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2026-10-15

AIトランスフォーメーション推進部が組織を変える｜メール作成や会議録の整理から始めるAX推進

Yuzuki Amano

🏛️AIトランスフォーメーションとは
🏦三井住友銀行（SMBC）のAIトランスフォーメーション推進部
👥AX推進組織の作り方
🔄AXを成果につなげる5つのステップ
📊AXの成果を測るKPI
⚙️AXを推進する「自律型AIエージェント」の活用
🤖AXを推進するYoomのAIワーカー
⚠️AX推進の課題と対策
✅まとめ

AI技術の進化に伴い、多くの企業が「AIトランスフォーメーション（AX）」という新たな変革の波に直面しています。従来のIT導入とは異なり、組織の在り方や業務プロセスそのものをAI前提で再構築することが求められています。本記事では、AXを推進するための専門組織「AIトランスフォーメーション推進部」の役割や、構築の手順、成功に不可欠な実装思想について詳しく解説します！

🏛️AIトランスフォーメーションとは

AIトランスフォーメーション（AX）の本質を理解するために、AXの定義や役割、そしてDXとの違いについて紐解きます。

✔️AIトランスフォーメーション（AX）の定義

AXとは、AI（人工知能）を事業や組織運営に組み込み、製品、サービス、業務プロセス、さらにはビジネスモデルそのものを変革することを指します。一般に、単なる「業務の自動化」に留まらず、AIによって生み出された余剰時間を高付加価値な業務へシフトさせたり、AIによる高度な分析を意思決定に活用したりすることで、競争優位性を確立することを目的とします。技術の導入そのものではなく、技術によって「何を実現するか」という事業や組織の変革までを含んだ概念です。

✔️AXとDXの違い

DXは、データやデジタル技術を活用して、製品・サービス、ビジネスモデル、業務、組織を変革する取り組み全般を指します。一方、AXはDXの中でも、AIや生成AIを事業や業務の中心に組み込み、AIの分析・生成・自動実行の能力を活用して変革を進める考え方です。つまり、DXがデジタル技術による変革全般を指すのに対し、AXはAIを前提に業務プロセスや意思決定の在り方を再設計する点に特徴があります。

✔️AIトランスフォーメーション推進部の役割

主な役割は、

全社的なAI活用の戦略策定
ガバナンスの構築
現場での実装支援

です。具体的には、どの業務にAIを適用すべきかの優先順位付けを行い、必要なデータ基盤の整備やAIモデルの選定を主導します。また、AIを使いこなすための社員教育や、AI活用の成功事例を横展開する役割も担います。ミッションは、AIを組織の「共通言語」とし、すべての社員がAIの恩恵を享受しながら自律的に改善を続けられる環境を構築することにあります。

🏦三井住友銀行（SMBC）のAIトランスフォーメーション推進部

国内屈指の規模を誇る三井住友銀行が、どのようにAXを推進しているのか、具体的な組織の取り組みと成果を紹介します。

▼AIトランスフォーメーション推進部の設立背景

SMBCグループがAIトランスフォーメーション推進部を新設した背景には、部門ごとに個別に進めてきたAI活用を統合し、全社的な業務変革へと発展させる狙いがあります。生成AIの活用を進める中で、各部門に分散していたAI活用プロジェクトを統合し、組織横断的に推進する体制を整備しました。これにより、AIを個人の業務効率化にとどめず、グループ全体の業務や仕組みの変革につなげることを目指しています。

▼AIを活用した業務変革の事例

生成AIやAIエージェントを活用し、さまざまな業務の効率化・高度化を進めています。
例えば、全職員が利用できる生成AI環境「SMBC-GAI」では、社内に蓄積されたデータを活用した情報検索を可能にしています。また、コールセンターでは、顧客からの問い合わせ内容の要約や回答案の生成を通じて、顧客対応の効率化を図っています。

さらに、法人営業では、AIエージェントが顧客への提案内容のアイデア立案から提案書の作成までを支援しています。これにより、行員の情報収集や資料作成にかかる負担を軽減し、提案業務の高度化につなげることを目指しています。このように、個別の作業を支援するだけでなく、業務プロセス全体にAIを活用する取り組みも進められています。
出典：金融庁「AI官民フォーラム（第1回）三井住友フィナンシャルグループ発表資料」

🚀YoomはAXの業務実装を自動化できます

AXの推進は、組織にとって大きなチャンスである一方、日々の膨大な業務プロセスの可視化や、AIと既存ツールの連携設定など、実装には多大な工数がかかります。

そんな課題もYoomなら解決できます！Yoomを活用することで、複雑なアプリ連携やAIへの指示出しをノーコードで自動化し、AX推進担当者が本来注力すべき「戦略立案」や「組織文化の変革」といったコア業務に集中できるようになります。

「これなら自分でもできそう！」と感じた方は、ぜひ以下からYoomを試してみてください。

以下は、すぐに開始できるテンプレートです👀

市場トレンド分析担当

自社データとSerpApiで調査した市場トレンドを統合・分析し、Google ドキュメントへのレポート作成やGmail共有までを自律的に行うAIワーカーです。精度の高い売上予測やリスク分析を効率化し、情報の共有スピードを向上させたい経営企画やマネジメント層の方におすすめです。

試してみる

■概要
経営判断に必要な市場分析に、膨大な時間と労力を費やしていませんか？自社の実績データと、日々刻々と変化する外部の市場トレンドを照らし合わせ、精度の高いレポートをまとめ上げる作業は非常に大きな負担となります。このAIワーカーは、Google スプレッドシートから取得した自社の集計データと、SerpApiで調査した業界の最新トレンドを自ら統合・分析し、経営会議でそのまま活用できるレベルのレポートを作成します。実績とトレンドの相関関係から、将来の売上予測やリスク要因、具体的な次の一手を導き出し、Googleドキュメントへの集約やGmailでの共有までを自律的に遂行します。

■このAIワーカーをおすすめする方
市場調査と自社データの照合に時間がかかり、戦略立案に集中できていない経営企画担当の方
最新の業界動向を踏まえた精度の高い売上予測やリスク分析を、効率的に行いたいマネジメント層の方
社内データと外部情報の統合レポート作成を自動化し、情報の共有スピードを上げたいチームリーダーの方

■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。
Gmail、Google スプレッドシート、Googleドキュメント、SerpApi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。
AIワーカーへの指示書となる「マニュアル」を作成します。マニュアルは、分析対象の業界や自社の運用ルールに合わせて自由に調整が可能です。

■このAIワーカーのカスタムポイント
マニュアル内の「#リスク重要度」という項目に、自社の事業規模や判断基準に合わせた定義を設定してください。これにより、AIが自社の基準に沿ってリスクを評価し、より実務に即したアラートが得られるようになります。
マニュアル内の「#レポートのフォーマット」という項目に、自社で規定されている出力形式を記載してください。結論、市場トレンド、売上予測、リスク要因、ネクストアクションといった構成を具体的に指示することで、AIが常に社内で求められる品質のレポートを自動生成します。

■注意事項
Gmail、Google スプレッドシート、Googleドキュメント、SerpApiとYoomを連携してください。
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

多言語問い合わせ回答サポーター

Notionのナレッジを活用して多言語の問い合わせを分析し、Gmailでの下書き作成、Slackへ回答案を共有するAIワーカーです。自社のガイドラインに沿った一次回答を素早く準備できるため、カスタマーサポートの負担軽減や対応スピードの向上を求める方におすすめです。

試してみる

■概要
多言語で寄せられる問い合わせへの対応に課題を感じていませんか？外国語の解読や社内情報の検索、そして適切な返信文の作成には多くの時間と労力が必要です。このAIワーカーは、Notionに蓄積された自社のナレッジを活用し、問い合わせ内容の分析から回答案の作成、Gmailでの下書き作成、Slackでの共有までを自律的に行います。言語の壁を越えて、自社のガイドラインに沿った適切な一次回答を素早く準備できるため、カスタマーサポート業務の負担を軽減し、対応スピードの向上を支援します。

■このAIワーカーをおすすめする方
海外顧客からの多言語の問い合わせ対応を効率化し、レスポンスを早めたいカスタマーサポート担当者の方
NotionでFAQやマニュアルを管理しており、それらを回答作成に有効活用したいチームリーダーの方
言語ごとに担当者を置くのが難しく、AIを活用して少人数で質の高い多言語対応を実現したい経営者の方

■AIワーカー設定の流れ
AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本情報を設定します。
Slack、Notion、GmailをYoomとマイアプリ連携し、AIワーカーが使用するアクションを設定します。必要に応じて、他のチャットツールやデータベースに変更することも可能です。
AIワーカーへの指示書となる「マニュアル」を、自社の運用ルールや対応基準に合わせて編集します。

■このAIワーカーのカスタムポイント
マニュアル内の「#回答のトーン＆マナー設定」に、自社のブランドイメージに合わせた言葉遣いを設定してください。これにより、AIが自社のトーンに合わせた自然な返信文を作成できるようになります。
マニュアル内の「#問い合わせの優先度判定基準」を調整することで、自社の業務フローに合わせた緊急度判定が可能になり、対応の優先順位付けが明確になります。

■注意事項
Slack、Notion、Gmail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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👥AX推進組織の作り方

AXを成功させるために、どのような組織体制を構築すべきか、経営層の関与から外部パートナーの選定まで、重要なポイントを整理して解説します。

1.経営層のコミットメントと迅速な意思決定

AXは、既存の権限や業務フローを大きく変えるため、経営層の強力なリーダーシップとコミットメントが不可欠です。単なる「IT投資」として捉えるのではなく、経営戦略の根幹として位置づけ、予算や人的リソースを優先的に配分する必要があります。
また、AIの進化は非常に速いため、従来の重厚長大な意思決定プロセスではなく、数週間、時には数日単位で検証と決断を繰り返す「柔軟な意思決定体制」を経営直下に構築することが、プロジェクトを失速させないための鍵となります。

2.ビジネスとAIをつなぐ人材の配置

技術を理解するエンジニアと、現場の課題を知るビジネスサイドの間に立つ「橋渡し人材（ブリッジ人材）」の確保が、AXの成否を分けます。AIにできることとできないことを正しく理解しつつ、現場の泥臭い業務プロセスをAIが理解できる形に分解・翻訳できる能力が求められます。この人材が不足していると、

「現場のニーズを無視した高度なシステムが作られる」
「AIで解決すべきでない課題に時間を費やしてしまう」

といったミスマッチが発生します。社内の業務に精通した人材をリスキリングし、推進組織のコアメンバーとして配置することが推奨されます。

3.IT・法務・セキュリティ部門との連携

AIの活用には、

データの著作権
個人情報保護
出力結果の倫理的妥当性

など、新たなリスクが伴います。これらを推進組織だけで解決しようとするのではなく、初期段階から法務やITセキュリティ部門を巻き込んだ横断的な委員会を設置することが重要です。リスクを恐れて制限をかけるだけでなく、「どうすれば安全に活用できるか」という攻めのガバナンスを構築します。ガイドラインを明確に定め、現場が迷わずにAIを使える場を提供することが、組織全体での健全なAI活用を促進します。

4.外部パートナーの選び方

自社ですべてのAI技術をカバーするのは難しいため、適切な外部パートナーとの連携が重要です。
選定の基準は、

単に技術力が高いことだけでなく、自社の業界特有の商習慣や課題を深く理解し、伴走してくれる姿勢があるかどうか

です。また、すべてを丸投げするのではなく、戦略やデータの管理は自社が担い、先端技術の実装や検証のスピードアップをパートナーが担うという明確な役割分担を定義しましょう。

🔄AXを成果につなげる5つのステップ

AXを確実に成果へと導くための具体的なロードマップを、ステップ1からステップ5までの流れに沿って詳しく解説します。

ステップ1：目的の明確化と対象業務の棚卸し

最初のステップは、AIを導入することで「どのような経営課題を解決したいのか」という目的を言語化することです。

利益率の向上
残業時間の削減
顧客満足度の向上

など、定量・定性の両面でゴールを定めます。この際、マニュアル化されている業務だけでなく、現場で属人化している細かな判断業務までを洗い出すことが重要です。

ステップ2：AIと人間の役割分担

洗い出した業務を、

AIが得意とする「パターン処理」「大量抽出」「要約」
人間が行うべき「感性」「倫理判断」「対面交渉」

といった要素に分解します。AIを導入するのではなく、業務フローを「AIと人間が協調して進める新しい形」に再設計（リデザイン）します。
例えば、資料作成であれば

「構成案と下書きはAI、事実確認とトーン調整は人間」

といった具合に、明確な責任境界線を引きます。この役割分担が曖昧なまま導入すると、二度手間が発生したり、AIのミスを見逃したりする原因となります。

ステップ3：優先して取り組む業務の選定

すべての業務を一度にAX化しようとするのではなく、まずは効果が出やすく、かつ実装のハードルが低い「優先領域」を選びます。これを「Quick Win（早期の成功体験）」と呼びます。
例えば、毎日発生する定型的な

メール返信の自動作成
会議録からのToDo抽出

などが挙げられます。小さな成功を積み上げることで、経営層には投資対効果を示し、現場にはAIの利便性を実感してもらうことができます。

ステップ4：現場検証（PoC）と改善

選定した領域で、小規模な現場検証（PoC）を実施します。
ここでは完璧を目指すのではなく、まずは

「AIが実際に現場でどう動くか」
「どのような予期せぬエラーが起きるか」

を確認します。検証期間中は、現場の担当者から「使いにくい点」や「期待と異なる出力」などのフィードバックを密に収集します。AIの精度はプロンプトの調整やデータの与え方で大きく変わるため、現場の生の声を反映しながら、実務で使えるレベルまで磨き上げるこのプロセスが、実装の成否を分ける極めて重要なフェーズです。

ステップ5：全社展開と業務への定着

現場検証で十分な効果が確認できたら、いよいよ全社展開へと移行します。
この際、単にツールを配布するのではなく、既存のSFAやチャットツール、ERPなどのシステムとAIを密接に連携させ、社員が「AIを使おう」と意識せずとも、日々のルーチンの中に自然にAIが組み込まれている状態を作ります。
また、AI導入によって生まれた時間をどのように活用すべきか、新たな業務目標や評価基準をセットで提示することで、組織全体を「AI前提の新しいオペレーション」へと移行させます。

📊AXの成果を測るKPI

AXプロジェクトの投資対効果を正しく評価し、継続的な改善に繋げるために設定すべき3つのKPI評価指標について解説します。

①コスト削減額と業務時間の削減

最も分かりやすい指標は、AI導入によって削減された人件費やアウトソーシング費用、そして月間の総労働時間の変化です。例えば、

AIによる一次回答案作成によってカスタマーサポートの対応時間が20%削減された

といった定量的な数値は、投資対効果（ROI）を説明する上で強力です。削減された時間は、単なるコストカットとして終わらせるのではなく、別の高付加価値な業務（戦略立案や新規顧客開拓など）にどれだけ振り分けられたかまでをセットで追うことが、AXの真の価値を示すことに繋がります。

②AI活用による試行回数の増加

AIの最大の利点は、人間よりも圧倒的に低いコストで「試行」を繰り返せることです。
これまでリソース不足で諦めていた

顧客分析
大量のバナー広告のABテスト
新しい事業アイデアの壁打ち

など、AIを使って「どれだけ多くの挑戦（試行回数）ができたか」を指標に置きます。
失敗を恐れずに数多くのパターンを試せるようになったことは、将来的なヒット率や事業成長に直結する重要な進捗です。効率化だけでなく、AIによって組織の「実験スピード」がどれほど上がったかを評価に組み込みます。

③AIリテラシーの向上と事業成長への貢献

組織全体としてAXを推進する上では、個々の従業員がどれだけAIを実務に活用できているかという「浸透度」も重要な指標です。

AI活用のアイデア出しの件数
現場主導で作成されたAIワークフローの数
AI関連スキルの習得状況

などを定点観測します。また、これらの活動が最終的に売上の増加、リード獲得数の向上、あるいは顧客離脱率の低下といった、事業のコアとなるKGI（重要目標達成指標）にどう影響を与えたかを分析し、AXが単なる事務改善ではなく、事業成長のドライバーであることを明確にします。

⚙️AXを推進する「自律型AIエージェント」の活用

AXを単なる効率化で終わらせず、組織の競争力を根本から引き上げるためには、従来のツール活用の枠組みを超えた視点が必要です。

▼指示待ちAIから「自律型エージェント」へ

AI実装を次の段階へ進める方法の一つが、人間が細かな指示を与えなくても、設定された目的や業務上の条件に沿って動作する「自律型エージェント」の活用です。従来の自動化は、人間があらかじめ定めたルールに従って処理するものが中心でしたが、AIエージェントは、与えられた目的や文脈に応じて処理の手順を組み立て、業務プロセスの中で役割を担います。
例えば、

不規則に発生する問い合わせを受け付ける
過去のデータや文脈を参照しながら回答案を作成する
承認フローを経て、関連部署への共有まで進める

といった仕組みが考えられます。このように、AIを定型処理のための道具から業務を支援するパートナーへと発展させることが可能です。

▼AIを日常業務に組み込むUX設計

一歩進んだAI実装においては、利用者が複雑な操作を意識せず、日常の業務フローからAIを利用できるユーザー体験（UX）の設計が重要になります。専用ツールを新たに操作する負担を抑え、普段から利用している

チャットツール
メール
カレンダー

などのインターフェースからAIを活用できる環境を整えることで、現場の業務に沿った導入を進められます。AIを日常の業務フローに組み込み、利用方法や確認ルールを整備することが、AXを全社的な取り組みとして定着させる基盤になります。

🤖AXを推進するYoomのAIワーカー

AXの理想を実現するための具体的な手段として、Yoomの「AIワーカー」が有効です。ここではどのように機能するのか、3つのユースケースを通じてご紹介します。

💡AIワーカーとは：AIエージェントを活用し、自律的にタスクを遂行する「自分専用のAI社員」を簡単に構築できる機能

▼業務プロセス整理エージェント

AXの第一歩である業務の棚卸しは、ヒアリングやマニュアルの読み込みに多大な時間がかかります。業務プロセス整理エージェントは、既存資料を読み解き、業務を具体的なタスク単位に分解して整理を行います。不明点がある場合は自律的にユーザーへ確認を行い、属人化していた業務の可視化を支援します。これにより、どの工程がAI化に適しているかを迅速に判断でき、AXの戦略策定スピードを向上させます。

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。

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。

詳細を見る  このAIワーカーと働く

▼全社総合実務コンシェルジュ

チャットを通じて指示を出すだけで、複数のアプリを横断し、情報の抽出から下書き作成までを自律的に遂行するのが、全社総合実務コンシェルジュです。例えば、日報の作成や経費精算、見積書の下書き準備といった細かな事務作業を自律的にこなします。日常的な「細かな調べ物」や「入力作業」をAIが肩代わりすることで、現場の負担を軽減します。

全社総合実務コンシェルジュ

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。

試してみる

■概要
日々の業務において、日報の作成や経費精算、見積書の下書き準備といった細かな事務作業が積み重なり、本来注力すべき現場業務や営業活動を圧迫していませんか？複数のアプリを使い分ける手間や、情報の入力作業は、積み重なると大きな業務負荷となります。このAIワーカーを活用すれば、チャットを通じて指示を出すだけで、AIが内容を自ら判断して適切な処理を実行します。Gmail、Google Drive、Google スプレッドシート、Googleドキュメント、freee会計といった複数のアプリを横断し、情報の抽出から下書き作成までを自律的に遂行するため、現場の業務効率をスムーズに高めることができます。

■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。

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▼業務改善アシスタント

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うのが業務改善アシスタントです。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。
PDCAサイクルを人間だけで回すのではなく、AIが客観的なデータに基づいて改善案を出し続けることで、組織は業務の見直しを継続的に進めやすくなり、持続的なAXの実現を支えます。

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。

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⚠️AX推進の課題と対策

多くの企業がAX推進の過程で突き当たる壁と、それを乗り越えるための具体的な対策を、データの管理や現場の意識の観点から解説します。

✔️データの分散と品質の問題

AIが正確な判断を下すには、高品質なデータが不可欠ですが、多くの組織では各部門が独自の形式でデータを管理している「サイロ化」が起きています。

古いデータ
欠損の多いデータ

をAIに読み込ませても、期待通りの成果は得られません。この課題への回避策は、AX推進と並行してデータクリーニングとフォーマットの共通化を進める「データ基盤整備」のプロジェクトを立ち上げることです。最初から全データを対象にせず、優先度の高い業務に必要なデータから順次整えていく、段階的なアプローチが有効です。

✔️AIへの不安や現場の抵抗感

「自分の仕事がAIに奪われるのではないか」という不安は、現場の非協力や、ひいてはAI導入への心理的抵抗を生みます。これを回避するためには、AIは「仕事を奪う存在」ではなく、「面倒な作業を肩代わりし、人間がよりクリエイティブで重要な仕事に集中するためのパートナー」であることを、経営層が繰り返し発信し続ける必要があります。
また、現場の苦労をAIが解決する成功事例を早期に作り、そのメリットを現場担当者の視点で語ってもらうことで、AIに対する「自分たちの味方である」という意識を醸成することが不可欠です。

✅まとめ

AXは、単なるツールの導入ではなく、組織、文化、そして業務プロセスをAI前提で再構築する「経営の在り方」そのものの変革です。その中心を担う「AIトランスフォーメーション推進部」は、経営の強いコミットメントのもと、現場と技術の橋渡しを行う重要な役割を果たします。
「小さな成功を積み上げ、AIによって生まれた時間を価値ある創造へ充てる」このサイクルを組織の仕組みとして定着させることが、AI時代の競争力を決定づけます。まずは身近な業務の棚卸しから始め、AIと共に成長する組織への第一歩を踏み出しましょう！