、人が主導して丁寧に対応を検討するようにしましょう。
✒️まとめ
必要な情報をプロンプトとして整理して伝えることで、ビジネスにふさわしい丁寧な文章があっという間に作成できることが分かりました。
また、AIに不足情報を指摘させる使い方を取り入れることで、単なる時短以上のメリットを得ることも可能です。
ただし、最終的な情報の確認は必ず人間の目で行うことや、機密情報の取り扱いには十分に注意することが求められます。
ポイントを押さえつつ、まずは簡単な下書き作成から日々の業務に取り入れてみてはいかがでしょうか。
🌲Yoomでできること
日々のメール作成や通知業務をさらに効率化したい場合は、Yoomを活用して各ツール間の連携を自動化するのがおすすめです！
たとえば、リード情報やフォームへの回答があった際に、自動でAIが内容に応じたメール文面を生成し送信するといった仕組みを簡単に構築できます。
以下のテンプレートを活用して、さらなる業務改善を実現してみてください。
■概要Slackで在庫確認の依頼が来るたびにzaicoを開き、手作業で在庫を検索して返信する作業に手間を感じていませんか？こうした細かい業務の積み重ねは、本来集中すべきコア業務の時間を奪う一因にもなり得ます。このワークフローを活用することで、Slackの特定メッセージをトリガーにzaicoの在庫データを自動で検索し、結果を返信までの一連の流れを自動化し、問い合わせ対応を効率化します。■このテンプレートをおすすめする方- zaicoとSlackを利用しており、在庫検索の問い合わせ対応に時間を取られている方
- Slack上でzaicoの在庫情報を手軽に検索し、チーム内の情報共有を円滑にしたい方
- 手作業での在庫確認によるタイムラグや確認ミスを減らしたいと考えている方
■このテンプレートを使うメリット- Slackのメッセージからzaicoの在庫データを自動で検索し返信するため、アプリを往復する手間がなくなり、問い合わせ対応時間を短縮できます。
- 手作業による検索条件の入力ミスや、検索結果の転記ミスといったヒューマンエラーを防ぎ、正確な在庫情報を迅速に共有できます。
■フローボットの流れ- はじめに、SlackとzaicoをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでSlackを選択し、「指定のテキストを含むメッセージがチャンネルに投稿されたら」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションでAI機能の「テキストからデータを抽出する」を設定し、投稿されたメッセージから商品名などの検索に必要な情報を抽出します。
- 次に、オペレーションでzaicoの「在庫データをタイトルで検索」を設定し、抽出した情報をもとに在庫データを検索します。
- 最後に、オペレーションでSlackの「スレッドにメッセージを送る」を設定し、検索結果を元のメッセージのスレッドに返信します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- AI機能の「テキストからデータを抽出する」では、Slackのメッセージ本文から在庫検索のキーとなる情報（例：商品名）を抽出するように、抽出項目を任意でカスタムできます。
- Slackの「スレッドにメッセージを送る」で返信する本文は、自由に編集が可能です。固定のテキストに加え、zaicoで検索した在庫数などの情報を変数として埋め込むことで、状況に応じた通知を作成できます。
■注意事項- zaico、Slack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。
■概要毎日の在庫確認や過去のデータに基づいた発注量の判断は、手間がかかる上に属人化しやすい業務ではないでしょうか。
このワークフローを活用すれば、kintoneに蓄積された在庫データを基に、まるで発注管理専門のAIエージェントのようにAIが自律的に需要を予測し、発注管理業務を自動化できるため、データに基づいた安定的な運用を実現します。■このテンプレートをおすすめする方- kintoneを利用した在庫管理を行っており、より効率的な発注管理を模索している方
- AIを活用して需要予測の精度を高め、属人化した発注業務を改善したいと考えている方
- AIエージェントのように自律的に動く仕組みで、発注業務の自動化を実現したい方
■このテンプレートを使うメリット- 毎日決まった時間に在庫データをAIが自動分析するため、これまで手作業での確認や判断業務に費やしていた時間を短縮できます
- データに基づいた客観的な発注管理が可能となり、担当者の経験則による判断のブレやヒューマンエラーの発生を防ぎます
■フローボットの流れ- はじめに、kintoneとboardをYoomと連携します
- 次に、トリガーで「スケジュールトリガー」を選択し、フローボットを起動したい日時を設定します
- 最後に、オペレーションで「AIワーカー」を選択し、kintoneの在庫データを分析して需要予測を行いboardに発注登録するためのマニュアル（指示）を作成します
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- スケジュールトリガーでは、このワークフローを起動する頻度や時刻を「毎日午前9時」や「毎週月曜日の午前10時」など、業務に合わせて任意で設定してください
- AIワーカーに与える指示内容は、分析対象となるkintoneのアプリやフィールド、需要予測のロジック、発注の閾値などを任意で設定することが可能です
■注意事項- kintone、board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。
■概要多品目の在庫管理を行う中で、毎日手作業で在庫数を確認し、発注数を算出する業務は担当者にとって大きな負担ではないでしょうか。特に仕入先が多岐にわたる場合、各社ごとに発注書を作成し、メールを用意する作業には多大な労力を要します。 このワークフローを活用すれば、毎日定刻にAIが在庫データをチェックし、適切な発注数の算出から発注書PDFの作成、メールの下書き作成までを自動で完結できます。これにより、発注漏れや在庫過多を防ぎつつ、スムーズな発注準備を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方- 毎日Google スプレッドシートの在庫表を確認し、手作業で発注書を作成しているECサイトの在庫管理担当者の方
- 過去のデータに基づいた最適な発注数を自動で算出することで、欠品リスクや過剰在庫を最小限に抑えたい経営者の方
- 最終的な送信内容の確認は人間が行いたいが、それまでの定型的な準備作業のみを効率化したいと考えている方
■このテンプレートを使うメリット- 毎日定刻にAIが在庫不足を自動検知するため、人間が在庫表を確認しにいく手間を省き、発注業務の開始を迅速化できます。
- データに基づきAIが推奨発注数を算出するため、計算ミスによる誤発注を防止し、常に最適な在庫水準を維持することが可能です。
■フローボットの流れ- 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、スケジュールトリガーで、フローを起動したい任意の時間を設定します。
- 最後に、AIワーカーを用いて、在庫不足の検知から発注書のPDF作成からメール下書きまでを行うためのスキルを作成し、Google スプレッドシート、Gmailを使用ツールとして設定します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- Google スプレッドシートの検索設定では、在庫状況を管理しているシート名や、発注点となる基準値の列を正確に指定してください。
- AIワーカーの指示内容（プロンプト）にて、自社特有の発注数計算ロジックや、発注書PDFに記載すべき項目を詳細に定義することで、より精度の高いアウトプットが得られます。
- Gmailの下書き作成アクションでは、送信先の宛先設定などを、在庫データの仕入先情報と紐づくように設定してください。
■注意事項- Gmail、Google スプレッドシートと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。
- 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。
- zaicoとSlackを利用しており、在庫検索の問い合わせ対応に時間を取られている方
- Slack上でzaicoの在庫情報を手軽に検索し、チーム内の情報共有を円滑にしたい方
- 手作業での在庫確認によるタイムラグや確認ミスを減らしたいと考えている方
- Slackのメッセージからzaicoの在庫データを自動で検索し返信するため、アプリを往復する手間がなくなり、問い合わせ対応時間を短縮できます。
- 手作業による検索条件の入力ミスや、検索結果の転記ミスといったヒューマンエラーを防ぎ、正確な在庫情報を迅速に共有できます。
- はじめに、SlackとzaicoをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでSlackを選択し、「指定のテキストを含むメッセージがチャンネルに投稿されたら」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションでAI機能の「テキストからデータを抽出する」を設定し、投稿されたメッセージから商品名などの検索に必要な情報を抽出します。
- 次に、オペレーションでzaicoの「在庫データをタイトルで検索」を設定し、抽出した情報をもとに在庫データを検索します。
- 最後に、オペレーションでSlackの「スレッドにメッセージを送る」を設定し、検索結果を元のメッセージのスレッドに返信します。
■このワークフローのカスタムポイント
- AI機能の「テキストからデータを抽出する」では、Slackのメッセージ本文から在庫検索のキーとなる情報（例：商品名）を抽出するように、抽出項目を任意でカスタムできます。
- Slackの「スレッドにメッセージを送る」で返信する本文は、自由に編集が可能です。固定のテキストに加え、zaicoで検索した在庫数などの情報を変数として埋め込むことで、状況に応じた通知を作成できます。
- zaico、Slack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。
このワークフローを活用すれば、kintoneに蓄積された在庫データを基に、まるで発注管理専門のAIエージェントのようにAIが自律的に需要を予測し、発注管理業務を自動化できるため、データに基づいた安定的な運用を実現します。
- kintoneを利用した在庫管理を行っており、より効率的な発注管理を模索している方
- AIを活用して需要予測の精度を高め、属人化した発注業務を改善したいと考えている方
- AIエージェントのように自律的に動く仕組みで、発注業務の自動化を実現したい方
- 毎日決まった時間に在庫データをAIが自動分析するため、これまで手作業での確認や判断業務に費やしていた時間を短縮できます
- データに基づいた客観的な発注管理が可能となり、担当者の経験則による判断のブレやヒューマンエラーの発生を防ぎます
- はじめに、kintoneとboardをYoomと連携します
- 次に、トリガーで「スケジュールトリガー」を選択し、フローボットを起動したい日時を設定します
- 最後に、オペレーションで「AIワーカー」を選択し、kintoneの在庫データを分析して需要予測を行いboardに発注登録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
- スケジュールトリガーでは、このワークフローを起動する頻度や時刻を「毎日午前9時」や「毎週月曜日の午前10時」など、業務に合わせて任意で設定してください
- AIワーカーに与える指示内容は、分析対象となるkintoneのアプリやフィールド、需要予測のロジック、発注の閾値などを任意で設定することが可能です
- kintone、board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。
- 毎日Google スプレッドシートの在庫表を確認し、手作業で発注書を作成しているECサイトの在庫管理担当者の方
- 過去のデータに基づいた最適な発注数を自動で算出することで、欠品リスクや過剰在庫を最小限に抑えたい経営者の方
- 最終的な送信内容の確認は人間が行いたいが、それまでの定型的な準備作業のみを効率化したいと考えている方
- 毎日定刻にAIが在庫不足を自動検知するため、人間が在庫表を確認しにいく手間を省き、発注業務の開始を迅速化できます。
- データに基づきAIが推奨発注数を算出するため、計算ミスによる誤発注を防止し、常に最適な在庫水準を維持することが可能です。
- 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、スケジュールトリガーで、フローを起動したい任意の時間を設定します。
- 最後に、AIワーカーを用いて、在庫不足の検知から発注書のPDF作成からメール下書きまでを行うためのスキルを作成し、Google スプレッドシート、Gmailを使用ツールとして設定します。
- Google スプレッドシートの検索設定では、在庫状況を管理しているシート名や、発注点となる基準値の列を正確に指定してください。
- AIワーカーの指示内容（プロンプト）にて、自社特有の発注数計算ロジックや、発注書PDFに記載すべき項目を詳細に定義することで、より精度の高いアウトプットが得られます。
- Gmailの下書き作成アクションでは、送信先の宛先設定などを、在庫データの仕入先情報と紐づくように設定してください。
- Gmail、Google スプレッドシートと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。
- 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。
出典1：OpenAI
プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
