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Sakana Fuguとは？日本発マルチエージェントAIの活用シーンを模索してみた
複数の高性能なAIを同時に使いこなしたいけれど、設定や管理が難しそうだと感じていませんか。
日本発のSakana AIが提供するSakana Fuguなら、たった一つのAPIで複数のAIエージェントを自動で動かし、驚くほど高度なアウトプットを実現できます。
この記事では、Sakana Fuguの仕組みやモデルの違い、そして実務での活用シーンまでを分かりやすく解説。
🐡YoomはAIによる分析と結果の通知を自動化できます
Sakana Fuguはマルチエージェント技術を駆使して、人間が指示を出すだけで最適なモデルを組み合わせて動かしてくれる非常に便利なシステムです。
しかし、その高い推論能力で得られた結果を、わざわざ手動でデータベースに転記したり、関係者に通知するのは少し手間がかかります。
Yoomのテンプレートを使えば、手動で行っていた情報の転記や指示出しの作業から解放され、クリエイティブな開発業務に集中できるように！
[Yoomとは]
AIの強力なアウトプットをトリガーにして、後続の業務フローをすべて自動化してしまいましょう。
業務をサポートする自動化フローボット
■概要Google Adsの広告パフォーマンスを分析するため、定期的にインサイトデータを取得し、レポートを作成する作業に手間を感じていませんか？手作業でのデータ取得や転記は時間がかかる上、ヒューマンエラーの原因にもなり得ます。このワークフローを活用すれば、スケジュールに合わせてGoogle Adsからインサイトデータを自動で取得し、Google スプレッドシートへ同期、更新内容をChatworkで通知する一連の流れを自動化し、分析業務の準備にかかる工数を削減します。
■このテンプレートをおすすめする方- Google Adsのレポート作成やデータ集計を手作業で行っている広告運用担当者の方
- Google Adsのインサイトデータをチームで共有し、分析業務の効率化を目指すマーケターの方
- 定期的なデータの同期作業を自動化し、手作業によるミスをなく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- Google Adsからのレポート取得からGoogle スプレッドシートへの転記までが自動化され、手作業に費やしていた時間を削減できます。
- 手動でのデータ同期時に発生しがちなコピー＆ペーストのミスや数値の転記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 Ads、Google スプレッドシート、Chatwork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、「毎週月曜日の朝」など、定期的に実行したい日時を設定します。
- 続いて、オペレーションで日時・日付の加算減算機能を使い、取得したいレポートの期間を指定します。
- 次に、オペレーションでGoogle Adsの「アカウントレポートの取得」アクションを設定し、指定した期間のデータを取得します。
- 取得したレポートから必要な情報をAI機能で抽出し、データ形式を整えます。
- 次に、オペレーションでGoogle スプレッドシートの「レコードを追加する」アクションを設定し、抽出したデータを指定のシートに追加します。
- 最後に、オペレーションでChatworkの「メッセージを送る」アクションを設定し、担当者にデータが更新されたことを通知します。
※「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 スプレッドシートにレコードを追加する際、どの列にどのデータを追加するかを任意に設定でき、Google Adsから取得した値を埋め込むことが可能です。
- Chatworkへの通知設定では、メッセージを送信するルームを自由に選択できます。また、通知メッセージの本文も編集でき、固定のテキストや取得したレポートの値を埋め込むことが可能です。
■注意事項- Google Ads、Google スプレッドシート、ChatworkのそれぞれとYoomを連携してください。
■概要
毎月初めに、freee会計から損益計算書の取得、AIによる分析、そしてOutlookでの結果報告といった一連の業務は、月次業務として重要でありながらも、手作業では時間と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、これらの定型的な作業を自動化し、毎月の報告業務の負担を軽減し、より重要な分析業務や戦略立案に時間を割くことができるでしょう。
■このテンプレートをおすすめする方
- 毎月freee会計で損益計算書を取得し、分析・報告を行っている経理担当者の方
- AIを活用したデータ分析に関心があり、Outlookで定期的な情報共有を行っている方
- 月次の定型的なレポーティング業務を自動化し、コア業務への集中を目指す方
■このテンプレートを使うメリット
- freee会計からのデータ取得、AI分析、Outlookでのメール送信までの一連の作業を自動化することで、これまで手作業に費やしていた時間を削減できます。
- 手作業によるデータ抽出ミスや、分析内容の確認漏れといったヒューマンエラーのリスクを低減し、報告の正確性を高めることに繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、freee会計とOutlook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機能を選択し、「スケジュールトリガー」アクションで毎月実行したい日時を設定します。例えば、「毎月1日の午前9時」などです。
- 次に、オペレーションでfreee会計を選択し、「損益計算書を取得」アクションで先月分のデータを取得するように設定します。
- 次に、オペレーションでAI機能を選択し、「テキストを生成する」アクションで、取得した損益計算書のデータを基に分析結果を生成するようにプロンプトを設定します。
- 最後に、オペレーションでOutlookを選択し、「メールを送る」アクションで、AIが生成した分析結果を指定した宛先に送信するように設定します。
※「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
- スケジュールトリガー機能の設定では、フローボットを起動する日時（例：毎月特定の日、特定の曜日など）を任意で指定することが可能です。
- AI機能の「テキストを生成する」アクションでは、どのような分析を行い、どのような形式で結果を出力させたいかなど、具体的な指示をプロンプトとして任意でカスタムできます。また、freee会計から取得した損益計算書の数値などを変数としてプロンプト内に組み込むこともできます。
- Outlookの「メールを送る」アクションでは、メールの宛先（To, CC, BCC）、件名、本文を任意で設定できます。件名や本文には、AI機能で生成した分析結果やfreee会計から取得した情報などを変数として挿入し、定型文と組み合わせて使用することが可能です。
■注意事項
- freee会計、OutlookのそれぞれとYoomを連携してください。
- Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。
- Google Adsのレポート作成やデータ集計を手作業で行っている広告運用担当者の方
- Google Adsのインサイトデータをチームで共有し、分析業務の効率化を目指すマーケターの方
- 定期的なデータの同期作業を自動化し、手作業によるミスをなくしたいと考えている方
- Google Adsからのレポート取得からGoogle スプレッドシートへの転記までが自動化され、手作業に費やしていた時間を削減できます。
- 手動でのデータ同期時に発生しがちなコピー＆ペーストのミスや数値の転記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 Ads、Google スプレッドシート、Chatwork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、「毎週月曜日の朝」など、定期的に実行したい日時を設定します。
- 続いて、オペレーションで日時・日付の加算減算機能を使い、取得したいレポートの期間を指定します。
- 次に、オペレーションでGoogle Adsの「アカウントレポートの取得」アクションを設定し、指定した期間のデータを取得します。
- 取得したレポートから必要な情報をAI機能で抽出し、データ形式を整えます。
- 次に、オペレーションでGoogle スプレッドシートの「レコードを追加する」アクションを設定し、抽出したデータを指定のシートに追加します。
- 最後に、オペレーションでChatworkの「メッセージを送る」アクションを設定し、担当者にデータが更新されたことを通知します。
■このワークフローのカスタムポイント
- Google スプレッドシートにレコードを追加する際、どの列にどのデータを追加するかを任意に設定でき、Google Adsから取得した値を埋め込むことが可能です。
- Chatworkへの通知設定では、メッセージを送信するルームを自由に選択できます。また、通知メッセージの本文も編集でき、固定のテキストや取得したレポートの値を埋め込むことが可能です。
- Google Ads、Google スプレッドシート、ChatworkのそれぞれとYoomを連携してください。
■概要
毎月初めに、freee会計から損益計算書の取得、AIによる分析、そしてOutlookでの結果報告といった一連の業務は、月次業務として重要でありながらも、手作業では時間と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、これらの定型的な作業を自動化し、毎月の報告業務の負担を軽減し、より重要な分析業務や戦略立案に時間を割くことができるでしょう。
■このテンプレートをおすすめする方
- 毎月freee会計で損益計算書を取得し、分析・報告を行っている経理担当者の方
- AIを活用したデータ分析に関心があり、Outlookで定期的な情報共有を行っている方
- 月次の定型的なレポーティング業務を自動化し、コア業務への集中を目指す方
■このテンプレートを使うメリット
- freee会計からのデータ取得、AI分析、Outlookでのメール送信までの一連の作業を自動化することで、これまで手作業に費やしていた時間を削減できます。
- 手作業によるデータ抽出ミスや、分析内容の確認漏れといったヒューマンエラーのリスクを低減し、報告の正確性を高めることに繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、freee会計とOutlook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機能を選択し、「スケジュールトリガー」アクションで毎月実行したい日時を設定します。例えば、「毎月1日の午前9時」などです。
- 次に、オペレーションでfreee会計を選択し、「損益計算書を取得」アクションで先月分のデータを取得するように設定します。
- 次に、オペレーションでAI機能を選択し、「テキストを生成する」アクションで、取得した損益計算書のデータを基に分析結果を生成するようにプロンプトを設定します。
- 最後に、オペレーションでOutlookを選択し、「メールを送る」アクションで、AIが生成した分析結果を指定した宛先に送信するように設定します。
※「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
- スケジュールトリガー機能の設定では、フローボットを起動する日時（例：毎月特定の日、特定の曜日など）を任意で指定することが可能です。
- AI機能の「テキストを生成する」アクションでは、どのような分析を行い、どのような形式で結果を出力させたいかなど、具体的な指示をプロンプトとして任意でカスタムできます。また、freee会計から取得した損益計算書の数値などを変数としてプロンプト内に組み込むこともできます。
- Outlookの「メールを送る」アクションでは、メールの宛先（To, CC, BCC）、件名、本文を任意で設定できます。件名や本文には、AI機能で生成した分析結果やfreee会計から取得した情報などを変数として挿入し、定型文と組み合わせて使用することが可能です。
■注意事項
- freee会計、OutlookのそれぞれとYoomを連携してください。
- Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。
AIワーカーを活用した自動化フローボット
■概要Asanaを用いたプロジェクト管理は非常に効率的ですが、週次報告のために各プロジェクトのタスク進捗を手動で集計し、Googleドキュメントなどの報告書にまとめる作業には多くの時間がかかっていないでしょうか？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Asanaのタスク状況を自動的に取得し、AIが進捗を要約してGoogleドキュメントで報告書を作成し、さらにSlackへ通知するまでの一連の流れを自動化できます。これにより、定型的な報告業務から解放され、より戦略的なプロジェクトの意思決定に集中できるようになります。
■このテンプレートをおすすめする方- Asanaを用いたプロジェクト管理を行っており、毎週の報告書作成に負担を感じているPMの方
- Googleドキュメントでの報告書作成やSlackへの通知を、手作業で行っているチームリーダーの方
- プロジェクトの進捗状況をAIに自動要約させ、迅速な状況把握をしたい経営者やマネージャーの方
■このテンプレートを使うメリット- Asanaからタスク状況を抽出し、AIが進捗を要約した報告書をGoogleドキュメントで作成するため、手作業による転記ミスを防止できます。
- 作成された報告書のURLがSlackへ自動通知されるため、チーム全体への情報共有がタイムリーに行われ、報告漏れを防ぐことが可能です。
■フローボットの流れ- はじめに、Asana、Slack、Googleドキュメント、Google DriveをYoomと連携します。
- 次に、スケジュールトリガーを選択し、毎週指定の時刻に実行されるよう設定します。
- 最後に、AIワーカーで、Asanaのタスク一覧を取得し、その内容をもとに進捗を要約した報告書をGoogleドキュメントで作成し、Slackへ通知を行うためのスキル（指示）を作成します。その際、Asana、Googleドキュメント、Google Drive、Slackののアクションを使用ツールとして設定し、一つのプロセスで完結させます。
※「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ワーカーへの指示内容を編集することで、特定のプロジェクトのみを対象にしたり、特定の期限切れタスクを重点的に要約したりするなどの調整が可能です。
- Googleドキュメントの雛形となるテンプレートを用意し、Google Driveのコピーアクションと組み合わせることで、指定のフォーマットで報告書を作成できます。
- Slackの通知先チャンネルをチームごとに変更したり、報告対象メンバーをメンションしたりする設定も可能です。
■注意事項- Asana、Slack、Googleドキュメント、Google Drive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。
- 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】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。
■概要業務マニュアルをNotionで作成・管理していても、その内容を読み解き、具体的なアクションに繋げるプロセスが属人化していませんか？新しい業務フローが追加されるたびに、手作業で課題を洗い出しタスク化するのは、大きな負担となります。このワークフローを活用すれば、Notionに新しいマニュアルが追加された際、AIエージェント（AIワーカー）がその内容を分析し、改善タスクをAsanaに起票、Slackでチームへ共有するまでを自動化できます。AIが客観的な視点で業務上のボトルネックや潜在的な課題を抽出し、具体的な改善アクションを提案するため、スムーズに業務改善サイクルを回すことが可能になります。
■このテンプレートをおすすめする方- Notionで業務マニュアルを管理しており、運用の形骸化に課題を感じている業務推進担当者の方
- 新しい業務フローの導入時に、想定されるリスクや改善点をAIエージェントに客観的に分析させたいと考えているマネージャーの方
- AsanaやSlackを活用しており、改善タスクの起票やチーム共有を効率化したいと考えているチームリーダーの方
■このテンプレートを使うメリット- マニュアルの追加をトリガーにAIが課題を抽出するため、人の目では見落としがちな業務上のボトルネックを早期に発見し、改善アクションへ繋げられます。
- AIによる課題抽出からAsanaへのタスク登録、Slackでの共有までが一気通貫で自動化されるため、改善に向けた初動を早めることができます。
■フローボットの流れ- はじめに、Notion、Asana、SlackをYoomと連携します
- トリガーとして、Notionの「ページが作成されたら（Webhook）」を設定し、マニュアルの追加を検知します
- 次に、オペレーションで、Notionの「レコードを取得する（ID検索）」アクションを設定し、マニュアルの本文詳細を読み込みます
- 最後に、AIワーカーで、読み取ったマニュアルから業務上の課題や改善アクションを抽出するためのスキルを作成し、使用ツールとしてAsanaの「タスクを追加」アクションとSlackの「チャンネルにメッセージを送る」アクションを設定します
※「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- AIワーカーの指示内容（プロンプト）を調整することで、「コスト削減の視点で課題を抽出する」「新人の視点で分かりにくい箇所を指摘する」など、分析の切り口を自由に変更できます。
- Asanaにタスクを追加する際、特定のプロジェクトや担当者をあらかじめ指定しておくことで、より確実に実行へ繋げることが可能です。
- Slackでの通知先を、マニュアルのカテゴリに応じて動的に変更するなどのカスタマイズも可能です。
■注意事項- Asana、Slack、Notion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】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。
- Asanaを用いたプロジェクト管理を行っており、毎週の報告書作成に負担を感じているPMの方
- Googleドキュメントでの報告書作成やSlackへの通知を、手作業で行っているチームリーダーの方
- プロジェクトの進捗状況をAIに自動要約させ、迅速な状況把握をしたい経営者やマネージャーの方
- Asanaからタスク状況を抽出し、AIが進捗を要約した報告書をGoogleドキュメントで作成するため、手作業による転記ミスを防止できます。
- 作成された報告書のURLがSlackへ自動通知されるため、チーム全体への情報共有がタイムリーに行われ、報告漏れを防ぐことが可能です。
- はじめに、Asana、Slack、Googleドキュメント、Google DriveをYoomと連携します。
- 次に、スケジュールトリガーを選択し、毎週指定の時刻に実行されるよう設定します。
- 最後に、AIワーカーで、Asanaのタスク一覧を取得し、その内容をもとに進捗を要約した報告書をGoogleドキュメントで作成し、Slackへ通知を行うためのスキル（指示）を作成します。その際、Asana、Googleドキュメント、Google Drive、Slackののアクションを使用ツールとして設定し、一つのプロセスで完結させます。
■このワークフローのカスタムポイント
- AIワーカーへの指示内容を編集することで、特定のプロジェクトのみを対象にしたり、特定の期限切れタスクを重点的に要約したりするなどの調整が可能です。
- Googleドキュメントの雛形となるテンプレートを用意し、Google Driveのコピーアクションと組み合わせることで、指定のフォーマットで報告書を作成できます。
- Slackの通知先チャンネルをチームごとに変更したり、報告対象メンバーをメンションしたりする設定も可能です。
- Asana、Slack、Googleドキュメント、Google Drive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。
- 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】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。
- Notionで業務マニュアルを管理しており、運用の形骸化に課題を感じている業務推進担当者の方
- 新しい業務フローの導入時に、想定されるリスクや改善点をAIエージェントに客観的に分析させたいと考えているマネージャーの方
- AsanaやSlackを活用しており、改善タスクの起票やチーム共有を効率化したいと考えているチームリーダーの方
- マニュアルの追加をトリガーにAIが課題を抽出するため、人の目では見落としがちな業務上のボトルネックを早期に発見し、改善アクションへ繋げられます。
- AIによる課題抽出からAsanaへのタスク登録、Slackでの共有までが一気通貫で自動化されるため、改善に向けた初動を早めることができます。
- はじめに、Notion、Asana、SlackをYoomと連携します
- トリガーとして、Notionの「ページが作成されたら（Webhook）」を設定し、マニュアルの追加を検知します
- 次に、オペレーションで、Notionの「レコードを取得する（ID検索）」アクションを設定し、マニュアルの本文詳細を読み込みます
- 最後に、AIワーカーで、読み取ったマニュアルから業務上の課題や改善アクションを抽出するためのスキルを作成し、使用ツールとしてAsanaの「タスクを追加」アクションとSlackの「チャンネルにメッセージを送る」アクションを設定します
■このワークフローのカスタムポイント
- AIワーカーの指示内容（プロンプト）を調整することで、「コスト削減の視点で課題を抽出する」「新人の視点で分かりにくい箇所を指摘する」など、分析の切り口を自由に変更できます。
- Asanaにタスクを追加する際、特定のプロジェクトや担当者をあらかじめ指定しておくことで、より確実に実行へ繋げることが可能です。
- Slackでの通知先を、マニュアルのカテゴリに応じて動的に変更するなどのカスタマイズも可能です。
- Asana、Slack、Notion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】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。
▼1つで10人分の働き⁉️ Yoom「AIワーカー」解説動画はこちら
🤖Sakana Fuguとは？日本発マルチエージェントシステムの概要
Sakana Fuguは、単体の言語モデルではなく、複数の専門エージェントを束ねて一つの強力な「脳」として機能させるシステムです。
まずはその基本的な概念から見ていきましょう。
1つのモデルのように振る舞うマルチエージェント・システム
Sakana Fuguの最大の特徴は、ユーザー側からは一つのモデルに見えるものの、その裏側では複数のエージェントが協調して動いている点にあります。
これまでのAI利用では、ユーザーが
- デザイン制作ならこのAIツール
- コーディングならこのAIモデル
- 要約ならあのAIサービス
と使い分ける必要がありましたが、Fuguは、タスクの内容に応じて利用するモデルやエージェントの選択・切り替えを自動で行います。
タスクの性質に応じて、適したエージェントを組み合わせて処理する仕組みです。
日本発のスタートアップ「Sakana AI」が開発した背景
Sakana AIは、Googleの著名な研究者らが東京で設立したスタートアップであり、日本国内の文化や言語への適応だけでなく、グローバル市場で戦えるフロンティアモデルの開発を目指しています。
Sakana Fuguは、特定のベンダーに依存しすぎることなく、複数の優れたモデルを動的に選択・連携させる「オーケストレーション」の考え方を具現化したサービスです。
OpenAI互換APIによる高い導入の柔軟性
エンジニアや開発者にとって嬉しいポイントは、OpenAIが提供しているAPIと互換性があることです。
既存のコードやライブラリでOpenAIのAPIを利用している場合、エンドポイントURLとAPIキーをSakana Fuguのものに書き換えるだけで、すぐにマルチエージェントの力を借りることができます。
新しいSDK（開発キット）を学習したり導入したりする手間がないため、社内ツールや自社サービスへの組み込みが極めてスムーズに進みます。
🧠Sakana Fuguを支える革新的技術
Sakana Fuguが高いパフォーマンスを発揮できるのは、研究に基づいた2つの主要技術があるからです。
ここでは、どのようにして複数のAIが協力しているのかを解説します。
進化型コーディネーターが役割を割り振る「TRINITY」
「TRINITY」は、複数のLLMを統括する軽量なコーディネーター技術です。
このシステムは、各エージェントに対して
- Thinker（思考役）
- Worker（実行役）
- Verifier（検証役）
といった具体的な役割を動的に割り当て。
人がチームで行うようなプロセスをAIが自律的に実行します。
自然言語で最適な協調戦略を学習する「Conductor」
「Conductor」は、エージェント同士がどのようにコミュニケーションをとれば最も良い結果が出るかを、強化学習によって自ら見つけ出す技術です。
人が固定のワークフローを組むのではなく、AIが「このタスクなら、こうやって指示を出して、このタイミングでフィードバックを送るのが効率的だ」と学習。
この柔軟性により、複雑なプログラミングや推論が必要なシーンで、単体のモデルを遥かに凌駕する精度を叩き出すことが可能になっています。
思考・実行・検証を分担するエージェントプールの仕組み
Sakana Fuguは、背後に多様なモデルが控えている「エージェントプール」を持っています。
ユーザーからのリクエストが入ると、
- まず「何が必要か」を判断
- プールの中から最適な専門家を呼び出し
- 作業が終わった後は、別のエージェントがその内容を検証
- 必要であれば修正
というように各フローを割り当てます。
この「思考→実行→検証」のループがAPIの裏側で自動的に回るため、ユーザーはまるで一人の天才的なアシスタントと対話しているような感覚で利用できるのです。
🚀Sakana Fuguが提供する3つのモデルと使い分け
Sakana Fuguには、目的や負荷に応じて選択できる3つのモデルバリエーションがあります。
それぞれの特徴を把握して、最適なものを選びましょう。
性能と速度のバランスに優れた標準モデル「Fugu」
標準モデルのFuguは、
- 日常的なコーディングサポート
- テキスト生成
- チャットボットの構築
などに最適なバランス型です。
マルチエージェントの利点を活かしつつ、レイテンシ（応答時間）を極力抑える設計になっており、スピード感が必要な対話型タスクでもストレスなく利用できます。
特定のタスクにおいて、どのモデルを使うべきか迷った場合のデフォルトの選択肢として推奨されます。
難問解決と回答品質を最大化する「Fugu Ultra」
Fugu Ultraは、スピードよりも「回答の質」を最優先するモデルです。
より多くの、そしてより専門的なエージェントをプールから動員し、多段階の推論や深い分析を行います。
具体的な活用シーン
標準モデルに比べて処理時間は長くなりますが、その分、非常に精緻な回答が得られます。
セキュリティ分析に特化した専門モデル「Fugu Cyber」
Fugu Cyberは、サイバーセキュリティ分野のタスクに特化して調整された専門モデルです。
- 脆弱性の調査
- 脅威の分析
- セキュリティ評価
など、高度な専門知識と慎重な推論が求められるワークフローに最適化されているのです。
一般的なモデルでは見逃しがちなセキュリティ上の欠陥を、マルチエージェントの多角的な視点から発見し、根拠に基づいたレポートを作成する能力に長けています。
🛠️Sakana Fuguの具体的な活用シーン
高度な推論が可能なSakana Fuguは、具体的にどのような実務で役立つのでしょうか。
ここでは3つの主要な活用例をご紹介します。
網羅的なバグ検出を実現する高度なコードレビュー
Fugu Ultraをコードレビューに導入すると、一般的なAIが指摘する以上の深い洞察が得られます。
複数のエージェントが異なる視点でコードをスキャンするため、
- エッジケースでの不具合
- パフォーマンス上のボトルネック
- セキュリティ脆弱性
などを多角的に分析。
単体モデルでは3〜4件の指摘に留まるような箇所でも、Fuguなら20件以上の改善案を提示することもあり、品質管理のレベル向上が見込めます。
膨大な論文や特許から知見を抽出する自律型リサーチ
大量のドキュメントを読み解き、共通点や差異を抽出するタスクは、まさにSakana Fuguの得意分野です。
添付した20本以上の論文や特許資料を全て読み込み、この分野の最新動向と、未解決の課題を整理して
と指示すれば、AIが役割を分担して精読し、数時間で詳細なレポートをまとめ上げます。
人が数日かけて行うリサーチ作業を短縮でき、研究開発のスピードも加速するでしょう。
脆弱性調査からレポート作成までこなすセキュリティ診断
Fugu Cyberは、セキュリティエンジニアの強力なパートナーになります。
Fugu Cyberは、
- セキュリティ分析
- 脆弱性調査
- 脅威調査
などのサイバーセキュリティタスクに特化しています。
範囲を逸脱しない慎重さを保ちつつ、一貫したセキュリティ評価をエンドツーエンドで行えるのは、マルチエージェントならではの強みです。
🧪Sakana Fuguの実力を検証
ここでは、Sakana Fuguを使用して実際にタスクを依頼し、そのアウトプットの質を確かめてみました。
検証1：複雑なロジックを含むPythonコードの生成
まずは、純粋なPythonのみを使用して、ゼロからルービックキューブを解くアルゴリズムを作成するよう依頼しました。
外部ライブラリは使用禁止という厳しい制約を設けています。
投稿プロンプト
外部ライブラリを使用せずに、ランダムにスクランブルされた300個のルービックキューブを解くためのPythonコードをゼロから作成してください。
最も少ない手数で解けるように最適化し、最後に実行可能なスクリプトとして出力してください。
出力結果
プロンプト投稿後、前提条件を達成するための推論が表示。
実際にコードを実行し、実装が行われました。
数分後には、実行するとクラッシュするような「それっぽいコード」ではなく実際に動作し、全てのキューブを平均約22手前後で解き切るソルバーを生成。
複数のエージェントが内部でロジックの自己検証を繰り返した結果、一度もエラーを出すことなく完遂できた点は驚愕に値します。
検証2：複数ソースを跨いだ情報の比較分析
次は特定の技術分野における複数の最新論文をリサーチさせ、それぞれの技術的な優位性と実用化に向けた課題を整理させました。
投稿プロンプト
あなたは自律走行システムの最高技術責任者（CTO）です。
2026年最新の論文データおよび技術解説Webソースを横断的に調査し、自動運転向け最新AIモデルの比較分析を行ってください。
【対象技術分野】
自動運転におけるEnd-to-End型AIモデル
【依頼タスク】
1. 指定分野における代表的な論文を読み込み、モジュール統合型（認知・判断・制御が分離した従来型）に対する「End-to-Endモデルの技術的優位性と革新性」を明記してください。
2. 安全性が最優先される自動車産業への「実用化に向けた課題（ブラックボックス問題、コーナーケース対応、説明責任、検証手法等）」を論理的に分類・整理してください。
3. 論文内の実験データや評価指標（nuScenes等）に基づき、各モデルの強みと今後の技術的トレンドを総括してください。
出力結果
出力完了までにかかった時間は約3分ほど。
目視での参照だと数日はかかる膨大な情報量を、Fuguはおよそ数分で消化しました。
提示したキーワードをもとに従来型と新モデルの比較表や、
- ブラックボックス問題
- コーナーケース／ロングテール対応と分布シフト
- 説明責任の必要性
といった、現状の課題を要約して提示。
単なる要約にとどまらず、与えられたCTOという役割に沿って、複数の参照ソースや論文を横断した比較・整理を実施。
複数モデルの協調によって、論点の整理や比較分析を一度に進められる点が確認できました。
検証を終えて
プログラムコードの生成からWeb上のリサーチ・分析まで、短時間かつ正確に処理したその能力には圧倒されました！
ユーザー数の多い汎用型AIにも劣らないと感じます。
もちろんAIの出力は充分にファクトチェックを行う必要はありますが、シーンごとに適性を持ったモデルが自律的に選定・実行されていく様はまるで作業監督アシスタントを横に置いているような感覚でした。
業務レベルに応じて簡単な調べ物やテストコードの作成を行うにはFuguモデルは充分に実用に値すると評価できます！
💰Sakana Fuguの料金プラン
Sakana Fuguの料金体系は、利用スタイルに合わせて柔軟に選べるようになっています。
コストパフォーマンスを最大化するために、各プランの詳細を確認しましょう。
トークンプラン（従量課金制）
最大限の信頼性が求められる高負荷・本番ワークロード向けのプランです。
使った分だけ支払う方式で、月額プランのトークンよりも高い優先度で処理されるメリットがあり、本格的なワークロードにはこちらが推奨されています。
Fugu
- エージェントが1つの場合：その基盤モデルの標準レートのみが課金されます。
- 複数のエージェントが稼働している場合：モデル料金を積み上げることはありません。関与する最上位モデルに基づく単一のレートで課金されるため、複数エージェント構成でもお得に利用できます。
Fugu Ultra
fugu-ultra-v1.1 と fugu-ultra-v1.0（旧 fugu-ultra-20260615）で一律の料金が設定されています。
コンテキストが272Kを超えるかどうかで料金が変わります。
- 入力：約 796円 ($5.00) / コンテキスト272K超：約 1,592円 ($10.00)
- 出力: 約 4,777円 ($30) / コンテキスト272K超：約 7,166円 ($45.00)
- キャッシュ入力: 約 80円 ($0.50) / コンテキスト272K超：約 159円 ($1.00)
※執筆時のレート換算です。
Fugu Cyber
サイバーセキュリティタスクに特化したモデルのため、公式サイトでも料金を公開していません。
ご利用や料金の詳細については、営業チームへのお問い合わせが必要です。
お得なサブスクリプションプラン
Sakana AIはサブスクリプションプランも用意しています。
運用状況や利用枠を考慮し、課金制よりも得だと感じるのなら、こちらを選択しても良いでしょう。
なお、すべてのプランで Fugu と Fugu Ultra の両方を利用可能です。
※執筆時のレート換算です。
✅Sakana Fugu：強みと弱み
Sakana Fuguの導入は企業は開発リソースの最適化やリスク回避といった大きなメリットを享受できる一方で、マルチエージェント特有の特性についても理解しておく必要があります。
導入を検討する際には、単なる性能だけでなく、地政学的なリスクや運用上の制約も含めて総合的に判断することが重要です。
ベンチマークスコアと実力
Sakana AIが公開した比較では、Fugu Ultraはコーディング、推論、科学、エージェント能力に関する複数のベンチマークで高いスコアを記録しています。
特筆すべきは、単一モデルの結果ではなく、複数のエージェントが協力した際の結果として高いパフォーマンスを出している点です。
特定のモデルが苦手とする領域を他のモデルが補完し、タスクによっては単体モデルを上回る結果を示しています。
単一ベンダーへの依存を抑えられる可能性と日本発の強み
Sakana AIは日本（東京）を拠点とする企業である他、Sakana Fuguは複数のモデルを組み合わせる設計のため、単一のモデル提供元に依存するリスクを抑えられる可能性があります。
日本企業にとって、国内に拠点を置くAI企業のサービスを選択肢にできることは、調達や運用体制を検討するうえでの一つの要素になります。
レイテンシと地域制限に関する注意点
マルチエージェントシステムであるため、複数のモデルを順次または並列に動かして推論を重ねるプロセスが発生します。
そのため、単一の軽量モデルに比べると回答までの時間（レイテンシ）が長くなる傾向も。
また、現時点ではEU/EEA（欧州経済領域）内では利用不可となっており、グローバル展開を検討している企業は、利用地域に関する制約を事前に確認しておく必要があります。
📝まとめ
Sakana Fuguは、日本発の技術を世界基準で提供する、次世代のマルチエージェントAIシステムです。
単一モデルの限界を超え、複数の知能を調和させることで、複雑な実務を自律的にこなす強力なツールとなり得ます。
料金体系もリーズナブルで導入しやすいため、まずはサブスクリプションのStandardプランから、その圧倒的な推論能力を体験してみてはいかがでしょうか？
🔗Yoomでできること
Sakana Fuguは非常に強力なツールですが、リサーチ結果をドキュメント化したり、開発チームに共有するといった「付随する事務作業」は依然として発生します。
そんな手間も、Yoomなら丸ごと自動化可能！
AIが出した答えを即座に次のアクションへと繋げ、本来時間を割くべきクリエイティブな仕事に集中できる環境を整えましょう。
■概要Discordで開発依頼のメッセージを受け取った際、都度JavaScriptコードを考えて返信するのは手間がかかるのではないでしょうか？また、迅速な対応が求められる中で、他の業務への影響も気になるところです。このワークフローを活用すれば、Discordでメッセージが送信されたことをトリガーに、AI機能がJavaScriptコードを自動で生成し、指定されたチャンネルへ返信するため、こうした課題の解消に繋がります。
■このテンプレートをおすすめする方- DiscordでJavaScript関連の開発依頼を受け、対応の効率化を考えている開発担当者の方
- AIを活用して、コード生成や問い合わせ対応といった定型業務を自動化したいと考えている方
- 開発依頼への一次対応を迅速化し、より創造的な業務に時間を割きたい方
■このテンプレートを使うメリット- Discordでの開発依頼に対し、AIがJavaScriptコードを自動生成し返信するため、手作業による対応時間を短縮することができます。
- コード生成と返信プロセスを自動化することで、対応の抜け漏れを防ぎ、ヒューマンエラーのリスク軽減に繋がります。
■フローボットの流れ- はじめに、DiscordをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでDiscordを選択し、「チャンネルでメッセージが送信されたら」というアクションを設定します。ここで、開発依頼を受け付けるチャンネルを指定します。
- 次に、オペレーションでAI機能を選択し、「テキストを生成する」アクションを設定します。受信したメッセージ内容に基づいて、JavaScriptコードを生成するようAIに指示します。
- 最後に、オペレーションで再度Discordを選択し、「メッセージを送信」アクションを設定します。AIが生成したJavaScriptコードを含む返信メッセージを、依頼があったチャンネル、または任意の指定先に送信します。
※「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- Discordのトリガー設定では、開発依頼のメッセージを受信するチャンネルを任意で設定することが可能です。
- AI機能のオペレーションでは、JavaScriptコードを生成するためのプロンプトを具体的にカスタムできます。定型文の追加や、トリガーで取得したメッセージ内容を変数としてプロンプト内に設定することも可能です。
- Discordへメッセージを送信するオペレーションでは、通知先のチャンネルを任意で設定できます。また、メッセージ本文には固定のテキストだけでなく、AI機能で生成したコードや前段階で取得した情報を変数として埋め込むなど、柔軟なカスタムが可能です。
■注意事項- Discord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。
■概要商談が失注した際、その要因を分析して次のアクションに繋げることは重要ですが、営業担当者にとって分析レポートの作成やSalesforceへの入力作業は大きな負担となりがちです。 このワークフローを活用すれば、Salesforceで商談が失注ステータスに更新されたことをトリガーに、AIワーカーが自動でBANT条件に基づく分析を行い、改善策をSlackへ提案します。内容の承認後はSalesforceのレコード更新まで自動化されるため、入力負荷を抑えつつ質の高い失注分析の仕組み化を実現できます。
■このテンプレートをおすすめする方- Salesforceでの失注分析が形骸化しており、営業プロセスの改善に課題を感じている営業マネージャーの方
- 失注時のSFAへの入力作業を効率化し、本来の営業活動に注力したい営業担当者の方
- AIを活用してBANT分析の質を一定に保ち、組織全体の営業力を強化したい組織責任者の方
■このテンプレートを使うメリット- 商談の失注ステータス更新を起点に、AIが自動でBANT分析と改善案の提示を行うため、振り返りに要する時間を短縮できます。
- 分析結果の承認後にSalesforceが自動更新されるため、転記漏れや入力ミスを防ぎ、正確な営業データの蓄積が可能になります。
■フローボットの流れ- はじめに、SalesforceとSlackをYoomと連携します
- 次に、トリガーとしてSalesforceを選択し、「商談オブジェクトにレコードが登録または更新されたら」というアクションを設定します
- 最後に、AIワーカーでBANT条件に基づく営業プロセスの分析を行い、Slackのメッセージ送信アクションで改善案を提案したあと、Salesforceのレコード更新アクションで使用ツールとして設定するスキル（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- Salesforceのトリガー設定では、失注ステータス（例：Closed Lost）への変更のみを検知するように絞り込み条件を調整してください。
- AIワーカーへの指示内容（プロンプト）を調整することで、自社の商材や営業スタイルに合わせたより具体的なBANT分析やアドバイスの出力が可能です。
- Slackでの提案先を、担当者個人だけでなく特定の営業チャンネルやマネージャー宛に設定するなど、通知先を任意にカスタムしてください。
■注意事項- Salesforce、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。
- 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。
- 分岐はパーソナルプラン以上のプランでご利用いただける機能（オペレーション）となっております。フリー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・パーソナル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や機能（オペレーション）を使用することができます。詳しくは、料金プランのページをご参照ください。
- 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】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。
■概要kintoneでの商品管理や記事の企画・運営において、市場トレンドの把握や競合調査、キーワード選定といったリサーチ業務に多くの工数を割かれていませんか？リサーチは重要な工程ですが、手作業で何度も検索を行い、その結果を一つずつ入力する作業は大きな負担となります。このワークフローを活用すれば、kintoneのステータス更新をきっかけに、AIワーカーが関連キーワードの発掘や市場調査を自動で行い、結果をkintoneへ追記してChatworkへ通知します。手作業によるリサーチの時間を短縮し、企画立案や戦略策定といった本来注力すべき業務に集中できる環境を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方- kintoneで記事企画や商品管理を行っており、ステータスに応じたリサーチ業務を効率化したいマーケティング担当者の方
- 関連キーワードの選定や競合調査といった、繰り返し発生する定型的な調査業務の工数を削減したい方
- リサーチ結果の記録とチームへの報告作業を自動化し、情報共有のスピードを上げたいチームリーダーの方
■このテンプレートを使うメリット- kintoneのステータスを変更するだけでAIが即座にリサーチを開始するため、調査開始までのタイムラグをなくし、業務全体のリードタイムを短縮できます。
- リサーチ結果のkintoneへの転記やChatworkでの完了報告が自動化されるため、報告漏れを防ぎ、常に最新の市場動向に基づいた意思決定が可能になります。
■フローボットの流れ- はじめに、kintoneとChatworkをYoomと連携します。
- 次に、AIワーカー内で使用するツールとして、kintoneとChatworkを設定します。
- トリガーで、kintoneの「指定のステータスに更新されたら（Webhook起動）」アクションを設定します。
- 最後に、AIワーカーのオペレーションで、取得情報をもとに関連キーワードの発掘・市場トレンド調査・競合調査を行い記録・通知するためのスキル（指示）を作成し、kintoneの「レコード情報を取得」「レコードの更新」アクションとChatworkの「メッセージを送る」アクション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- kintoneのトリガー設定では、調査を開始する特定のステータス（例：「リサーチ待ち」など）を任意で指定してください。
- AIワーカーのスキル設定では、プロンプトを調整することで、より特定の業界に特化した市場調査や、特定の競合サイトを意識した比較調査を行うことが可能です。
- Chatworkのメッセージ送信先を、プロジェクトごとのグループチャットなど、運用に合わせて設定してください。
■注意事項- kintone、Chatwork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。
- kintone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。
- パーソナルプラン・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。詳しくは、料金プランのページをご参照ください。
- 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。
■このテンプレートをおすすめする方
- DiscordでJavaScript関連の開発依頼を受け、対応の効率化を考えている開発担当者の方
- AIを活用して、コード生成や問い合わせ対応といった定型業務を自動化したいと考えている方
- 開発依頼への一次対応を迅速化し、より創造的な業務に時間を割きたい方
■このテンプレートを使うメリット
- Discordでの開発依頼に対し、AIがJavaScriptコードを自動生成し返信するため、手作業による対応時間を短縮することができます。
- コード生成と返信プロセスを自動化することで、対応の抜け漏れを防ぎ、ヒューマンエラーのリスク軽減に繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、DiscordをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでDiscordを選択し、「チャンネルでメッセージが送信されたら」というアクションを設定します。ここで、開発依頼を受け付けるチャンネルを指定します。
- 次に、オペレーションでAI機能を選択し、「テキストを生成する」アクションを設定します。受信したメッセージ内容に基づいて、JavaScriptコードを生成するようAIに指示します。
- 最後に、オペレーションで再度Discordを選択し、「メッセージを送信」アクションを設定します。AIが生成したJavaScriptコードを含む返信メッセージを、依頼があったチャンネル、または任意の指定先に送信します。
■このワークフローのカスタムポイント
- Discordのトリガー設定では、開発依頼のメッセージを受信するチャンネルを任意で設定することが可能です。
- AI機能のオペレーションでは、JavaScriptコードを生成するためのプロンプトを具体的にカスタムできます。定型文の追加や、トリガーで取得したメッセージ内容を変数としてプロンプト内に設定することも可能です。
- Discordへメッセージを送信するオペレーションでは、通知先のチャンネルを任意で設定できます。また、メッセージ本文には固定のテキストだけでなく、AI機能で生成したコードや前段階で取得した情報を変数として埋め込むなど、柔軟なカスタムが可能です。
■注意事項
- Discord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。
- Salesforceでの失注分析が形骸化しており、営業プロセスの改善に課題を感じている営業マネージャーの方
- 失注時のSFAへの入力作業を効率化し、本来の営業活動に注力したい営業担当者の方
- AIを活用してBANT分析の質を一定に保ち、組織全体の営業力を強化したい組織責任者の方
- 商談の失注ステータス更新を起点に、AIが自動でBANT分析と改善案の提示を行うため、振り返りに要する時間を短縮できます。
- 分析結果の承認後にSalesforceが自動更新されるため、転記漏れや入力ミスを防ぎ、正確な営業データの蓄積が可能になります。
- はじめに、SalesforceとSlackをYoomと連携します
- 次に、トリガーとしてSalesforceを選択し、「商談オブジェクトにレコードが登録または更新されたら」というアクションを設定します
- 最後に、AIワーカーでBANT条件に基づく営業プロセスの分析を行い、Slackのメッセージ送信アクションで改善案を提案したあと、Salesforceのレコード更新アクションで使用ツールとして設定するスキル（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
- Salesforceのトリガー設定では、失注ステータス（例：Closed Lost）への変更のみを検知するように絞り込み条件を調整してください。
- AIワーカーへの指示内容（プロンプト）を調整することで、自社の商材や営業スタイルに合わせたより具体的なBANT分析やアドバイスの出力が可能です。
- Slackでの提案先を、担当者個人だけでなく特定の営業チャンネルやマネージャー宛に設定するなど、通知先を任意にカスタムしてください。
- Salesforce、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。
- 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。
- 分岐はパーソナルプラン以上のプランでご利用いただける機能（オペレーション）となっております。フリー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・パーソナル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や機能（オペレーション）を使用することができます。詳しくは、料金プランのページをご参照ください。
- 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】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。
■このテンプレートをおすすめする方
- kintoneで記事企画や商品管理を行っており、ステータスに応じたリサーチ業務を効率化したいマーケティング担当者の方
- 関連キーワードの選定や競合調査といった、繰り返し発生する定型的な調査業務の工数を削減したい方
- リサーチ結果の記録とチームへの報告作業を自動化し、情報共有のスピードを上げたいチームリーダーの方
■このテンプレートを使うメリット
- kintoneのステータスを変更するだけでAIが即座にリサーチを開始するため、調査開始までのタイムラグをなくし、業務全体のリードタイムを短縮できます。
- リサーチ結果のkintoneへの転記やChatworkでの完了報告が自動化されるため、報告漏れを防ぎ、常に最新の市場動向に基づいた意思決定が可能になります。
■フローボットの流れ
- はじめに、kintoneとChatworkをYoomと連携します。
- 次に、AIワーカー内で使用するツールとして、kintoneとChatworkを設定します。
- トリガーで、kintoneの「指定のステータスに更新されたら（Webhook起動）」アクションを設定します。
- 最後に、AIワーカーのオペレーションで、取得情報をもとに関連キーワードの発掘・市場トレンド調査・競合調査を行い記録・通知するためのスキル（指示）を作成し、kintoneの「レコード情報を取得」「レコードの更新」アクションとChatworkの「メッセージを送る」アクションを使用ツールとして設定します。
■このワークフローのカスタムポイント
- kintoneのトリガー設定では、調査を開始する特定のステータス（例：「リサーチ待ち」など）を任意で指定してください。
- AIワーカーのスキル設定では、プロンプトを調整することで、より特定の業界に特化した市場調査や、特定の競合サイトを意識した比較調査を行うことが可能です。
- Chatworkのメッセージ送信先を、プロジェクトごとのグループチャットなど、運用に合わせて設定してください。
■注意事項
- kintone、Chatwork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。
- kintone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。
- パーソナルプラン・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。詳しくは、料金プランのページをご参照ください。
- 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。
プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
