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ビジネスプロセスマネジメント（BPM）とは？AIエージェントで進化する業務最適化について探る
ビジネスプロセスマネジメント（BPM）は、単なる業務のデジタル化を超え、組織全体のオペレーションを継続的に最適化するための重要な手法です。
自律的にタスクを遂行するAIエージェントの登場により、BPMでは、AIを活用してプロセスの分析や実行を支援するアプローチが注目されています。
本記事では、BPMの本質的な定義から得られる効果、そして導入のステップまでを詳しく解説。
🌐ビジネスプロセスマネジメント（BPM）の基本概念
ビジネスプロセスマネジメント（BPM：Business Process Management）とは、組織内の業務プロセスを以下のサイクルで継続的に管理・最適化していく手法のことです。
- 分析
- 設計
- 実行
- モニタリング
- 改善
詳しくお伝えします。
BPMとBPR（業務再設計）の違い
BPMとよく混同される概念にBPR（Business Process Reengineering）があります。
BPM
業務プロセスを継続的に分析・改善・モニタリングし、運用を最適化し続ける持続的な管理手法
BPR
既存の業務や組織、ルールを抜本的に見直し、ゼロベースから再設計して飛躍的な成果を目指す手法
なお、BPRによって業務プロセスを抜本的に再設計した後、そのプロセスを継続的に監視・改善するためにBPMを活用することもあり、その意味で、両者は異なる役割を持ちながら補完関係にあると考えられます。
AI活用とともに求められる進化
従来のBPMでは、人がプロセスを設計し、実績値をもとに改善点を検討することが一般的でした。
現在は、AIエージェントが業務ログや実行データを分析し、
- ボトルネックの候補を特定
- 特定の条件に応じて処理を分岐
- 担当者への確認や次のアクションを提案
といった形で、プロセスの改善や実行をサポートするアプローチが増えてきました。
システム間のつなぎ目で発生する判断業務をAIが肩代わりすることで、プロセス全体のスピードと正確性が向上しているのです。
👀AIエージェントがビジネスプロセスに加わるメリット
ビジネスプロセスマネジメントにおいて、AIエージェントの導入は単なる自動化の域を超え、プロセスの知能化をもたらします。
ここでは、AIエージェントが加わることで具体的にどのような変化が生まれるのか、3つの観点から詳しく解説します。
自律的な意思決定の実現
従来の自動化ツールは、あらかじめ決められたルールに従って動作するため、- メールの文面から意図を汲み取る
- マニュアルを読み込んで判断
といった非定型業務への対応は難しい領域となっていました。
しかし、AIエージェントは高度な自然言語処理能力を持ち、曖昧な指示や複雑なコンテキストを解釈できます。
例えば、顧客からの問い合わせ内容に応じて、最適な担当部署を自ら判断して割り振ったり、不足している情報を自律的にユーザーへ確認することが可能に。
この判断の自動化により、プロセスの中断を最小限に抑え、流れるようなオペレーションを実現できるようになったのです。
プロセス停滞の排除
人が介在するプロセスには、どうしても営業時間や休暇、あるいは過剰なタスクによる「待ち時間」が発生します。BPMにおいて、この待ち時間はプロセスのリードタイムを延ばす最大のボトルネック。
AIエージェントは疲弊することなく、24時間体制でプロセスを監視・実行し続けられるため、深夜のシステムメンテナンスに伴うデータ同期の不整合の修正など、担当者が不在の時間帯でもプロセスを前進させ続けることが可能です。
これにより、翌朝にはすべての準備が整った状態で担当者は高度な判断業務からスタートできる、効率的なワークスタイルを確立できます。
データに基づくプロセス最適化
AIエージェントは、業務を実行しながら同時にそのパフォーマンスデータを蓄積し、分析します。- どのステップでエラーが起きやすいか
- どの時間帯に負荷が集中しているか
を素早く把握し、必要に応じてプロセス自体の改善案を提示。
主観や記憶に頼った改善会議ではなく、AIが提示する客観的な実行データに基づいた議論が可能になるため、改善の精度とスピードの向上が図れます。
🚀Yoomは業務プロセスの自律化を実現します
ビジネスプロセスマネジメントは、業務の全体像を把握し改善し続けるために不可欠な手法です。
しかし、いざ実行しようとすると
- プロセスの可視化に膨大な時間がかかる
- 改善案をシステムに反映する工数がない
といった課題に直面しがちです。
Yoomを活用することで、複雑な業務手順の整理や改善ポイントの特定、さらには複数アプリを横断した実務の実行までを自動化できます。
「属人化したプロセスをスマートに自動化したい」と感じた方は、ぜひ以下からYoomを試してみてください。
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。
- 「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。
- Asanaを使ってプロジェクト管理を行っており、毎朝のタスクチェックに時間がかかっているプロジェクトマネージャーの方
- タスクの遅延がプロジェクト全体に与える影響をAIを活用して客観的に把握したいチームリーダーの方
- Slackへの通知を通じて、チーム全体で遅延タスクへの危機意識とリカバリ方針を共有したい組織
- 毎朝決まった時間にAsanaから期限切れタスクを自動抽出するため、手作業での確認漏れを防ぎ、管理工数を削減できます。
- AIワーカーが単なる通知に留まらず、具体的なリカバリ案を提示することで、意思決定とプロジェクトの停滞防止に貢献します。
- はじめに、Asana、SlackをYoomと連携します
- 次に、スケジュールトリガーで、毎日指定した時間にフローが起動するように設定します
- 最後に、AIワーカーで遅延タスクの影響範囲とリカバリ案を分析するためのスキルを作成し、使用ツールとしてAsanaの「特定のセクションで期日を過ぎたタスクの一覧を取得」アクションを設定してタスクを取得し、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て通知を行います
■このワークフローのカスタムポイント
- Asanaの抽出条件において、特定のプロジェクトやセクション、担当者を指定して通知内容を絞り込むことが可能です。
- AIワーカーの指示内容を調整することで、プロジェクトの特性に合わせたより具体的なリカバリ案の策定や、分析の観点を変更できます。
- Slackでの通知先を、特定の担当者へのダイレクトメッセージやプロジェクト専用チャンネルに変更して運用することが可能です。
- Asana、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」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。
📈BPMを導入することで得られる3つの大きな成果
BPMを正しく導入し運用することで、組織は目に見えるコスト削減だけでなく、変化に強い「柔軟な組織体質」を手に入れることができます。
業務プロセスの可視化によるボトルネックの解消
BPMの第一歩は、ベテラン社員の「勘と経験」に頼った需要予測業務や基準が曖昧な判定業務などのブラックボックス化していた業務プロセスをフロー図やデータとして可視化することです。
可視化されることで、
- なぜこの承認に数日もかかっているのか
- このデータの転記作業は本当に必要なのか
- 今のツール連携フローは実務に最適か
といったボトルネックが浮き彫りに。
データに基づいた客観的な分析が可能になるため、個人の主観による改善ではなく、組織全体にとって最もインパクトの大きい箇所から優先的に改善着手できるようになります。
こちらの導入事例もチェック！ → スマートキャンプ株式会社の導入事例
属人化の排除と組織全体の品質標準化
- 見込み顧客への見積もり作成・特別値引きの判定 → 担当者ごとの「肌感」や裏ルールで価格が決定されやすい
- 月次・年次の決算仕訳・集計作業 → 特定の担当者しか触れない超複雑な「秘伝のExcelマクロ」が存在する
- 契約書のリーガルチェック・リスク判定 → 法務担当者の経験値に依存し、確認漏れや判断基準のブレが生じる
- 社内サーバー・DBの障害復旧作業 → 過去の不具合対応ノウハウがドキュメント化されていない
といった属人化した業務は、組織の成長を阻む大きなリスクです。
BPMによって標準的なプロセスを定義し、それをシステムやマニュアルに落とし込むことで、担当者による品質のばらつきを抑えやすくなります。
特にAIを活用して判断基準をモデル化すれば、ベテラン社員の知見をプロセスそのものに内蔵させることができ、教育コストの削減やミス防止につながるでしょう。
属人化解消の糸口となるこちらの記事もチェック！ → 社内ナレッジをAIで自動更新！属人化を防ぎ最新情報を保つ仕組みづくり
変化に強い柔軟なオペレーション体制の構築
市場環境の変化が激しい現代において、一度作ったプロセスを数年も使い続けることは不可能です。
BPMを運用している組織は日常的にプロセスの監視を行っているため、外部環境の変化や法令改正などが発生した際も、どのプロセスを修正すべきかが素早く判断できます。
デジタルプラットフォーム上で管理されていれば、プロセスの変更も迅速に行えるため、常に最新かつ最適なオペレーションで事業を推進できる強みが生まれます。
BPMを導入した場合の運用ステップと導入効果の一例
フロー改善のヒントとなるこちらの記事もチェック！ → ハイパーオートメーションでDX推進｜問い合わせ対応の自動化フローを検証
🛠️成功に導くビジネスプロセスマネジメントの5ステップ
BPMを成功させるためには、場当たり的な改善ではなく、以下の5つのステップを体系的に繰り返すことが重要です。
1.プロセスの分析：現状の課題を見つけ出す
まずは現状のプロセスを正確に把握することから始めます。
担当者へのヒアリングだけでなく、ログデータなどを活用して、実際にかかっている時間や頻度を定量的に算出。
ここでは、現場が感じている
- 操作が難しい
- ツールのやり取り・横断が面倒
- 作業が長時間かかりがち
といった主観的な負の感情も重要な手がかりとなります。
AIを活用して、既存のマニュアルや手順書からタスクの全体像を自動抽出することも非常に有効な手段です。
2.プロセスの設計：役割を定義する
次にプロセスを設計します。
ここで重要なのは、すべてを人がやる前提で考えないことです。
例えば
一次仕分けはAIが処理↓
判断に迷うものだけを担当者に回す
といったハイブリッドな設計を行うことで、プロセスは一気に効率化されるでしょう。
また、MCPなどの技術を活用して、異なるSaaSツール間をシームレスに連携させる設計を念入りに行うことが、実行フェーズの成功を左右します。
3.プロセスの実行：MCPを活用したシステム連携の開始
設計したプロセスを実際の運用に乗せます。
ノーコードツールなどを活用することで、プログラミング不要で異なるシステム間のデータを同期させたり、AIによる自動処理を組み込むことが可能。
Yoomのフローボット構築画面
特に複数のクラウドサービスを利用している場合、複数のアプリやサービスを連携できるノーコードプラットフォームを選ぶことで、個別にAPI連携を開発する負担を抑え、スピーディに運用を開始しやすくなります。
まずは小さな範囲から実運用を開始し、徐々に対象を広げていくスモールスタートが推奨されます。
4.モニタリング：リアルタイムデータでの進捗管理
実行しているプロセスが期待通りの成果を出しているかを監視します。
単に「終わったかどうか」だけでなく、
- 処理に何分かかったか
- どのようなプロセスを経ているか
- AIの判断精度はどの程度か
といったパフォーマンス指標をリアルタイムで収集するようにしましょう。
ダッシュボード化することで、異常が発生した際に即座に検知し、大きなトラブルに発展する前に対処できる体制を構築します。
このモニタリングデータこそが、次の改善ステップの貴重なエビデンスとなるのです。
5.改善：プロセスマイニングによる継続的な最適化
モニタリングで得られた実績データに基づき、プロセスをさらに磨き上げます。
想定より時間がかかっているステップがあれば、その原因を究明し、再設計を行ってください。
このサイクルを止めることなく回し続けることが、BPMの本質です。
近年は「プロセスマイニング」と呼ばれる技術により、各種システムに記録されたイベントログから、実際の業務プロセスを可視化・分析する手法が活用されています。
※プロセスマイニングとは：各種ITシステムに記録されているイベントログを自動で収集・分析し、実際の業務プロセスをありのまま可視化・分析する手法
✨「現場主導・ボトムアップ型」のBPM
BPMは本来、全社横断的な大規模プロジェクトになりがちです。
Yoomは現場の担当者が自らプロセスを改善していく「ボトムアップ型」のアプローチを推奨しています。
AIエージェントがプロセスの「つなぎ目」を埋める
多くの業務プロセスにおいて、自動化を阻む最大の壁はシステムとシステムの間に存在する「人間の判断が必要な隙間」です。
YoomのAIワーカーは、この隙間に入り込み、
- 文脈に沿った判断
- データの整形
- 複数ツールへの同時入力
などを自律的に行います。
大規模なシステム改修を行うことなく、既存のツールを活かしたままでシームレスな自動プロセスを構築することが可能です。
ノーコードプラットフォームによる高度な外部ツール連携
異なるベンダーのSaaSを連携させる際には、従来、個別のAPI連携を開発する必要がありました。
MCPのような標準プロトコルを利用すると、AIアプリケーションから外部ツールへ接続するための方式を標準化しやすくなります。
エンジニアの手を借りることなく、現場主導で
- タスク管理ツールのデータを別の管理ツールに渡してAIで解析する
- AIの生成画像リンクをデータベースに登録
- 音声データをAIが文字起こしし、分析した結果をドキュメントに集約
といった高度なフローを構築できるため、BPMのPDCAサイクルを極めて高速に回すことができるようになるのです。
「小さな改善」を積み重ねるアジャイルなプロセス改善
最初から完璧なプロセスを目指すのではなく、まずは特定の業務から簡単な自動化を始め、運用しながら改善していくアジャイルな姿勢がBPM成功の鍵となるでしょう。
Yoomなら、フローの修正やAIワーカーへの指示変更が直感的な操作で短時間で反映できるため、現場のフィードバックをその日のうちにプロセスに組み込むことができます。
Yoomでのフロー追加の様子
この改善の楽しさを現場が実感できることが、持続可能なBPMへとつながるはずです。
💡BPMを成功させるための導入の注意点
BPMはツールを導入すれば終わるものではありません。
成功させるためには、技術面だけでなく組織文化やマインドセットへの配慮が不可欠です。
現場を巻き込んだスモールスタートの重要性
トップダウンで強力に推進することも大切ですが、プロセスの詳細を最も知っているのは現場の担当者です。
現場を置き去りにしたプロセス設計は、実態と乖離し、結局使われなくなるリスクがあります。
まずは現場が確実にベネフィットを感じられる小さな範囲から開始し、成功体験を共有しながら対象範囲を広げていくことが、組織全体にBPMを定着させる近道です。
対象業務と得られる効果の一例
業務自動化を始める一歩を踏み出すために、こちらの記事もチェック！ → AIを仕事で使い倒す！業務効率化を進める活用方法と自動化の秘訣
AIの判断に対するガバナンスとチェック体制の構築
AIエージェントをプロセスに組み込む際、すべてをAI任せにするのは危険です。
特に
- 法務チェック
- 高額な決済
- 個人情報の取り扱い
など、リスクの高い判断についてはAIの出力結果を担当者がサンプリングして確認・承認する、といったガバナンスの仕組みをプロセス設計段階で組み込んでおく必要があります。
AIはあくまでアシスタントとして位置づけ、人が責任を持つ体制を維持しましょう。
AIエージェントの活用については、こちらの記事もチェック！ → 市場のデータ分析をAIエージェントで自動化！テンプレートを活用した設定方法
ツール導入そのものを目的にしない「課題起点」の思考
「BPMツールを入れたからプロセスが良くなる」わけではありません。
あくまで
- 売上向上
- コスト削減
- ミス撲滅
などの解決すべきビジネス上の課題が先にあるべきです。
ツールを使いこなすことではなく、どの数値をどれだけ改善したいのかという目的を明確にし、その手段として最適なプロセスとテクノロジーを選択するという課題起点の思考を忘れないようにしてください。
AIエージェントの効果的な構築方法については、こちらの記事もチェック！ → 実践付き！AIエージェントの作り方｜基礎知識から難易度別おすすめツールまで徹底解説
🤖AIワーカーでBPMを加速！Yoomのおすすめテンプレート
ビジネスプロセスマネジメントを具体的にどう進めればよいか迷っている方のために、Yoomでは即座に活用できるテンプレートを用意しています。これらを使用することで、プロセスの整理から分析、実行までを強力にサポートできます。
業績分析コンシェルジュ
蓄積されたデータベース内のデータと営業実績データを自律的に照合し、現状の分析から具体的な改善案の生成までを行ってくれるAIワーカーです。
ボトルネックの特定と対策の立案までを行うため、データに基づいた自律的な営業推進を実現する手助けをしてくれるでしょう。
Google スプレッドシートの目標データとkintoneの実績データを自律的に照合・分析し、改善案まで生成するAIワーカーです。自社の基準に基づいたボトルネック特定や対策立案を自動化できるため、業績管理におけるデータ集計の負担を軽減し、根拠のあるフィードバックを行いたい営業責任者におすすめです。
- kintone、Google スプレッドシートなど、複数のアプリにまたがる営業データの集計や分析に課題を感じている方
- 自社の分析指標に基づいたボトルネックの特定や、具体的な改善アクションの立案をより効率的に進めたいと考えている営業責任者の方
- 営業実績の推移を基に、根拠のあるフィードバックや改善提案をチームメンバーへコンスタントに提供したいチームリーダーの方
- AIワーカーの名前や説明、AIモデルの選択など、基本的な設定を行います。
- AIワーカー内で使用するGoogle スプレッドシート、kintoneをマイアプリ登録し、必要なアクションを連携します。
- AIワーカーが参照する目標データの範囲や、分析に使用する自社独自の判定基準を「スキル」に記述します。
■このAIワーカーのカスタムポイント
- スキル内の「#分析・改善提案の基準」にある、乖離率や停滞案件の定義などの数値を自社の運用ルールに合わせて変更してください。これにより、自社の目標水準に合わせた精度の高い改善提案が得られます。
- スキル内の「#アプリ個別設定」にて、kintoneのアプリIDの検索条件などを設定してください。自社で利用している独自のフィールドコードを指定することで、正確な実績データの抽出が可能になります。
- レポートの出力先をカスタマイズすることで、Google スプレッドシート以外にも、自社で利用しているチャットツール等へ分析結果を届けるといった運用への調整も可能です。
- Google スプレッドシート、kintoneとYoomを連携してください。
- 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。
- 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」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。
業務改善アシスタント
業務手順や現在の課題を分析し、どこをどう改善すべきかのプラン策定から共有までを自律的に行うAIワーカーです。
改善フェーズにおいて、データに基づいた客観的なアドバイスを得たいチームリーダーにとって、心強いパートナーとなります。
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。
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。
- 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。
- 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。
- 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。
🏁まとめ
ビジネスプロセスマネジメントは、AIという新たなパートナーを得たことで、かつてないほど強力な業務改善の武器となりました。
- プロセスの可視化
- 自律的な実行
- 継続的な最適化
までをテクノロジーが支えることで、人はよりクリエイティブで本質的な仕事に時間を割けるようになります。
本記事で紹介したステップやYoomのテンプレートを参考に、ぜひあなたの組織でも次世代のBPMをスタートさせてみてください。
🛠️Yoomでできること
日々の業務におけるデータの転記や複雑な判断を伴うプロセスの管理は、便利な反面、多くの時間と精神的なエネルギーを消耗させます。
Yoomを活用することで、細かな調整業務や単純作業の繰り返しから解放され、本来注力すべき新しいビジネスモデルの立案や顧客体験の向上といった、担当者にしかできない価値ある仕事に集中できるようになるでしょう。
「まずは身近な業務の可視化から始めたい」という方は、ぜひ以下からYoomを体験してみてください。
複数のシステムからデータを収集し、集計ルールに基づいて数値を集計したうえでBIツールやGoogle スプレッドシートなどのダッシュボードへ自動で転記するAIワーカーです。手作業によるレポート作成の手間やミスを減らせるので、毎週・毎月の数値集計レポートを担当しており、業務効率化を検討している営業・マーケティング・データ担当の方におすすめです。
- 毎週・毎月の数値集計レポート作成を手作業で行っており、時間やミスを減らしたい営業・マーケティング担当の方
- CRMや広告管理画面など複数のシステムをまたいだデータ管理に手間を感じているデータ担当の方
- BIツールやスプレッドシートのダッシュボードを定期的に更新する作業を担当しており、自動化を検討している方
- 「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。
- 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。
プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
