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AX（AIトランスフォーメーション）で企業はどう変わる？需要予測など企業事例をもとに解説
ビジネス環境が激しく変化する中で、従来のDX（デジタルトランスフォーメーション）をさらに一歩進めた概念として「AX（AIトランスフォーメーション）」が注目されています。
AIを単なる効率化のツールとしてではなく、業務プロセスや事業モデルの前提として再定義するこの変革は、組織の在り方を根本から変える可能性を秘めています。本記事では、AXの定義やDXとの違い、具体的な導入事例、そして成功に向けたステップを詳しく解説します！
💡AX（AIトランスフォーメーション）とは？
AXは、業務プロセスや意思決定、ビジネスモデル、組織のあり方をAI活用を前提に再設計する取り組みとして説明されます。単にツールを導入するだけでなく、組織の文化や働き方まで見直す点に特徴があります。
✔️AIを前提に業務を変える
これまでの業務効率化は、人間が行っている既存のフローにITツールを当てはめる「デジタル化」が中心でした。しかし、AXにおけるアプローチは根本から異なります。
最初から「AIが処理すること」を前提に業務フローを構築するため、
- データ収集・分析はAI
- 最終的な判断や意思決定は人間
といった役割分担を明確に切り分けます。これにより、従来では不可能だったスピード感での業務遂行や、大量のデータに基づいた高度な自動化が実現します。
🔗関連記事：「AI単体」の限界から、非エンジニアがAXを実現｜アトム法律グループがYoomを導入
✔️DXとAXの違い
DXは、データやデジタル技術を活用して、業務や組織、製品・サービス、ビジネスモデルを変革する概念です。一方、AXは、その中でもAIを変革の中核に据え、予測・生成・判断・処理などを業務に組み込む取り組みとして説明されます。なお、AXはDXと完全に別の段階ではなく、DXによって整備されたデータやシステムを基盤として進められることがあります。
📈企業がAXを推進すべき理由
多くの企業が直面している課題を解決する切り札として、AXの必要性が高まっています。
1.人手不足をAXで解決する
生産年齢人口の減少に伴い、多くの業界で深刻な労働力不足が常態化しています。
AXを推進し、AIエージェントに定型的な業務やデータ処理を任せることは、限られた人的リソースを有効活用するための有力な手段となります。AIが定型業務やデータ処理を継続的に支援し、人間が確認や判断を行う体制を整えることで、担当者はより付加価値の高い業務に集中でき、
- 人手不足への対応
- 持続可能な組織運営
につなげられます。
2.AXで意思決定を速くする
ビジネスのデジタル化が進んだことで、扱うべき情報の種類と量は爆発的に増加しました。
人間がこれらすべての情報を精査し、迅速に判断を下すことには限界が来つつあります。競合他社に先んじて市場の変化に対応するためには、情報収集や判断を効率化する仕組みが重要です。
そんな時、AXによって業務プロセスの中にAIによる分析や判断支援を組み込むことで、承認フローや情報集計にかかる時間を短縮できます。こうした業務スピードの向上は、変化の激しい市場に対応するための有効な取り組みです。
🔗関連記事：商談のデータをAIエージェントで分析し意思決定支援を行う方法
3.従来型の自動化から「自律化」への転換
これまでのIT活用は、人間が設定したルールに沿って動く「自動化」が主流でした。
しかし、変化の激しいビジネスシーンでは、ルールそのものを更新し続けるコストが膨大になります。AXが推進される背景には、AIが状況を自ら判断して動く「自律化」への期待があります。自律的な仕組みを導入することで、予期せぬ状況変化にもAIが柔軟に対応できるようになり、システムメンテナンスの負担を軽減しながら、最適な業務パフォーマンスを維持することが可能になります。
🔗関連記事：AI自動化の決定版！「指示待ち」から「自律実行」へ進化するAIエージェント活用術
🤖YoomはAIを活用した業務の自律化を自動化できます
AIを活用した業務の自律化は便利な反面、プログラミングの知識が必要だったり、既存システムとの連携が難しかったりといった手間がかかりますね。
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、本来注力すべき戦略立案やクリエイティブな企画などの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👀
■概要Discordでのチャットを通じた予定調整は便利ですが、その内容を都度手作業でGoogleカレンダーに転記するのは手間がかかり、登録漏れの原因にもなり得ます。このワークフローは、AIワーカーがまるで秘書のようなAIエージェントとしてDiscordのメッセージを自律的に解釈し、自動でGoogleカレンダーへ予定を登録するため、こうした課題を円滑に解決します。■このテンプレートをおすすめする方- Discordでのコミュニケーションから発生する予定を、効率的に管理したいと考えている方
- AIエージェントを活用して、Googleカレンダーへの予定登録を自動化したい方
- 手作業によるカレンダーへの入力ミスや、登録漏れをなくしたいチームの管理者の方
■このテンプレートを使うメリット- Discordで予定に関するメッセージが送信されると自動で処理されるため、カレンダーへ手入力する時間を削減し、本来の業務に集中できます。
- AIエージェントがメッセージの意図を汲み取って登録するため、転記ミスや確認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、DiscordとGoogleカレンダーを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
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、「Discordでの曖昧な予定依頼を自律的に判断し、最適な日時でGoogleカレンダーに登録、結果をDiscordへ通知する」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- Discordのトリガー設定では、フローボットを起動させたいメッセージが存在するサーバーID、チャンネルIDを任意で設定してください。
- AIワーカーの設定では、予定登録のルールや通知内容など、実際の運用に合わせてマニュアル（指示）を任意で設定することが可能です。
■注意事項- Discord、Googleカレンダーのそれぞれと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。
- 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。
- 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。
■概要会議後の議事録作成、特に文字起こしテキストからの要約やタスクの洗い出しに手間を感じていませんか？ このワークフローを活用すれば、Google Driveに文字起こしファイルを保存するだけで、AIが自動で会議要約を作成し、内容の重要度まで判定したうえでSlackに通知するため、手作業による議事録作成の手間を省き、会議内容の迅速な共有を実現します。■このテンプレートをおすすめする方- 会議が多く、議事録作成や自動会議要約の仕組み化に関心のある方
- Google Driveで文字起こしデータを管理し、手作業で要約している方
- 会議から発生するタスクの特定と管理を効率化し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- Google Driveに文字起こしファイルを保存するだけで要約が自動生成されるため、議事録作成に費やしていた時間を短縮することができます。
- AIによる自動会議要約で、タスクの抽出し忘れや要点の見落としといったヒューマンエラーを防ぎ、内容の共有精度を高めます。
■フローボットの流れ- はじめに、Google DriveをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGoogle Driveを選択し、「特定のフォルダ内に新しくファイル・フォルダが作成されたら」というアクションを設定します。
- 最後に、AIワーカーオペレーションで、Google Driveからファイルをダウンロードして解析し、会議要約と重要度判定を行ったうえでSlackに通知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 Driveのトリガー設定では、文字起こしファイルが保存される特定のフォルダをIDで指定してください。
- AIワーカー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、どのような要約を出力させたいかなど、具体的な指示内容を自由に設定できます。
■注意事項- Google Drive、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。
- Discordでのコミュニケーションから発生する予定を、効率的に管理したいと考えている方
- AIエージェントを活用して、Googleカレンダーへの予定登録を自動化したい方
- 手作業によるカレンダーへの入力ミスや、登録漏れをなくしたいチームの管理者の方
- Discordで予定に関するメッセージが送信されると自動で処理されるため、カレンダーへ手入力する時間を削減し、本来の業務に集中できます。
- AIエージェントがメッセージの意図を汲み取って登録するため、転記ミスや確認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、DiscordとGoogleカレンダーを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
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、「Discordでの曖昧な予定依頼を自律的に判断し、最適な日時でGoogleカレンダーに登録、結果をDiscordへ通知する」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
- Discordのトリガー設定では、フローボットを起動させたいメッセージが存在するサーバーID、チャンネルIDを任意で設定してください。
- AIワーカーの設定では、予定登録のルールや通知内容など、実際の運用に合わせてマニュアル（指示）を任意で設定することが可能です。
- Discord、Googleカレンダーのそれぞれと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。
- 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。
- 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。
- 会議が多く、議事録作成や自動会議要約の仕組み化に関心のある方
- Google Driveで文字起こしデータを管理し、手作業で要約している方
- 会議から発生するタスクの特定と管理を効率化したいチームリーダーの方
- Google Driveに文字起こしファイルを保存するだけで要約が自動生成されるため、議事録作成に費やしていた時間を短縮することができます。
- AIによる自動会議要約で、タスクの抽出し忘れや要点の見落としといったヒューマンエラーを防ぎ、内容の共有精度を高めます。
- はじめに、Google DriveをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGoogle Driveを選択し、「特定のフォルダ内に新しくファイル・フォルダが作成されたら」というアクションを設定します。
- 最後に、AIワーカーオペレーションで、Google Driveからファイルをダウンロードして解析し、会議要約と重要度判定を行ったうえでSlackに通知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
- Google Driveのトリガー設定では、文字起こしファイルが保存される特定のフォルダをIDで指定してください。
- AIワーカー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、どのような要約を出力させたいかなど、具体的な指示内容を自由に設定できます。
- Google Drive、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。
🏢企業のAX取り組み事例
国内においても、先駆的な企業はすでにAXによる具体的な成果を上げ始めています。
製造、食品、ITといった異なる分野での成功事例から、その可能性を探ります。
①トヨタ自動車：AI画像検査で検査工程を自動化
製造現場における品質管理では、
- 熟練技術が必要な目視検査の自動化
- 検査工程の省人化
が課題となります。トヨタ自動車ではAI画像検査システム「WiseImaging」を導入し、AT（オートマチック・トランスミッション）のキャリアと呼ばれる焼結部品の検査工程を自動化しました。複雑な形状の部品を10画角から撮影し、約3万枚の画像を学習させることで、見逃し率0％、過検出率5％を実現しています。これにより目視検査を廃止し、検査工程の省人化と製造から検査、加工までの自動ライン化につなげました。
②ニチレイフーズ：AIで計画業務を効率化
食品製造における生産計画や人員配置の立案は、
- 製造ラインの稼働状況、納期、コスト
- 従業員のスキルや勤怠
など、多岐にわたる条件を考慮する必要があり、極めて複雑な作業です。
ニチレイフーズでは、これらの条件を踏まえて生産計画と要員計画を自動で立案するシステムを構築しました。その結果、従来は数時間を要していた計画立案時間が約10分の1にまで短縮されました。計画業務の負担を軽減し、熟練者に依存していた業務の標準化を進めることで、より効率的な生産体制の構築につなげています。
③パナソニック コネクト：社内AIアシスタント活用
パナソニック コネクトは、国内の全社員が利用できる社内AIアシスタント「ConnectAI」を導入し、業務における生成AIの活用を全社的に推進しています。
- プログラミングのコード生成
- アンケートコメント分析
- 作業手順書の作成
など、さまざまな業務でAIを活用できる環境を整えています。
その結果、2024年には年間44.8万時間の業務時間削減効果を生み出しました。社員が定型的な作業からより付加価値の高い業務へ時間を振り向けやすい環境を整備しています。
🛠️AX企業になるための導入ステップ
組織にAIを浸透させていくための具体的なステップを解説します。
1.AXの対象業務を決める
最初のステップは、どの業務をAXの対象とするかを見極めることです。
単に「AIで楽になりそうな仕事」を選ぶのではなく、
- 人手不足の影響が深刻な部門
- 判断の遅れが機会損失を招いているプロセス
など、経営課題に直結する領域から着手するのが鉄則です。対象が明確になることで、導入の目的（KPI）も設定しやすくなり、プロジェクトに対する経営層の理解と協力も得やすくなります。
2.AIと人間の役割を決める
AXを進める上で避けて通れないのが、AIと人間の役割分担の明確化です。
すべての業務をAIに任せることは現実的ではありません。定型的なデータ処理や膨大な情報からの抽出はAIの得意領域ですが、
- 複雑な利害関係の調整
- 倫理的な判断
- 感性が求められるクリエイティブな決定
は、引き続き人間が担うべき領域です。この境界線をあらかじめ定義し、AIの成果物を人間がどのようにチェックし、最終的な責任をどう取るかという運用フローを設計することが、組織としての信頼性を保つために不可欠です。
🔗関連記事：生成AIの役割を業務で検証｜企画書作成フローでの使い分け
3.AIエージェントの環境を整える
AIを実業務で「自律的」に動かすためには、単体のツールを導入するだけでは不十分です。
既存の基幹システムやチャットツール、クラウドストレージとAIをシームレスに連携させるインフラの整備が必要になります。データが滞りなくAIに供給され、AIの判断が即座に業務フローに反映される「循環」を作ることで、初めてAXの真価が発揮されます。
🔗関連記事：【ノーコードで実現】Google Chatと様々なアプリを連携して業務を自動化する方法
4.AI活用を社内に定着させる
技術的な整備と同じくらい重要なのが、そこで働く「人」の変革です。
AIを競合相手や脅威として捉えるのではなく、強力なパートナーとして活用するマインドセットを組織全体で育む必要があります。
- AIを使いこなすためのリテラシー教育
- AI活用によって浮いた時間をどのような創造的活動に充てるかといった議論
を積極的に行いましょう。失敗を恐れずにAIを試行錯誤できる文化を醸成することが、長期的にはAXを企業の競争力の源泉へと昇華させることにつながります。
🚀AIエージェントで業務を自律化する
AXの先にある未来は、AIが単なる「助手」を超え、自律的に業務を遂行する「エージェント」として機能する世界です。
✔️自律的にタスクを遂行するエージェント型ワークフロー
これまでの自動化は、「Aが起きたらBをする」というあらかじめ決められたレシピに従うものでした。しかし、エージェント型ワークフローでは、AIが目標（ゴール）に応じて必要な手順を組み立て、複数のツールを使って情報検索や資料作成などを実行します。
例えば、
「新規顧客からの問い合わせに対し、過去の事例を調べて適切な資料を添付し、担当者のカレンダー調整案を作成する」
といった一連のプロセスを自動化できます。社外への送信や予定の確定など重要な処理には、人間による確認・承認を組み込むことで、安全性と業務スピードを両立できます。
🔗関連記事：AIエージェントで業務効率化を実現！活用事例と失敗しない導入ガイド
✔️蓄積された社内ナレッジを「組織の知能」に変える
多くの企業において、貴重なノウハウや経験は個人のPC内や特定のフォルダに埋もれ、活用されない「死んだ資産」になっています。AXによってこれらのナレッジをAIに接続することで、組織全体で共有・活用可能な「生きた知能」へと変換できます。
新入社員もAIを通じて社内マニュアルや過去の事例を参照しやすくなり、
- 業務理解
- 情報検索
を効率化できます。回答の根拠を確認できる仕組みと、必要に応じて熟練社員へ相談する運用を整えることで、教育や引き継ぎの負担軽減につなげられます。
🔗関連記事：【ノーコードで実現】社内情報をAIで効率的に検索し、エンタープライズ全体の情報活用を促進する方法
✔️業務効率化から「攻めの価値創出」へ転換する
AXの真のゴールは、単なるコスト削減や時短ではありません。
それによって生み出された「余白」を使い、企業がいかに新しい価値を創造するかにあります。
事務作業から解放された社員が、顧客の潜在的なニーズを深掘りしたり、全く新しいビジネスモデルを構想したりすることで、企業は守りから攻めへと転換できます。
AIにできることはAIに任せ、人間はより高い次元で知性を発揮する。
この役割分担を実現することこそ、AXによって企業が持続的な成長と新たな価値創出を実現するための鍵となります。
🛠️業務の自律化に使えるAIワーカーテンプレート
企業のAX推進を具体的に進めるためには、実務に即したAIの活用が重要です。
ここでは、導入後すぐに効果を実感しやすいAIワーカーの活用例を紹介します。
💡AIワーカーとは：AXによる業務の自律化を実現するもので、AIエージェントを活用し「自分専用のAI社員」を簡単に構築できる機能です。
▼ナレッジ回答担当
社内に蓄積されたマニュアルや規定集、過去の商談資料などから情報を検索し、質問に対して根拠を明示しながら回答を生成するAIワーカーです。膨大な資料の中から必要な情報を探し出す手間を削減できるため、バックオフィスへの問い合わせ対応や、営業現場での情報確認を自律化したい組織に最適です。
👉このAIワーカーをおすすめする方
- 頻繁に発生する問い合わせ対応を効率化したいと考えている方
- 情報を探す手間を省き、業務のスピードを上げたい現場のメンバーの方
- 自社のガイドラインに沿った一貫性のある回答を、社内の誰もが手軽に得られる環境を整えたい管理職の方
ナレッジ回答担当
社内ナレッジから情報を検索し、根拠を明示して回答を生成するAIワーカーです。社内規定やマニュアルへの問い合わせ対応を自動化し、自己解決力を高めることで業務を効率化できるため、膨大な資料の確認に苦労している担当者や現場のメンバーにおすすめです。
試してみる
■概要社内規定や製品マニュアルが多岐にわたり、必要な情報を探し出すのに苦労していませんか？「あのルールはどうなっていたっけ？」「マニュアルのどこを見れば解決するの？」といった問い合わせへの対応は、担当者にとっても質問者にとっても負担になりがちです。このAIワーカーは、自社のナレッジベースから必要な情報を自律的に検索し、正確な回答を生成します。単に回答するだけでなく、根拠となる参照先を明示し、さらに関連する周辺知識のアドバイスまで行うため、社内の自己解決力を高める心強いパートナーとなります。
■このAIワーカーをおすすめする方- 社内規定や製品マニュアルの管理を担当しており、頻繁に発生する問い合わせ対応を効率化したいと考えている方
- 膨大なドキュメントの中から必要な情報を探す手間を省き、業務のスピードを上げたい現場のメンバーの方
- 自社のガイドラインに沿った一貫性のある回答を、社内の誰もが手軽に得られる環境を整えたい管理職の方
■事前準備
AIワーカーが自社のナレッジに基づいて正確に回答できるよう、自社の業務マニュアルやQ&A、社内規定などをまとめた「ナレッジベース（データソース）」をあらかじめ用意しておきましょう。Yoomと連携しているアプリであればどれでもナレッジベースとして利用できるので、普段お使いのツールを自由に設定してください。
その後、AIワーカーへのチャットで「◯◯（作成したナレッジベース名）を参照して」と指示することで、AIワーカーがその情報をもとに回答できるようになります。
■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。
社内ナレッジから情報を検索し、根拠を明示して回答を生成するAIワーカーです。社内規定やマニュアルへの問い合わせ対応を自動化し、自己解決力を高めることで業務を効率化できるため、膨大な資料の確認に苦労している担当者や現場のメンバーにおすすめです。
- 社内規定や製品マニュアルの管理を担当しており、頻繁に発生する問い合わせ対応を効率化したいと考えている方
- 膨大なドキュメントの中から必要な情報を探す手間を省き、業務のスピードを上げたい現場のメンバーの方
- 自社のガイドラインに沿った一貫性のある回答を、社内の誰もが手軽に得られる環境を整えたい管理職の方
■事前準備
AIワーカーが自社のナレッジに基づいて正確に回答できるよう、自社の業務マニュアルやQ&A、社内規定などをまとめた「ナレッジベース（データソース）」をあらかじめ用意しておきましょう。Yoomと連携しているアプリであればどれでもナレッジベースとして利用できるので、普段お使いのツールを自由に設定してください。
その後、AIワーカーへのチャットで「◯◯（作成したナレッジベース名）を参照して」と指示することで、AIワーカーがその情報をもとに回答できるようになります。
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。
▼需要予測担当
過去の販売データに季節要因やキャンペーン情報などを掛け合わせ、将来の需要をデータに基づいて予測するAIワーカーです。「前年の実績を重視する」「最近の傾向を重視する」といった条件もチャットで指定でき、結果は表やグラフにまとめられます。
👉このAIワーカーをおすすめする方
- 「そろそろ在庫を増やしたほうがいい」といった判断を、担当者の経験や勘だけに頼っている方
- 商品ごとの売れ行きを追いながら、発注量や販売計画を毎回手作業で考えることに負担を感じている方
- 繁忙期やキャンペーン前など、先の販売状況を見越して早めに準備しておきたい方
需要予測担当
過去の販売実績に季節変動やイベント・キャンペーン情報を組み合わせて将来の需要を予測し、仕入やキャンペーン計画に活用できる見込み数値と表形式のグラフを作成するAIワーカーです。予測ロジックの重み付けもチャットで指示するだけで調整できるので、感覚や経験頼りの計画から脱却し、データに基づいた根拠ある計画を立てたい在庫管理・仕入担当者の方におすすめです。
試してみる
■概要過去の販売実績や季節ごとの傾向、イベント・キャンペーンの情報をもとに、今後の需要を予測するAIワーカーです。「前年の実績を重視する」「最近の傾向を重視する」といった条件もチャットで指定でき、結果は表やグラフにまとめられます。
■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。
過去の販売実績に季節変動やイベント・キャンペーン情報を組み合わせて将来の需要を予測し、仕入やキャンペーン計画に活用できる見込み数値と表形式のグラフを作成するAIワーカーです。予測ロジックの重み付けもチャットで指示するだけで調整できるので、感覚や経験頼りの計画から脱却し、データに基づいた根拠ある計画を立てたい在庫管理・仕入担当者の方におすすめです。
- 「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。
▼CSチケット一次回答自動化サポーター
カスタマーサポートに届く問い合わせ内容をAIが自律的に分析し、社内ナレッジを参照して最適な回答案を作成するAIワーカーです。指示された基準に沿って回答の可否や緊急度を判断し、適切なトーンで回答案を自律的に作成するため、カスタマーサポート業務の一次対応を効率化し、オペレーターの負担を軽減することが可能です。
👉このAIワーカーをおすすめする方
- 顧客からの問い合わせ対応に追われており、ナレッジの検索や回答作成の時間を短縮したいカスタマーサポート担当
- Notionにナレッジを集約しているが、それを活用した一次回答の作成を効率化したい方
- 問い合わせの緊急度判断や回答のトーンを一定に保ち、サポートの品質を安定させたいと考えているマネージャーの方
CSチケット一次回答自動化サポーター
問い合わせ内容を分析し、Notion内のナレッジを検索して回答案を自律的に作成するAIワーカーです。カスタマーサポートの一次対応を迅速化し、オペレーターの負担軽減やサポート品質の安定を実現できるので、問い合わせ対応の効率化を図りたい方におすすめです。
試してみる
■概要日々寄せられる多くの顧客からの問い合わせに対し、一つひとつナレッジを確認して回答を作成するのは時間がかかり、対応の遅れが顧客満足度の低下を招く要因となります。このAIワーカーを活用すれば、問い合わせ内容を分析し、Notion内に蓄積されたFAQやマニュアルなどのナレッジを自ら検索します。指示された基準に沿って回答の可否や緊急度を判断し、適切なトーンで回答案を自律的に作成するため、カスタマーサポート業務の一次対応を効率化し、オペレーターの負担を軽減することが可能です。
■このAIワーカーをおすすめする方- 顧客からの問い合わせ対応に追われており、ナレッジの検索や回答作成の時間を短縮したいカスタマーサポート担当の方
- Notionにナレッジを集約しているが、それを活用した一次回答の作成を効率化したいチームリーダーの方
- 問い合わせの緊急度判断や回答のトーンを一定に保ち、サポートの品質を安定させたいと考えているマネージャーの方
■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、カスタマーサポートを補助する役割を定義します。
- AIワーカーの使用ツールとしてNotionを連携し、マイアプリ連携を完了させます。
- AIワーカーへの指示書となる「マニュアル」を、自社の運用ルールに合わせて作成・編集します。
※マニュアルの内容は業務内容に合わせて自由に調整でき、使用ツールも普段お使いのアプリに変更可能です。
■このAIワーカーのカスタムポイント- マニュアル内の「# 回答可否の判定基準」という項目に、自社のサービスポリシーに合わせた基準を設定してください。これにより、AIが「自分で回答すべきか」「有人対応に切り替えるべきか」をより的確に判断できるようになります。
- マニュアル内の「# 緊急度の判定基準」という項目に、自社で優先すべきキーワードや状況を設定してください。これにより、迅速な対応が必要な案件を漏れなく識別可能です。
■注意事項- 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」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。
問い合わせ内容を分析し、Notion内のナレッジを検索して回答案を自律的に作成するAIワーカーです。カスタマーサポートの一次対応を迅速化し、オペレーターの負担軽減やサポート品質の安定を実現できるので、問い合わせ対応の効率化を図りたい方におすすめです。
■このAIワーカーをおすすめする方
- 顧客からの問い合わせ対応に追われており、ナレッジの検索や回答作成の時間を短縮したいカスタマーサポート担当の方
- Notionにナレッジを集約しているが、それを活用した一次回答の作成を効率化したいチームリーダーの方
- 問い合わせの緊急度判断や回答のトーンを一定に保ち、サポートの品質を安定させたいと考えているマネージャーの方
■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、カスタマーサポートを補助する役割を定義します。
- AIワーカーの使用ツールとしてNotionを連携し、マイアプリ連携を完了させます。
- 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
- マニュアル内の「# 回答可否の判定基準」という項目に、自社のサービスポリシーに合わせた基準を設定してください。これにより、AIが「自分で回答すべきか」「有人対応に切り替えるべきか」をより的確に判断できるようになります。
- マニュアル内の「# 緊急度の判定基準」という項目に、自社で優先すべきキーワードや状況を設定してください。これにより、迅速な対応が必要な案件を漏れなく識別可能です。
- 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」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。
⚠️AX導入の注意点と対策
①データの質を整える
AIの精度は、学習・参照させるデータの質に依存します。
- 不正確なデータ
- 整理されていない断片的な情報
をAIに与えても、有用なアウトプットは得られません。これを「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミが出る）」と呼びます。AXを成功させるためには、AI導入と並行して社内のデータをクレンジングし、構造化して蓄積する仕組みを整えることが重要です。まずは信頼できるデータソースを特定し、そこから優先的にAIに接続させる工夫が求められます。
②導入だけで終わらせない
「導入すること」自体が目的化してしまうのは、典型的な失敗例の一つです。
高機能なAIツールを導入しても、現場の業務フローに組み込まれず、誰も使わない状態になっては意味がありません。これを防ぐには、現場の具体的な「困りごと」にフォーカスし、AXによってその課題がどう解決されたかを数値や実感として可視化することが大切です。単なるツールの紹介に留まらず、業務フローの中にAIの工程を必須として組み込むなど、実効性のある設計を心がけましょう。
🔗関連記事：AIのビジネス活用事例｜数値で見る成功パターンとYoomの「自律型AI」による業務完遂の秘訣
③ハルシネーションへの対策をする
AI技術において、もっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」を完全にゼロにすることは困難です。これを恐れて導入を見送るのではなく、「AIは間違えることがある」という前提に立った運用ルールを策定することが現実的な対応です。
- 重要な判断を伴う出力には必ず人間による最終確認を入れる
- AIが参照する情報を信頼性の高い社内ナレッジに限定する（RAG技術の活用）
といった技術的・組織的なガードレールを設けることで、リスクを最小限に抑えながらAIの恩恵を享受することが可能になります。
🔗関連記事：生成AIが嘘をつく原因「ハルシネーション」とは？仕組みと対策を徹底解説
✅まとめ
AXは、労働力不足や業務の複雑化という現代の難題に対する強力な処方箋です。
DXの段階を超え、AIを組織の脳や手足として組み込むことで、企業はかつてない生産性と柔軟性を手に入れることができます。重要なのは、技術を導入するだけでなく、人間とAIの役割を再定義し、現場に根付く組織文化を育むことです。まずは小さな業務の自律化から一歩を踏み出し、AIと共に成長する未来を築いていきましょう！
🛠️Yoomでできること
AXの推進は便利な反面、既存の業務フローの変更やシステム連携の難しさに頭を悩ませることが多いですね。そんな問題もYoomなら解決できます！Yoomを活用することで、システム構築の複雑さから解放され、本来注力すべき事業戦略のブラッシュアップやイノベーションの創出といった、会社の成長に直結する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。
AI利用ログ分析エージェント
AIの実行ログやコスト情報を分析し、処理効率やコストに影響する要因を洗い出して優先順位付きの「利用状況・コスト要因分析レポート」としてまとめるAIワーカーです。実行頻度が高い処理やプロンプトの非効率さ、リトライ多発といった改善ポイントを整理できるので、AI活用のコスト最適化や運用改善を進めたい方におすすめです。
試してみる
■概要このAIワーカーは、AIの実行履歴や利用料金、プロンプトの内容、使用モデル、リトライ回数といったログデータを確認し、処理効率やコストに影響している要因を洗い出します。実行頻度が高い処理やプロンプトの非効率さ、特定処理でのリトライ多発など、改善につながるポイントを整理したうえで、対応の優先順位を付けた「利用状況・コスト要因分析レポート」としてまとめて提示します。
■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。
クレーム分析サポーター
メールやチャット・通話記録などのテキストデータを読み取り、クレームの種類・深刻度・優先度を自社基準に従って自動で分類・整理するAIワーカーです。件数が増えても判断のブレや見落としを防ぎ、判定根拠も出力されるため、対応状況の把握や説明が容易になるので、クレーム対応の効率化や属人化解消を目指すカスタマーサポート担当・チームマネージャーの方におすすめです。
試してみる
■概要このAIワーカーは、メールやチャット、通話記録などのテキストデータを読み取り、自社の基準に従って種類・深刻度を分類し、優先対応リストを整理します。案件ごとの判定根拠も出力されるため、対応状況の把握や説明がしやすくなります。
■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。
AIの実行ログやコスト情報を分析し、処理効率やコストに影響する要因を洗い出して優先順位付きの「利用状況・コスト要因分析レポート」としてまとめるAIワーカーです。実行頻度が高い処理やプロンプトの非効率さ、リトライ多発といった改善ポイントを整理できるので、AI活用のコスト最適化や運用改善を進めたい方におすすめです。
- 「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。
メールやチャット・通話記録などのテキストデータを読み取り、クレームの種類・深刻度・優先度を自社基準に従って自動で分類・整理するAIワーカーです。件数が増えても判断のブレや見落としを防ぎ、判定根拠も出力されるため、対応状況の把握や説明が容易になるので、クレーム対応の効率化や属人化解消を目指すカスタマーサポート担当・チームマネージャーの方におすすめです。
- 「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。
プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
