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2026-09-15

「それAIでやるの？」と驚く意外なAI活用事例9選｜価格交渉から献立提案まで幅広く紹介

Yuzuki Amano

🔍「意外なAI活用」が求められる背景
🏢ビジネスの常識を変える意外なAI活用事例
🏠日常生活を豊かにする身近で意外なAI活用事例
🏛公共・行政サービスでの意外なAI活用事例
🎨「その発想はなかった」意外なAI活用のアイデア5選
🚀「AIに任せきり」にしない現場主導のAI活用術
💡現場で活用したいYoomの意外なAIテンプレート
⚠️意外なAI活用を成功させるための注意点
📝まとめ

「AIを導入したけれど、メールの作成や翻訳くらいにしか使っていない」と感じていませんか？
現在のAI技術は、単なる文章作成の枠を大きく超え、一定の条件下で人間の「判断」や「交渉」を支援・自動化できる領域へと進化しています。
本記事では、思わず「そんなことまでAIでできるの？」と驚いてしまうような意外な活用事例を厳選してご紹介します。ビジネスの現場から日常生活、さらには公共サービスまで、あなたの想像を超えるAIの可能性を探ってみましょう！

🔍「意外なAI活用」が求められる背景

AIの普及により、単なる「作業の自動化」から「判断の自動化」へと、活用のフェーズが大きく変化しています。ここでは、なぜ今「意外な活用」が注目されているのか、その背景を深掘りします。

✔️定型業務の枠を超えたAIの広がり

従来のITツールによる自動化は、あらかじめ決められたルールに従って動く「定型業務」が得意でした。しかし、近年の生成AIは、膨大なデータから学習したパターンをもとに、曖昧な指示からでも一定のアウトプットを作成し、業務の検討や判断を支援できるようになっています。
これにより、これまで「人間にしかできない」と思われていたクリエイティブな作業や、複雑な状況判断を伴う業務にもAIが浸透し始めました。単なる効率化だけでなく、新しい価値を生み出すためのパートナーとしてAIを活用する動きが、あらゆる業界で加速しています。

✔️「判断の自動化」への転換がもたらす価値

人間が数時間かけて行っていた情報の精査やリスクの判定も、AIを活用すればわずか数秒で処理できる場合があります。この「判断の自動化」がもたらす最大の価値は、意思決定の劇的なスピードアップです。例えば、

見積内容の妥当性チェック
契約書の条項確認

などをAIに任せることで、人間は最終的な承認や戦略的な思考といった、より高度な業務にリソースを集中させることが可能になります。組織全体の生産性を底上げする鍵は、この「判断」のバトンタッチにあります。

✔️現場の課題解決で「意外なAI活用」が重要な理由

教科書通りのAI活用だけでは、現場特有の泥臭い課題まで解決するのは難しいでしょう。

💭「この作業、実はAIで代用できるのでは？」
という柔軟な発想こそが、現場の負担を大きく減らすブレイクスルーにつながります。
一見すると非効率に見えるアナログな工程にもAIを組み込むことで、競合他社との差別化につながる可能性があります。現場の声に耳を傾け、既存の枠組みにとらわれずAIの適用範囲を広げていく姿勢が、DX（デジタルトランスフォーメーション）を成功させるうえで重要な要素となっています。

🤖Yoomは現場の自律的な判断を自動化できます

AIを活用した業務の自動化は便利な反面、プログラミングの知識が必要だったり、既存のシステムとの連携が難しかったりと、導入のハードルが高いと感じることも多いですね。
そんな問題もYoomなら解決できます！Yoomを活用することで、複雑な設定の手間から解放され、本来注力すべき新しい施策の立案や顧客対応といったクリエイティブな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👀

Googleフォームで旅行の要望を受け取ったら、AIワーカーで最適な旅行計画をアシスタントして自動作成する

試してみる

■概要
旅行の要望をヒアリングし、一人ひとりに最適なプランを提案する業務は、時間と手間がかかるものです。特に、複数の要望を整理して具体的な計画に落とし込む作業は、担当者の負担になりがちです。このワークフローを活用すれば、Googleフォームで受け付けた旅行の要望をもとに、AIがアシスタントのように最適な旅行計画を自動で作成するため、こうした課題を円滑に減らし、プランニング業務を効率化します。
■このテンプレートをおすすめする方
顧客の要望に応じた旅行計画の作成に多くの時間を費やしている旅行代理店の担当者の方
社内イベントなどで、参加者の希望を効率的に取りまとめた旅行計画を作成したい方
AIアシスタントを活用して、旅行計画の立案プロセスそのもの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
フォームへの回答を起点にAIが旅行計画を自動作成するため、情報整理やプランニングにかかる時間を短縮できます。
AIアシスタントが一定の条件に基づいて計画を作成することで、担当者による品質のばらつきを防ぎ、業務の標準化に繋がります。
■フローボットの流れ
はじめに、Googleフォームと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。
最後に、オペレーションでAIワーカーを設定し、受け取った情報をもとに最適な旅行プランを作成しGoogle スプレッドシートに記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
Googleフォームのトリガー設定では、起動のきっかけとしたいフォームを任意で設定してください。
AIワーカーに与える指示の内容や、データ追加先のGoogle スプレッドシートのスプレッドシートやシート（タブ）などは、ご利用の環境に合わせて任意で設定してください。
■注意事項
Googleフォーム、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。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。
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。
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。

詳細を見る  試してみる

定期的にAIワーカーでOpenWeatherMapから天気データを取得し、最適化された内容をX（Twitter）で投稿する

試してみる

■概要
日々の天気情報をチェックし、それに合わせたSNS投稿を考える作業は、継続するとなると手間がかかるものです。また、どのような投稿が効果的か、内容の考案に時間がかかることもあるのではないでしょうか。このワークフローは、OpenWeatherMapから天気データを取得し、それをもとにAIエージェントが最適な投稿文を自動で生成し、X（Twitter）へ定期的に投稿します。日々の情報発信業務を自動化し、運用の効率化を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方
OpenWeatherMapの情報を活用して、天気に連動したSNS投稿を手作業で行っている方
AIエージェントを使い、日々の投稿コンテンツ作成を効率化したいと考えているSNS運用担当者の方
天候に合わせた情報発信を自動化し、集客や顧客エンゲージメント向上を目指す方
■このテンプレートを使うメリット
OpenWeatherMapからの情報取得からX（Twitter）への投稿までを自動化するため、日々のSNS運用にかかる作業時間を短縮することができます
AIエージェントが天候に応じて最適な投稿を生成するため、担当者のスキルに依存せず、安定した品質での情報発信が可能になります
■フローボットの流れ
はじめに、OpenWeatherMapとX（Twitter）をYoomと連携します
次に、トリガーでスケジュール起動を選択し、「スケジュールトリガー」で投稿したい曜日や時間など定期実行のタイミングを設定します
最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、OpenWeatherMapから天気データを取得し、その日の天候に最適な投稿トーンの判断、SNS向けの文章作成、ハッシュタグの選定、そしてX（Twitter）への投稿までの一連の処理を行うためのマニュアル（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
AIワーカーに与える指示（マニュアル）を編集することで、投稿のトーン＆マナーや、必ず含めたい店舗名やURLといった定型文を任意の内容に設定することが可能です
■注意事項
OpenWeatherMap、X（Twitter）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。

詳細を見る  試してみる

🏢ビジネスの常識を変える意外なAI活用事例

ビジネスシーンにおけるAIは、すでに事務作業の補助役を卒業しています。
ここでは、企業の競争力を左右する重要なプロセスでAIがどのように活躍しているのかをご紹介します。

①調達・購買：AIによる「価格交渉」の自動代行

大手電機メーカーなどでは、AIがサプライヤーとの調整・交渉を支援・自動化する仕組みの検証が進んでいます。
NECでは、部品調達における取引データをもとに、サプライヤーとの納期・数量調整を自動化する「調達交渉AIエージェントサービス」を開発しました。約1,300品目を対象とした実証実験では、AIのみで合意に至った割合が95％となり、従来数時間から数日かかっていた調整を約80秒に短縮したと発表しています。

💡出典：NEC「調達交渉を自動化するAIエージェントサービスを提供開始」

②在庫管理：店舗間の「在庫再配置」をAIが最適化

小売業における大きな課題である在庫の偏りを、AIエージェントが解消する取り組みが進んでいます。
NECとツルハホールディングスは、AIエージェントが販売実績や在庫状況などのデータを分析し、需要予測を踏まえて店舗間の在庫配置案を作成する検証を進めています。店舗ごとの需要の違いを考慮した在庫再配置を支援し、欠品や在庫の偏りの改善を目指す取り組みです。

💡出典：NEC、ツルハホールディングスとAIエージェントを活用して適正在庫運用に向けた検証を実施

③契約法務：文脈を読み取る「契約リスク」の自動判定

法務業務では、生成AIを活用して契約書をレビューし、自社にとって不利な条項やリスクのある箇所を自動で抽出する取り組みが進んでいます。
契約書の内容を解析してリスクを指摘するだけでなく、修正案の作成までAIが支援することで、契約書レビューにかかる法務担当者の負担を軽減できます。特に、契約書の確認を効率化しながら、専門的な判断が必要な法務業務をサポートする活用方法として注目されています。

💡出典：弁護士向けAXプロダクト第2弾「生成AIネイティブ契約書レビュー」を提供開始

※現在のサービス名称や提供状況は、公式サイトでご確認ください。

🏠日常生活を豊かにする身近で意外なAI活用事例

AIは家庭の中でも、私たちの「面倒」を「楽しい」に変えてくれます。
日々の暮らしを彩る、ユニークな活用シーンを見ていきましょう。

④家事：冷蔵庫の中身から「献立」をAIが提案

「今日の夕飯、何にしよう？」という毎日の悩みにも、AIを活用できます。
パナソニックでは、冷蔵庫内の食材や登録した食材などをもとに、AIが献立やレシピを提案するサービスを展開しています。冷蔵庫にある食材を活用したメニューを提案することで、毎日の献立を考える負担を軽減できます。AIに日々の家事の一部を任せることで、忙しい生活の中でも効率的に食事の準備を進められます。

💡出典：パナソニック「AIを活用した献立提案サービス」

⑤趣味：AIが好みを学習して「ワイン」を提案

ワイン選びにも、AIを活用したパーソナライズが広がっています。
AIがユーザーの味の好みや過去の評価などの情報をもとに、好みに合ったワインを提案することで、膨大な種類の中から自分に合う一本を見つけやすくなります。専門的な知識がなくても、自分の嗜好に合ったワインを探せる点が、AIを活用するメリットの一つです。

💡出典：日本経済新聞「AIソムリエ」

⑥ペット：AIが「鳴き声や行動」からペットの状態を分析

言葉を話せないペットの状態を理解するために、AIを活用する取り組みが進んでいます。
ペットの鳴き声や行動などのデータをAIが解析し、感情や体調に関係する可能性のある変化を推定することで、飼い主が日々の状態を観察するためのサポートが期待されています。日々の様子をAIで記録・分析することで、普段との違いを振り返り、ペットとのコミュニケーションを考える際の参考になります。

💡出典：東京新聞「ペットの鳴き声や行動をAIで解析」

⑦学習：子供の「絵」をAIで動かして創造体験を広げる

子供の創造力を育むツールとしても、AIの活用が進んでいます。
Metaでは、子供が描いた人物の絵をAIが認識し、動きのあるアニメーションに変換する技術を紹介しています。自分で描いたキャラクターが動き出すことで、子供が自分の作品を新たな形で楽しめるだけでなく、絵をきっかけにした新しい創作体験にもつながります。AIを使って自分のアイデアを動きのある作品へ発展させることで、子供の表現の幅を広げる活用方法として注目されています。

💡出典：Meta「Using AI to Bring Children’s Drawings to Life」

🏛公共・行政サービスでの意外なAI活用事例

利便性の向上が求められる行政サービスでも、AIによる「おもてなし」が始まっています。
市民の声を形にする取り組みを紹介します。

⑧防災：SNSから「災害情報」をAIで分析

災害発生時には、SNSに被災者や現場からさまざまな情報が投稿されます。
AIを活用したSNS情報分析システムでは、道路冠水などの被害状況や避難所の状況といった投稿を収集・分析し、膨大な情報の整理を自動化できます。大量のSNS投稿を収集・分析することで、災害時の状況判断や対応の優先度を検討する際の情報整理を支援します。

💡出典：防災科学技術研究所「世界初となる『AIを活用した災害時のSNS情報分析のための訓練ガイドライン』の策定・公表」

⑨観光：旅行者に合わせた「おすすめ情報」をAIで提案

観光分野でも、旅行者一人ひとりに合わせて情報を提供するAIの活用が進んでいます。
観光庁では、観光DXの取り組みとして、「その時・その場所・その人」に適した情報をレコメンドする仕組みを推進しています。また、旅行者の予約・移動・宿泊・購買などのデータをマーケティングに活用し、観光地の利便性向上や周遊促進につなげる取り組みも進められています。

💡出典：観光庁「観光DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進」

🎨「その発想はなかった」意外なAI活用のアイデア5選

実在の事例をヒントに、私たちの日常業務でも今すぐ試せるような、ユニークなAI活用のアイデアをご紹介します。「こんなことにも使えるのか」という視点を持つことで、AIはより身近で強力な味方になります。

1.「組織や業務上の変化」を察知するメンタルヘルスケアへの応用

チャットツールでの発信頻度が急激に減る
以前よりも否定的な言葉が増えた

といった、人間では気づきにくい「微細な変化」をAIに解析させます。日常のコミュニケーションに表れる変化を、業務上の悩みや負担を把握するきっかけとして活用し、必要なタイミングで声かけや相談につなげる取り組みです。本人の同意やプライバシーに配慮しながら、社員が安心して働ける環境づくりを支援する、これからのメンタルヘルスケアといえるでしょう。

2.「商談の勝敗理由」を客観的にフィードバックさせる

営業担当者本人の主観ではなく、AIに商談の録音を解析させ、成約・失注に関連する会話の傾向や改善点を整理させます。
💭「どのタイミングで価格の話をしたか」
💭「顧客の懸念点にどう答えたか」
をデータ化し、成功パターンを抽出。これを全社で共有することで、経験の浅いメンバーが成功パターンを学びやすくなり、データに基づいた営業活動の振り返りに役立てられます。属人的になりがちな指導を補完し、営業組織の振り返りやスキル向上を支援するコーチングツールとして活用できます。

3.「社内限定の専門家」として過去の失敗を教訓に変える

会社に蓄積された過去の「失敗報告書」をAIに読み込ませます。
新しいプロジェクトを立ち上げる際、
🗣️「この条件で過去にどんなトラブルがあったか？」
とAIに聞くことで、数年前の類似事例での失敗を繰り返さないようにします。ベテランの引退とともに失われがちな「現場の教訓」をAIが守り続け、リスク回避能力を組織全体で底上げします。
組織が大きくなればなるほど「同じ失敗」が繰り返されがちですが、AIを教訓の番人とすることで、過去の損失を未来の資産へと変換し、より安全で確実なプロジェクト運営を可能にします。

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4.「SNSの炎上リスク」を投稿前にチェックする確認役

投稿前に、AIに

特定の属性を不快にさせる表現がないか
過去の炎上事例と類似していないか

を多角的にチェックさせます。人間のダブルチェックだけでは防ぎきれない、多様な価値観への配慮をAIが支援。広報担当者の精神的なプレッシャーを軽減しつつ、ブランドイメージを守るための強力なガードレールとして機能します。また、過去の事例や文章の文脈から想定されるリスクをAIに整理させ、代替案の作成を支援させることで、広報担当者による確認を効率化できます。

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5.「顧客の感情」に合わせて返信のトーンを微調整する

問い合わせ内容から顧客の「怒り」「焦り」「困惑」などの感情をAIが判定し、それに寄り添った表現へと返信メールを自動リライトします。定型文の冷たさを排除し、相手の温度感に合わせた適切なトーンで応対することで、顧客満足度を向上させます。
AIが、いま共感を示す場面か、解決策を示す場面かを判断し、それに合わせて言葉づかいを変えます。応対が顧客の状況に沿ったものになるため、クレームが関係を立て直す機会に変わることもあります。

🚀「AIに任せきり」にしない現場主導のAI活用術

AIを単なる「ツール」として使うのではなく、人間とAIがそれぞれの強みを活かし合う「共創」の形こそが、これからのスタンダードになります。

✔️「分析→判断→報告」まで自律実行するAIエージェント

これまでAIは、人間から指示を与えられたことだけをこなす受動的なツールでした。
しかし現在は、与えられた目的や条件をもとに自ら処理の手順を組み立て、複数のサービスを連携させながら業務を進める「自律型AIエージェント（AIワーカー）」が登場しています。
たとえば、

「週次の売上データを分析し、目標値より5%以上低い項目があれば原因を在庫データから推測し、対策案を添えてSlackで報告して」

という、人間に頼むような抽象的な指示を出すだけで、AIが複数のツールをまたいで調査を行い、報告までを完了させます。現場のリーダーは「AIが出した結果をどう活かすか」という戦略的な議論に専念できる時代が到来しています。

✔️五感や文脈を解釈するAI活用の可能性

AIの能力はもはや、目に見える文字情報だけにとどまりません。
現在のAIには、

画像
音声
動画
テキスト
センサーデータ

など、複数種類の情報を組み合わせて処理できる「マルチモーダル」なモデルがあります。
たとえば、製造現場で撮影された動画から熟練工の動きと若手の動きの差をAIが解析し

「この角度が違う」といった微細なコツを言語化して指導に活用する
現場の環境音の変化から機械の不調を予見する

といったことが可能です。また、単なる事実の羅列ではなく、現場の「状況（文脈）」を汲み取った判断ができるため、「今は急ぎの納期対応中だから、このチェックは後回しでも許容範囲だ」といった、これまではベテランにしかできなかった柔軟な判断すら、AIがサポートできるようになっています。

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✔️非エンジニアが「現場の経験」をAI活用に生かすメリット

AI活用の成功を握るのは、もはやITエンジニアだけではなく、その業務に何十年と携わってきた「現場のプロフェッショナル」です。ノーコードツールなどの進化により、プログラミングの知識がなくても、現場の担当者が自身の経験や判断の基準を、AIへの指示やルール、参照資料として業務に反映できるようになりました。自分が培ってきたスキルの一部をAIによって自動化することは、「仕事が奪われる」ことではなく、「自分の分身が24時間働き、自分はさらに高度な課題に挑めるようになる」ことを意味します。この「現場主導の共創」こそが、AI活用の意外かつ最も強力な姿と言えるでしょう。

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💡現場で活用したいYoomの意外なAIテンプレート

Yoomでは、プログラミングの知識がなくてもすぐに業務に導入できるAIワーカーやフローボットのテンプレートを豊富に用意しています。ここでは、記事で紹介したような「意外な自動化」を実現する具体的なテンプレートをご紹介します。

▼購買管理サポーター：見積書と在庫を照合して納期交渉を支援

調達部門の強力な味方となるAIワーカーです。
届いた見積書PDFから情報を自動で抽出し、現在の在庫状況や過去の取引データと照らし合わせて妥当性を判断します。必要に応じて、サプライヤーへの交渉文や発注案、確認メールの下書きまでをAIが自律的に作成し、担当者への報告を行います。事務作業の削減だけでなく、データに基づいた精度の高い調達業務をサポートします。

購買管理サポーター

見積書から情報を抽出し、Google スプレッドシートの過去データや在庫状況と照合して、納期交渉文や発注案をMicrosoft Teamsへ報告するAIワーカーです。購買判断の質を向上させつつ事務作業を効率化できるため、手作業での照合作業を減らし、判断ミスや発注漏れを防ぎたい購買担当者や管理職の方におすすめです。

試してみる

■概要
購買業務において、日々届く見積書の価格が妥当か、また納期が間に合うかを過去の膨大なデータや在庫状況と照らし合わせるのは、非常に手間と時間がかかる作業です。特に、複数の仕入先から届く明細一つひとつを確認する作業は、担当者の大きな負担となります。
このAIワーカー「購買管理サポーター」を活用すれば、添付された見積書から自動で品目や単価、納期などの情報を抽出し、Google スプレッドシートに蓄積された過去の取引履歴や在庫データと照合します。価格改定の有無や在庫状況に基づく納期の緊急性を自ら判断し、状況に応じた交渉文や発注案を作成してMicrosoft Teamsへ報告します。これにより、購買判断の質を向上させつつ、事務作業の効率化を実現します。

■このAIワーカーをおすすめする方
見積書の価格妥当性や納期のチェックを、過去データや最新の在庫状況などと照らし合わせながら手作業で行っている購買担当者の方
在庫状況に応じた納期交渉や発注判断の基準を標準化し、判断ミスや発注漏れを未然に防ぎたい管理職の方
Google スプレッドシートやMicrosoft Teamsを活用し、購買業務の進捗管理や情報共有を円滑にしたいと考えているチームの方

■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、自社の購買ルールに基づいた指示を定義します。
Google スプレッドシート、Microsoft Teams、Outlookなど、業務で使用するアプリをYoomと連携し、マイアプリ登録を完了させます。
AIワーカーが読み取るGoogle スプレッドシートのIDやタブ名、Microsoft Teamsの通知先チャネルなどをスキル内に設定します。
自社の運用ルールや取引条件に合わせて、AIワーカーへの詳細な指示書である「スキル」を編集・調整します。

■このAIワーカーのカスタムポイント
スキル内の「#使用するGoogle スプレッドシート」に自社で運用している台帳や在庫DBの情報を設定してください。これにより、AIが自社の最新データを正確に参照して判断を下せるようになります。
スキル内の「#手順」を自社のフローに合わせて調整してください。例えば、判定後の連絡手段をSlackに変更したり、承認フローを独自のルールに書き換えたりすることが可能です。
「在庫状況による納期判定」の手順で、自社で設けている在庫の閾値に関するルールがあれば、具体的に記述してください。これにより、AIが「いつ交渉が必要か」をより実務に即した形で判定できるようになり、業務の精度が向上します。

■注意事項
Google スプレッドシート、Microsoft Teams、Outlook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」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。
ダウンロード可能なファイル容量は最大300MBまでです。アプリの仕様によっては300MB未満になる可能性があるので、ご注意ください。
トリガー、各オペレーションでの取り扱い可能なファイル容量の詳細は「ファイルの容量制限について」をご参照ください。

詳細を見る  このAIワーカーと働く

▼契約管理コンシェルジュ：契約書をレビューし管理台帳に登録

契約書の山を一つずつ確認して台帳に手入力する作業から、あなたを解放します。
Gmailで受信した契約書をAIワーカーがレビューし、あらかじめ設定した項目を抽出します。抽出されたデータは、kintoneなどの契約管理アプリに登録できます。レビューする項目や登録する情報を業務に合わせて設定できるため、契約管理の効率化や手入力によるミスの削減を支援します。

Gmailで契約書を受信したら、AIワーカーでレビューしてkintoneの契約管理アプリに登録する

試してみる

■概要
契約書の確認や契約管理システムへの登録作業は、手間がかかる上にミスが許されない重要な業務です。メールの見落としや、担当者によるレビュー内容のばらつきに課題を感じていませんか？このワークフローは、Gmailで契約書を受信するとAIが自動で内容をレビューし、kintoneへ情報を登録します。AIエージェント（AIワーカー）を活用して契約管理業務を効率化し、手作業による負担やミスを軽減します。
■このテンプレートをおすすめする方
Gmailで受信した契約書の管理に手間を感じている法務・総務担当者の方
AIエージェントを活用した契約管理の仕組みを構築したいと考えている方
kintoneへの契約情報の手入力によるミスや作業の属人化に悩んでいる方
■このテンプレートを使うメリット
契約書の受信から内容レビュー、kintoneへの登録までを自動化し、これまで手作業で行っていた契約管理業務の時間を短縮します
AIによる判定基準の統一を通じて、担当者ごとのレビュー内容のばらつきを防ぎ、契約管理業務の属人化を解消します
■フローボットの流れ
はじめに、GmailとkintoneをYoomと連携します
次に、トリガーでGmailを選択し、「特定のキーワードに一致するメールを受信したら」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ワーカーを選択し、契約書ファイルをレビューし、その結果をkintoneに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
Gmailのトリガー設定では、契約書が送付されるメールを特定するため、「契約書」や「押印依頼」など、任意のキーワードを設定してください
AIワーカーへの指示（プロンプト）は、レビューしてほしい項目やkintoneに登録したい情報に合わせて任意の内容にカスタムが可能です
■注意事項
Gmail、kintone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。
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。
ダウンロード可能なファイル容量は最大300MBまでです。アプリの仕様によっては300MB未満になる可能性があるので、ご注意ください。
トリガー、各オペレーションでの取り扱い可能なファイル容量の詳細は「ファイルの容量制限について」をご参照ください。

詳細を見る  試してみる

▼シフト作成：従業員の希望をもとに最適なシフトを作成

シフト作成をAIワーカーが支援するテンプレートです。
Google スプレッドシートに登録された従業員の希望や勤務条件をAIワーカーが確認し、あらかじめ設定したルールに基づいて、毎月のシフトを自動で作成します。スケジュールに合わせて定期的に実行することで、シフト作成にかかる確認や調整の負担を減らし、毎月発生する定型業務の効率化を支援します。

毎月、従業員の希望をもとにAIワーカーが最適なシフト作成を行う

試してみる

■概要
従業員の希望を一つひとつ確認しながらシフトを作成する作業は、非常に複雑で時間がかかる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、スケジュールに合わせてAIワーカーがシフト作成を自動で実行するため、担当者の負担を軽減できます。毎月の定型業務を自動化し、従業員の満足度と業務効率の向上を両立させることが可能です。
■このテンプレートをおすすめする方
従業員の希望を反映させた複雑なシフト作成に課題を感じている店舗マネージャーや責任者の方
AIワーカーを活用して、シフト作成業務そのものを効率化したいと考えている人事・労務担当者の方
毎月のシフト管理業務から解放され、より重要なコア業務に集中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
スケジュールトリガーによって毎月自動でフローが起動しAIがシフトを作成するため、手作業に費やしていた時間を他の業務に充てることが可能です
AIワーカーが設定されたルールに基づいてシフト作成を行うため、担当者のスキルに依存しない、公平で安定した品質のシフト運用を実現できます
■フローボットの流れ
はじめに、シフト希望や完成したシフト表を管理するGoogle スプレッドシートを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、「毎月1日の午前9時」など、シフト作成を開始したい任意の日時を設定します
最後に、オペレーションで「AIワーカー」を設定し、従業員の希望や勤務条件などを踏まえて最適なシフト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
AIワーカーのオペレーションでは、利用したいAIモデルを任意で選択し、シフト作成のルール（例：「AさんとBさんは連続勤務不可」「週の合計勤務時間は40時間以内」など）を指示として具体的に設定してください
AIワーカーへの指示の中で、従業員の希望シフトが記載されたGoogle スプレッドシートのIDとタブ名、および完成したシフトを出力する先のシートIDとタブ名をそれぞれ指定してください
■注意事項
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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⚠️意外なAI活用を成功させるための注意点

AIの能力は絶大ですが、万能ではありません。その可能性を最大限に引き出すためには、いくつかの重要なポイントを押さえておく必要があります。

1⃣データの質と「判断基準」の明確化

AIのアウトプットの質は、インプットされるデータの質に大きく依存します。不正確なデータや偏った情報を与えれば、AIは間違った判断を下してしまいます。また、「何を基準に良いと判断するのか」というルール（プロンプトや条件設定）が曖昧だと、AIの動きも不安定になります。

AIに何を任せるのか
AIに何を学習させるのか

といった「設計図」を人間がしっかりと描くことが、成功への第一歩となります。

2⃣人間による「最終承認」プロセスの設計

どんなに優れたAIであっても、100%の正解を保証することはできません。
特にビジネスや行政などの重要な意思決定においては、AIの判断を鵜呑みにせず、必ず人間が内容を確認して「最終承認」を行うプロセスを組み込むことが不可欠です。AIを「意思決定者」にするのではなく、あくまで強力な「アドバイザー」や「実務担当者」として位置づけ、人間が責任を持ってコントロールする体制を整えましょう。

📝まとめ

AIの活用は、今や「効率化」の段階から、人間の「判断の代行」へと大きく舵を切っています。
本記事で紹介した意外な事例の数々は、ほんの一端に過ぎません。「AIでそんなことまでできるの？」という驚きを、次はあなたの仕事や生活で実現してみてください。まずは身近な小さな業務からAIに任せてみることで、新しい活用のヒントが見つかるはずです！

🚀Yoomでできること

日々のルーチンワークやデータの転記作業は、正確さが求められる一方で、非常に時間がかかり、精神的な疲労も大きいものですね。そんな問題もYoomなら解決できます！
Yoomを活用することで、細かな単純作業から解放され、本来注力すべき戦略の立案や顧客との深いコミュニケーションといった、人間にしかできない価値ある業務に集中できるようになります。

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