ワークフローの自動化で何が変わる？AI活用で問い合わせ対応や顧客フォローを効率化するメリット

日々の業務で発生する単純作業や、複雑に分岐する承認フローに課題を感じていませんか。
業務効率化を進めたいものの、「ワークフローの構築や管理が手間で、なかなか自動化が進まない」という悩みを抱えるケースは少なくありません。

こうした課題は、AIエージェントを活用したワークフローの自動化によって解消が期待できます。
従来の決められたルールに従う自動化にとどまらず、AIによる判断や分類を取り入れることで、データ転記や細かな確認作業の負担を軽減可能です。

本記事では、AIエージェントを活用したワークフロー自動化のメリットやツールの選定ポイント、具体的な活用事例について解説します。

💡ワークフロー自動化の仕組み｜自律型AIを活用した業務の変化

従来のワークフロー自動化といえば、あらかじめ設定された「AならばB」というルール通りに処理を行う仕組みが一般的でした。

しかしながら、現代のビジネス現場においては、状況に応じた柔軟な判断や複雑な情報分類を求められる場面が少なくありません。

こうした背景から関心を集めているのが、AI自律型のワークフロー自動化という選択肢です。

本章では、従来のルールベース型とAIによる自律型との違いをはじめ、AIエージェントが果たすべき具体的な役割についても紐解いていきます。

判断業務の自動化により、担当者の確認負担が軽減される

定型作業にとどまらず、文脈の理解が必要とされる複雑な業務へも自動化の対象を広げられます。

• Before：自由記述の問い合わせ内容を人間が読み込み、手作業で重要度や担当部署を判別していた
• After：AIがテキストの文脈を解析し、重要度の判別や必要項目の抽出を自動で行う

この変化をもたらす要因は、提示された情報から適切なアクションを選択するロジックをAI自身が備えている点にあります。
例えば、Googleフォームの回答を自動分析してテキスト分類を行う仕組みを活用すれば、人間が介在していた判断工程もスムーズに処理できるでしょう。
ただし、文脈の誤解釈を防ぐ意味でも、重要な決定や確定処理の手前には担当者の目視確認を挟む設計が推奨されます。

複数ツールの個別操作がなくなり、一連の業務を一括処理できる

ツールごとに手動で行っていたデータ連携や進行管理も、ひと繋ぎの流れとして任せることが可能です。

• Before：議事録の作成、タスクの抽出、各種ツールへの登録を個別に取り扱っていた
• After：目的を指示するだけで、複数のツールをまたぐ作業が連続して完了する

これらを可能にしているのが、単一の機能にとどまらず一連の役割を担うパートナーとして、AIエージェントが各ツールと連携する設計構造です。
受信メールの内容をChatGPTで要約してGoogle Chatに通知するといったフローのように、従来は個別に操作していた一連の作業を一気通貫で自動化できます。
なお、予期せぬ実行エラーやシステム仕様の変更へ備えるべく、定期的なログチェックやエラー通知の設定をあわせて運用しておくと安心です。

✨YoomのAIワーカーが実現する自律型ワークフロー

ワークフローの運用においては、

データの転記作業や関係者への連絡、進捗の確認といった業務に意外なほどの手間を取られがちです。

こうした細かな手作業に時間を追われてしまうと、本来着手すべき重要な業務が後回しになり、チーム全体のスピード感を阻害する要因にもなりかねません。

このような業務上のボトルネックも、Yoomの活用によってスムーズな改善が見込めます。

毎日のデスクワーク、
Yoomに任せませんか？

あらかじめ設定したスキルや使用ツールに基づき、AIワーカーが情報の抽出や分類、外部アプリへのデータ登録といった工程を自動で処理してくれるためです。

例えば、Notionのタスク情報と対話内容を統合して報告書を作成しスプレッドシートへ記録する処理や、Asanaの未完了タスクの状況に合わせて個別でSlackリマインドを送るような対応も任せられます。 

進捗報告収集アシスタント

Notionのタスク情報とユーザーへのヒアリング内容を統合し、進捗報告書の作成を自動化するAIワーカーです。このAIワーカーを活用すれば、Notionから進捗データを取得するだけでなく、不足している背景情報を対話を通じてヒアリングし、Googleドキュメントでの報告書作成やGoogle スプレッドシートへの追記まで一貫して実行します。報告業務の工数を削減し、より本質的なプロジェクト運営に集中できる環境を実現しましょう。

試してみる

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■概要

プロジェクトの進捗報告は、Notionなどのタスク管理ツールから情報を抽出し、さらに不足している背景や定性的な内容をヒアリングしてまとめる必要があり、作成に多くの時間を要しているケースも少なくありません。このAIワーカーは、Notionからタスク情報を取得するだけでなく、対話を通じてユーザーから「工夫点」や「遅延理由」といった情報をヒアリングし、それらを統合してGoogleドキュメントでの報告書作成やGoogle スプレッドシートへの追記を自ら判断して実行します。

■このAIワーカーをおすすめする方

• Notionでタスク管理を行っており、定期的な進捗報告書の作成業務を効率化したいプロジェクトマネージャーの方
• 報告書の作成において、数値データだけでなく対話から得られる定性的な情報の集約に課題を感じているチームリーダーの方
• GoogleドキュメントやGoogle スプレッドシートを用いた、標準化された報告プロセスを運用したい事務担当者の方

■AIワーカー設定の流れ

1. AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本設定を行います。
2. Google Drive、Google スプレッドシート、Googleドキュメント、NotionをYoomと連携し、使用ツールとして設定します。普段お使いの他のアプリに変更することも可能です。
3. 最後に、AIワーカーへの指示書である「スキル」を、自社の運用ルールや報告フォーマットに合わせて作成・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「#アプリ個別設定」にあるスプレッドシートIDやNotionのデータベースID、Google DriveのフォルダIDを自社の環境に合わせて設定してください。
• スキル内の「#自社運用ルール」に、報告書に必ず含める項目や定性的情報の抽出ルールを追記することで、自社固有の報告スタイルに沿ったアウトプットが可能になります。
• 「#遅延理由の判定基準」の内容を自社のプロジェクト特性に合わせて定義し直すことで、AIが遅延背景をより適切に分類し、精度の高い報告書を生成できるようになります。

■注意事項

• Google Drive、Google スプレッドシート、Googleドキュメント、Notion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】スキル（旧マニュアル）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

タスク進捗サポート担当

未完了タスクを基に、担当者の状況に合わせた丁寧なリマインドメッセージを自ら生成し、Slackで送信するAIワーカーです。心理的な負担になりやすい催促を自動化しつつ、相手を気遣う一言を添えることでチームの良好な関係性を保てるので、進捗確認の手間を減らし業務を円滑に進めたい方におすすめです。

試してみる

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■概要

タスクの期限管理や進捗確認は、チーム運営において欠かせない一方で、催促のような連絡は送る側も受け取る側も心理的な負担を感じやすいものです。特に複数のタスクが並行している状況では、相手の状況を考慮しながら適切な言葉を選んでリマインドを送る作業には、多くの時間と細やかな配慮が求められます。このAIワーカーは、Asana上の未完了タスクを基に、担当者の状況に合わせた丁寧なリマインドメッセージを自ら考えて生成し、Slackで個別に送信します。単なる通知ではなく、相手を気遣う一言を添えることで、チームの心理的安全性を保ちながら業務の遅延を未然に防ぐことができます。

■このAIワーカーをおすすめする方

• Asanaでのタスク管理において、期限が過ぎたタスクの催促に心理的な負担や手間を感じているマネージャーの方
• チームメンバーの状況を気遣いながら、Slackで柔らかい表現の進捗確認を自動で行いたいプロジェクトリーダーの方
• 手作業でのリマインド作業を効率化し、チーム全体のタスク完了率を向上させたいと考えている事務局担当の方

■AIワーカー設定の流れ

1. AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本設定を行います。
2. AsanaとSlackをYoomとマイアプリ連携し、AIワーカーが使用するツールとして設定します。業務に合わせて、他のタスク管理アプリを組み合わせて使用することも可能です。
3. AIからのメッセージの「トーン設定」や「構成フォーマット」など、自社の運用ルールに合わせた「マニュアル」を作成・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「#トーン設定」という項目に、自社の社風に合った表現を設定してください。例えば、よりカジュアルな関係性であればフレンドリーな口調に、フォーマルな環境であればより丁寧な言葉遣いに調整することで、AIが文脈を理解した最適なメッセージを生成します。
• マニュアル内の「#メッセージの構成フォーマット」を編集し、自社で推奨している挨拶や締めの言葉を指定できます。これにより、AIが自社のコミュニケーションルールに基づいた一貫性のある連絡を行うようになります。

■注意事項

• Asana、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」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。 

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定型的なルーチンワークをAIへ委ねることで、リソースの余白を生み出し、より本質的な課題解決や付加価値の高い業務へ注力できる環境を整えてみてはいかがでしょうか。

📈ワークフロー自動化がもたらす主な導入メリット

ワークフローを自動化することで得られる変化は、単なる作業時間の削減にとどまりません。

人為的ミスの防止や進捗の可視化など、組織全体の運用面においても多岐にわたる恩恵をもたらします。

ここでは、導入によって期待できる代表的なメリットについて解説していきます。

判別・分類業務の自動化により、判断待ちによる停滞が解消される

内容の読み込みや分類が必要だった業務をシステムに任せることで、プロセス全体の滞りを防げます。

• Before：書類の担当部署や問い合わせの緊急度を、担当者が目視で確認して分類していた
• After：AIが記載内容の文脈を判断し、適切な部署への割り振りやデータ抽出を自動で行う

この変化が生じる理由は、AIワーカーが与えられたスキルや指示に基づいて情報を一定の基準で整理・処理できるためです。
例えば、Dropboxの画像をOCRで読み取りNotionに自動追加するような仕組みを構築できれば、手作業による転記作業の手間を大幅に軽減できるでしょう。
高い判定精度を維持し続けるためにも、定期的な抽出結果のサンプルチェックや分類ルールの見直しを運用に組み込んでおくことが推奨されます。

処理履歴がデジタル化され、進捗の不透明さや管理上のリスクが軽減される

作業の実施状況がリアルタイムで記録されるため、

状況の把握やトラブルへの対応が容易になります。

• Before：誰がどこまで作業を進めたかが分かりにくく、承認の抜け漏れや遅延が発生しがちだった
• After：各ステップの実行履歴が自動で記録され、進行状況の可視化と迅速な状況把握が可能になる

これは、ワークフロー上で実行されたアクションがデジタルデータとして正確に残る設計になっているからです。
Salesforceの承認プロセスを自動化する取り組みのように、アクセス権限の適切な制限やログ管理をあわせて実施することで、プロセスの不透明さを解消しつつコンプライアンスの強化にも繋がります。

手順の標準化が進み、特定の担当者への業務偏重が回避される

個人のノウハウに依存していた作業を再現可能なフローに落とし込むことで、組織的な対応力を高められます。

• Before：特定の手順を知る担当者しか作業を進められず、不在時に業務がストップしていた
• After：条件分岐や処理フローが可視化・自動化され、誰でも同じ品質で業務を実行できる

構築手順そのものを明確化し、ブラックボックス化を防ぐ構造によってこうした環境を実現できます。
あらかじめ運用責任者や見直し手順を明確にしておけば、業務ルールの変化にも柔軟に対応でき、組織全体のパフォーマンス向上へ貢献するでしょう。

🛠️後悔しないワークフロー自動化ツールの選定ポイント

数多くのツールが存在するなかで、自社に最適な製品を選び取るのは容易ではありません。

とりわけ近年は、AI機能との親和性や現場での運用しやすさが選定の重要な指標となっています。

ここでは、導入後に後悔しないためにも押さえておきたい具体的な選定ポイントについて解説します。

多彩なAIモデルと柔軟に連携でき、用途に応じた最適化を図れるか

特定のAI機能にとどまらず、複数の先進的なAIモデルを用途に応じて柔軟に組み合わせられる拡張性が求められます。

• タスクの難易度に応じ、高精度なモデルと低コストなモデルを使い分けられるか
• 単一の処理だけでなく、複数ステップの処理に最適化されたAIを組み込めるか

業務上の判断やテキスト解析には高度なモデルを割り当てる一方で、単純な分類や定型文の抽出にはコストを抑えたモデルを割り当てるなど、機能の使い分けができるかが運用のカギを握ります。
単一のAIに依存してしまうと、費用対効果が悪化したり用途が制限されたりするリスクを抱えるためです。
例えば、ChatworkでのメッセージにAnthropic(Claude)で自動生成して返答するような仕組みを構築できれば、処理精度と運用コストのバランスを最適化しつつ、変化の速いAI技術の進化にも長く追従できるでしょう。

専門知識がない現場の担当者でも、直感的に運用・改善を行えるか

エンジニア頼みの運用から脱却し、業務を最も熟知している現場の担当者が自力で設定や調整を進められる操作性が理想的です。

• プログラミング知識を必要としないノーコード・ローコードに対応しているか
• 現場主導で素早い仕様変更やフロー拡張を行えるインターフェースか

構築作業が難解なツールを選んでしまうと、フローの軽微な変更やエラー対応のたびにIT部門への依頼が発生し、業務改善のスピードが大きく鈍化しかねません。
現場のメンバーが直感的な操作で自走できる環境を整えることで、ビジネス環境の変化へ即座に対応できるようになります。
また、操作のハードルが低ければ社内での定着もスムーズに進み、組織全体で業務効率化を推進する文化の醸成にも繋がるはずです。

自社で利用中の主要SaaSやシステムと、スムーズにデータ連携できるか

社内に点在する各種アプリやデータベースと、APIなどを通じて無理なく繋がる接続性の高さが欠かせません。

• 既存の業務環境を変えずにそのまま繋ぎ込める連携実績やコネクタがあるか
• システム間の二重管理や手動転記をなくし、プロセスのスピード感を高められるか

どれほど優れたAI機能を備えていても、自社で日常的に使用しているSaaSとの連携が不十分であれば、データのCSV出力や手動転記といった余計な中間作業が残ってしまいます。
既存の業務環境を変えずにシームレスに繋ぎ込めるツールを選択することで、導入時のハードルを大幅に下げられるメリットもあります。
複数システムを横断するデータの流れを一繋ぎにできれば、情報の集約や共有を全自動で完了できるようになり、業務全体の生産性が一段と向上する仕組みです。

🤖自律型AIを活用した具体的な業務シナリオ

自律型AIを組み込んだワークフローを導入することで、具体的にどのような現場業務が効率化されるのでしょうか。

AIが得意とする「文脈の理解」「データの加工」「条件に応じた判断」を活用することで、これまで人の手で行われていた雑務の削減を期待できます。

ここでは、業種を問わず効果が見込める3つの具体的な業務シナリオをご紹介します。

問い合わせ内容の一次判別と初期対応の自動化

カスタマーサポートや社内ヘルプデスクに届く多様な問い合わせに対し、受付から一次回答までのプロセスをスムーズに自動化します。

• 受信したメッセージの緊急度やカテゴリをAIが文脈から分析し、適切な担当者へ自動で振り分ける
• FAQや過去のナレッジベースを参照し、適切な回答文案を提示して下書きとして用意する

担当者が届いたメッセージを一文ずつ目を通し、手動で担当部署を探したり過去の回答例を検索したりする負担を軽減できます。
Chatworkでの問い合わせ対応にAI自動返信を設定して効率化するような仕組みを組み込むことで、顧客へのレスポンス速度を高める助けとなるでしょう。
担当者はAIが作成した下書きの確認や、高度な判断を要する個別対応にリソースを集中できるため、チーム全体の対応品質も向上しやすくなります。

会議録音からの文字起こしとタスクの自動割り当て

オンラインミーティングの実施後に発生する議事録作成や、決定事項の追跡作業をAIが裏側でサポートします。

• 録音データから文字起こしを行い、会議の重要トピックや決定事項の要約を作成する
• 作成した議事録を、指定のチャットツールへ自動で共有・通知する

文字起こし作業の負担を減らし、メモの転記漏れによってタスクが立ち消えになるリスクを抑えられる点が特徴です。
実際にGoogle Meetの会議を文字起こしして自動化するフローを構築しておけば、会議終了後に次のアクションを可視化しやすい環境が整います。
後処理にかかる時間を節約することで、参加者が本質的なプロジェクトの実行に注力しやすくなるはずです。

顧客情報の自動収集とパーソナライズされた営業アプローチ

ターゲット企業の最新ニュースやWebフォームからの送信データをAIが分析し、営業活動に必要な事前準備を後押しします。

• 指定した情報源から顧客に関連する変化やニュースを検知する
• 顧客ごとの状況に合わせた提案文や商談フォロー用のメール下書きの作成を補助する

情報収集や文案作成といった時間のかかる下準備をAIが肩代わりすることで、営業担当者は顧客とのコミュニケーションや提案活動へ専念しやすくなります。
フォーム回答をもとにChatGPTで回答文を自動作成し返信するアプローチを取り入れれば、見込み顧客の熱量が高いタイミングを逃さずスピーディーな対応に繋げられます。
データ入力の手間を減らすことで、案件管理の精度向上にも貢献する仕組みといえます。

🌟Yoomを活用した業務ワークフローの構築例

自律型AIを活用したワークフローの導入にあたっては、ツールの具体的な機能や仕組みを理解しておくことがスムーズな運用の第一歩となります。

ノーコードで各種SaaSやAIと連携できるYoomでは、業務の役割に応じた機能を組み合わせることで、現場に合わせた柔軟な仕組みづくりが可能です。

ここでは、Yoomを活用した代表的な業務構築の例をご紹介します。

顧客フォローの自動化フロー

顧客の購入・契約履歴や対話記録から最適なタイミングを判断し、関係維持や追加提案に向けたアクションをサポートする構成です。

構成の目的：フォロー時期の判別、連絡文案の作成、CRMへのタスク登録の効率化

• タイミングの判断：購入履歴や過去の対応記録をもとに、適切なフォロー時期をAIが自動で判定する
• 文案とタスクの作成：個別の状況に合わせたメール文面案と、CRMに登録する管理タスクをあわせて生成する
• やり取りの最適化：チャット上でAIと対話しながら内容の確認や調整を行えるため、自社の運用に合わせた柔軟な対応が可能になる

この構成で期待できる効果

• 対応漏れの防止：顧客数が増加しても適切な時期にアラートやタスクが生成され、フォローの抜け漏れやタイミングのズレを防ぎます。
• 顧客対応の質を平準化：履歴に応じた最適な提案文案が用意されるため、対応のスピードを保ちつつ一定のサポート品質を維持しやすくなります。
• 営業・カスタマーサクセス業務の効率化：顧客管理や文面作成にかかる手間を削減し、契約更新や追加提案といった重要な対話にリソースを集中できるようになります。

顧客フォロー担当

購入・契約履歴や過去のコミュニケーション記録をもとにフォローの適切な時期を判断し、メールの文面案とCRMへのタスク登録内容を作成するAIワーカーです。チャットを通じて内容を確認・調整しながら進められるため、対応の抜け漏れを防ぎつつ顧客対応の質を保ちたい営業・カスタマーサクセス担当の方におすすめです。

試してみる

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■概要

顧客一人ひとりに合わせたフォローを手作業で管理していると、件数が増えるほど対応の抜け漏れやタイミングのズレが起きやすくなります。このAIワーカーは、購入・契約履歴や過去の対話記録などをもとに、適切なフォロー時期を判断し、メールの文面案とCRM（顧客管理システム）へのタスク登録内容を作成します。チャットを通じてAIとやり取りしながら内容の確認や調整を進めることもできるため、自社の運用スタイルに合わせた顧客対応の仕組みを整えることができます。

■このAIワーカーをおすすめする方

• 顧客ごとのフォロータイミングや連絡内容の管理が煩雑になっており、対応の抜け漏れを防ぎたい営業担当の方
• 契約更新や買い替え時期に合わせた提案活動を、顧客数が多い中でも効率よく進めたい法人営業の方
• フォロー業務の手間を減らしながら、顧客対応の質を一定に保ちたいカスタマーサクセス担当の方

■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

業務プロセスの可視化と課題整理フロー

既存の業務手順書やマニュアルを読み込ませ、プロセスの課題抽出と改善案の提示を補助する構成です。

構成の目的：業務プロセスの可視化、ボトルネックの抽出、改善案提示の補助

• マニュアルの解析：複雑に絡み合った業務フローをAIが読み込み、整理して構造化する
• 課題の可視化：プロセスの滞りが発生している箇所や、自動化が可能なステップを導き出す
• 着手のスムーズ化：整理された情報をベースに、改善に向けた具体的なアクションプランの策定を助ける

この構成で期待できる効果

• ボトルネックの明確化：現状の把握が難しくどこから手を付ければよいか迷う場合でも、AIの分析を参考に改善の第一歩を踏み出せます。
• 共通認識の形成：プロセスが視覚化されることで組織内での共有が容易になり、業務の標準化を進めやすくなるでしょう。
• 不要プロセスの削減：業務全体を俯瞰できるようになり、重複している手順や無駄な作業の削減を図れるメリットもあります。

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。

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■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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商談メモからのタスク抽出・管理ツール連携フロー

商談中の記録メモから期限付きのタスクや決定事項をAIが検出する構成です。

構成の目的：タスクの自動抽出、担当者の割り当て、タスク管理ツールへの連携

• タスクの検出：雑多なメモ内容からアクションアイテムや決定事項を特定・集約する
• データの連携：抽出したタスクをそのまま指定のタスク管理ツールへ送付する
• 転記漏れの防止：手作業による転記漏れや共有忘れを未然に防ぐ仕組みを整える

この構成で期待できる効果

• 転記作業の削減：メモの整理にかかっていた時間を節約し、手動入力に伴うミスを軽減できます。
• タスクの可視化：決定事項がそのまま管理ツールへ反映されるため、誰がいつまでに何を行うかが明確になります。
• チーム連携の円滑化：タスクの発生と割り当てが速やかに行われ、プロジェクト全体の進捗管理が滞りづらくなる仕組みです。

商談メモ分析アシスタント

商談メモから情報を抽出・整形し、必須項目の不足確認や次のアクション案の提案と管理用DBへの追加を自律的に行うAIワーカーです。LINE WORKSへの通知により報告漏れを防ぎ、営業活動の質を高められるため、確認作業の負担を減らし現場の状況をスムーズに把握したい方におすすめです。

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■概要

商談後のメモ作成や内容の確認は、営業活動において重要ですが、記載漏れのチェックやネクストアクションの策定には手間がかかるものです。このAIワーカーは、提供された商談メモから必要な情報を自ら判断して抽出・整形し、必須項目の不足がないか自律的に確認します。不備がある場合はLINE WORKSで通知し、内容が十分であれば、kintoneへ分析結果を自動で入力した上で具体的な次のアクション案を提案するため、営業チームの報告業務をスムーズにサポートします。 

■このAIワーカーをおすすめする方

• 商談メモの入力漏れチェックを手作業で行っており、確認作業の負担を減らしたい営業管理職の方
• 商談内容に基づいた具体的な次の一手をスムーズに立案し、営業の質を高めたいと考えているチームの方
• LINE WORKSやkintoneを活用して、現場からの報告内容を正確に蓄積・把握したい組織の責任者の方 

■AIワーカー設定の流れ

1. AIワーカーの「名前」や「役割」といった基本情報を設定します。
2. AIワーカー内で使用するツールとして、LINE WORKS、kintoneとYoomをマイアプリ連携し、レコード登録やメッセージ送信などのアクションを整えます。なお、使用するツールは普段お使いの他のアプリに変更することも可能です。
3. AIワーカーへの具体的な指示書となる「マニュアル」を、自社の運用ルールに合わせて作成・編集します。抽出したい項目や判定の基準を細かく調整することで、より実務に即した運用が可能になります。

■このAIワーカーのカスタムポイント

• マニュアル内の「#必須項目リスト」に、自社で入力が必須とされている項目（取引先名や商談名など）を設定してください。これにより、AIが自律的に不足情報を検知し、報告の精度を維持できるようになります。
• マニュアル内の「#ネクストアクション判定基準」を調整することで、自社の営業スタイルに合わせた最適な次の一手をAIに提案させることが可能です。

■注意事項

• LINE WORKS、kintoneのそれぞれと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」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

⚠️失敗を防ぐための導入・運用上のポイント

ワークフロー自動化ツールやAIを活用した仕組みは、導入するだけで業務課題がすべて解決するわけではありません。

事前に運用のルールやプロセスを整えておかなければ、期待した効果を得られないばかりか、かえって現場に混乱を招くおそれもあります。

ここでは、導入・運用時の失敗を防ぐためにあらかじめ押さえておきたい3つのポイントを解説します。

最初から複雑な全体自動化を目指さず、小さな成功体験を積み重ねる

最初からすべての業務工程を一括で自動化しようとすると、設定や調整のハードルが高くなり、運用の定着までに時間を要しがちです。

導入ハードルを下げる工夫

• 頻度が高く手順が明確な「単純な転記や通知作業」から段階的に自動化を進める
• 現場の担当者が効果を実感しやすい小さな業務からスモールスタートする

最初から完璧な仕組みを目指すのではなく、現場の負荷が大きいポイントを切り出して部分的に自動化を試みる姿勢が欠かせません。
小さな成功体験を積み重ねることで、ツールの操作に慣れつつ改善のアイデアも生まれやすくなり、組織全体へのスムーズな展開を期待できるでしょう。

AIの出力結果を過信せず、人間の確認プロセス（Human in the Loop）を組み込む

自律型AIは高度なテキスト生成や要約を行えますが、誤った情報（ハルシネーション）の出力や不適切な文章表現を完全に防げるわけではありません。

精度と信頼性を保つ運用設計

• 顧客への直接送付や重要なデータ変更の直前には、人間の確認ステップを挟む
• AIに判断させる基準やプロンプトのチェック手順をあらかじめ明文化しておく

AIにすべての判断を任せ切りにしてしまうと、顧客対応のトラブルやデータ破損といったリスクを抱える原因となります。
AIはあくまで「下書き作成や情報整理の補助ツール」として位置づけ、最終確認は人が行うプロセス（Human in the Loop）を確立しておくことが、運用の安全性を高める秘訣です。

現場の担当者が自走できるサポート体制とルールを整備する

IT部門主導でツールを導入しても、現場の業務プロセスや実情に即していなければ次第に利用されなくなってしまう懸念が生じます。

現場への定着を促すポイント

• 操作方法やエラー発生時の標準的な対応マニュアルを作成し共有する
• 現場からの改善要望や疑問点を吸い上げられる相談窓口や連絡ルートを用意する

現場のメンバーが自分たちの手で設定変更や改善を行える環境を整えておくことが、自動化を長続きさせる鍵となります。
ツール運用に関するガイドラインを策定し、組織全体で継続的な改善に取り組める文化を育むことで、変化に強い業務基盤を構築しやすくなるはずです。

📈まとめ：ワークフロー自動化で実現する持続可能な業務基盤の構築

日々の業務に追われるなかで、業務プロセスの停滞や手作業による負担を低減することは、多くの組織にとって重要なテーマといえます。

自律型AIを組み込んだワークフロー自動化は、単なる作業の代行にとどまらず、状況に応じた判断や情報整理をサポートし、現場のリソースに余裕を生み出す有効な手段となります。

失敗を防ぎ効果的な運用を維持するためには、以下のアプローチを念頭に置くことが推奨されます。

• 明確で小規模なタスクから段階的に自動化を進める
• 最終的な判断や確認に人が関わる「Human in the Loop」の体制を整える
• 現場の担当者が自ら運用・改善に関われるルールや環境づくりを意識する

自社の業務環境に合わせた適切なツールを選択し、現場主導での改善を重ねていくことで、変化に柔軟に対応できる持続可能な業務基盤の構築を目指してみてはいかがでしょうか。

⭐Yoomでできること

ここまでご紹介してきたワークフロー自動化は、日々の業務負担を軽減する一方で、ツール間のデータ連携やAIへの適切な指示設定といった面で工夫が必要です。

こうした運用の課題に対しても、YoomのAIワーカーを活用することで直感的な操作によるスムーズな構築を期待できます。

例えば、ファイル情報からカテゴリを判断してストレージの指定フォルダへ振り分ける処理や、雑多なテキストデータから用途に合わせた表形式へ整理するような作業も、適切なテンプレートを選ぶことで手軽に組み込めます。

ファイル整理コンシェルジュ

ファイル名や内容をもとにカテゴリを判定し、自社の整理ルールに従って適切なフォルダへの移動・リネームをまとめて処理するAIワーカーです。手動での仕分けや保存先の管理にかかる手間を減らせるため、請求書・契約書などの多種類ファイルの整理を効率化したい経理・総務・管理職の方におすすめです。

試してみる

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■概要

このAIワーカーは、ファイル名や内容をもとにカテゴリを判定し、自社の整理ルールに従って適切なフォルダへの移動とリネームをまとめて処理します。判断が難しいケースでは担当者に確認を求めるため、安心して整理作業を任せることができます。

■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

表作成アシスタント

箇条書きや断片的なデータを受け取り、用途に合った列構成を自ら考えて読みやすい表に整理するAIワーカーです。項目の整理や書式の統一といった細かな手間を減らせるので、表づくりに時間を取られている方や、最適な構成案を提示してほしい方におすすめです。

試してみる

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■概要

このAIワーカーは、箇条書きや断片的なデータを受け取り、用途に合った最適な列構成を自ら考えて読みやすい表に整理します。フォーマットの指定がなくても、データの特性をもとに項目案を提示して確認を取りながら仕上げるので、表づくりにかかる手間を減らすことができます。

■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

業務の役割に応じたAIワーカーを配置してプロセスを自動化し、本来注力すべき判断業務や重要な意思決定にリソースを集中しやすい環境づくりを後押しします。

業務の質を高めつつスムーズなプロセス構築を目指すアプローチとして、まずはYoomの活用を検討してみてはいかがでしょうか。

毎日のデスクワーク、
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