AIエージェント開発・導入支援
繰り返す業務をAIに任せ、事業を伸ばす仕事に集中する。
メールを読み、資料を調べ、注文を整理し、記録を更新して担当者に知らせる。毎日欠かせない一連の作業を、AIエージェントが設定したルールと権限に沿って進めます。
Kizashiは生成AIを社内データや既存システムとつなぎ、社員が一つひとつ操作する負担を減らします。お客様との対話、重要な判断、複雑な課題への対応に、もっと時間を使えるようにします。
一つひとつの作業につききりにならなくても、仕事が先へ進む仕組みに。
ツールを行き来する時間を減らし、業務を前へ進める時間に
お客様からメールが届く。内容を読んで過去の記録を探し、商品情報を確認して返信を準備する。最後にシステムを更新し、関係者へ連絡する。それぞれに便利なツールがあっても、次の作業へつなぐ役割は人が担っていることがあります。
こうした仕事は毎日繰り返されます。社員が忙しくしていても、そのすべてが経験や判断を必要とする仕事とは限りません。責任者が進捗を確認したら、情報の入力や資料の整理、通知が済んでいなかっただけ、ということもあります。
AIエージェントは、許可された範囲で情報を読み取り、ツールを使い、複数の作業を続けて実行します。通常の処理はシステムが進め、確認が必要な事項を社員へ渡すことで、情報の転記や状況確認にかかる負担を減らします。
社員が毎回つながなくても進む業務を増やし、人の力を必要とする仕事へ。
注文内容の整理を自動化し、担当者は確認が必要な案件に集中
受注が増えると、事務担当者の仕事も増えます。メールと添付ファイルを読み、商品や数量を照合し、不足している情報を問い合わせる。確認が取れたら、管理システムへ入力する作業も待っています。
どれも納品に関わる大切な仕事です。その中の繰り返し作業をシステムが先に担えば、担当者は判断が必要な部分に早く取りかかれます。
注文が届いたら、確認できる状態まで準備する
たとえば注文メールを受信すると、AIエージェントが本文と添付ファイルから顧客名、商品、数量、希望納期を抽出します。商品情報を参照し、業務ルールに沿って必要事項がそろっているかを確認します。
情報がそろった注文は確認待ちのデータとして用意し、型番が不明、条件が食い違う、記載が足りないといった案件は、確認事項をまとめて提示します。担当者はメールやファイルを一から探し直すことなく、対応すべき内容と根拠を確認できます。
注文メールを受信
顧客名、商品、数量、希望納期を抽出
必要事項がそろっているかを確認
情報がそろった注文
確認待ちのデータとして用意
型番が不明、条件が食い違う、記載が足りない
確認事項をまとめて提示
通常の注文は円滑に進め、例外は見落とさずに引き継ぐ
すべての注文を同じように扱う必要はありません。ルールが明確で影響の小さい処理は自動化し、価格変更、在庫の引き当て、納期の確約などには、人の承認を残すことができます。
定型的な操作の順番待ちを減らし、例外への対応に集中できるようにする。業務量が増えたときも、納品や顧客対応の品質に力を注げる体制を目指します。
転記の手間を減らし、受注後の対応を一歩先へ。
お客様の依頼を早く担当者へ届け、部署間の待ち時間を減らす
変更依頼を営業は把握しているのに、運用担当には伝わっていない。問い合わせは記録されたのに、次に誰が対応するか決まっていない。その間にも、お客様からは進捗確認の連絡が入ります。
情報があるのに、必要な人へ届いていない。こうした引き継ぎの停滞も、AIエージェントを活用して改善できる領域です。
依頼を受けたら、次の担当者が動ける状態をつくる
AIエージェントが依頼内容を整理し、既存の記録と照らし合わせて不足情報を確認します。そのうえで、業務ルールに沿ってタスクや関連資料、通知内容を準備します。
担当者は、お客様の要望、現在わかっていること、追加で確認すべき事項をまとめて把握できます。各自が同じメールを読み直したり、同じ情報を聞き直したりする時間を減らせます。
進捗と担当を明確にし、確認や催促の負担を減らす
決められたフローの中で、処理状況を更新し、未対応のタスクをリマインドし、期限超過や例外を責任者へ知らせることができます。
完了した作業、確認待ちの事項、次に対応する担当者を見えるようにすれば、責任者は本当に滞っている案件へ注意を向けられます。「今どうなっているか」を一件ずつ尋ねる負担も減らせます。
お客様を待たせる時間も、社内で聞き直す時間も減らし、対応をスムーズに。
営業準備をまとめて任せ、顧客と向き合う時間を増やす
顧客の背景を調べ、前回の商談を振り返り、関連商品を確認し、提案資料を集める。商談後は最新の情報をCRMに残す。営業には、お客様と話す前後にも多くの仕事があります。
準備から記録までをすべて担当者が行っていると、丁寧にフォローできる顧客数は限られます。AIエージェントが複数の準備作業をつなぎ、営業が対話や提案に早く入れるよう支援します。
顧客情報の整理から、次のアプローチの準備まで
許可された情報をもとに、顧客の履歴をまとめ、関連する商品や事例を探し、今回の商談で確認したい点を整理する。さらに、提案資料やメールの下書きまで準備できます。
担当者が確認した後は、設定した権限に沿って次の処理へ進めます。社外へ送る内容には承認を設け、商談後の記録整理や次回のタスク作成も、一連の流れに組み込めます。
フォローのタイミングを逃さず、継続的な営業活動へ
過去に見積もりを依頼した顧客、次の連絡を約束した相手、追加資料を待っている商談。こうした記録から、明確なルールに基づいてタスクやリマインドを準備します。
担当者が記憶だけに頼ったり、毎日記録を読み返して次の仕事を探したりする負担を減らせます。誰に、なぜ連絡し、何を準備するかがわかりやすくなります。
顧客を理解し、提案を磨き、商談を前へ進める。その時間を営業に。
担当者の手が空くのを待たずに、進められる作業を増やす
責任者が会議中で情報整理が止まる。入力担当者が別の仕事に追われ、後続の処理が順番待ちになる。業務量が増えるほど、こうした待ち時間も積み重なります。
AIエージェントは、メールの受信などのイベントや設定した時刻をきっかけに、利用可能なシステムと権限の範囲内で処理を進められます。依頼を整理する、更新情報を確認する、期限が来たタスクを知らせるといった仕事をつなぎます。
準備は先に進め、重要な判断は人へ
担当者がすぐに対応できなくても、許可された準備作業はシステムが進められます。社員が戻ったときには、確認内容と判断材料がそろっており、次の対応に取りかかりやすくなります。
どこまで先に進めてよいか、何を承認待ちにするか、どの状況で止めて知らせるかを明確にします。すべてを無人化しなくても、待ち時間を減らせる部分から変えていけます。
どこまで先に進めてよいか
何を承認待ちにするか
どの状況で止めて知らせるか
人の判断を大切にしながら、業務全体の待ち時間を短く。
AIエージェントで、生成AIの活用を作業の実行まで広げる
生成AIでメールを書き、文書を整理し、情報を分析する。その後、結果を別のツールに入力して次の作業へ進めるのは、社員の役割になっていることがあります。
AIエージェントは、情報を読み取る能力とツールの操作をつなぎます。明確なタスクに沿って資料を参照し、システムを呼び出し、結果を用意し、許可された操作を実行することで、生成AIを業務フローの中で活用できます。
RAGを組み合わせ、会社の知識を処理の根拠に
RAGは、社内の知識を検索し、その内容に基づいて回答するための仕組みです。AIエージェントは、必要に応じてRAGで得た情報を参照し、業務ルールやシステム上の情報とあわせて次の処理に使えます。
たとえばアフターサービスの規定を確認してから顧客の依頼を整理し、対応タスクを準備する。関連する商品資料を探して提案の下書きをつくり、指定の場所へ保存する。知識の参照を、その後の仕事につなげます。
ルールで処理する部分と、AIが内容を読み取る部分を組み合わせる
金額の計算、必須項目のチェック、固定条件でのタスク振り分けは、明確なルールで処理できます。一方、書式の異なるメールを読んだり、顧客の要望を整理したり、関連資料を探したりする場面では、生成AIが役立つ場合があります。
Kizashiは業務に合わせて両者を組み合わせます。ルールが明確な処理は確実に管理し、内容の理解が必要な部分にAIを活用することで、検証や保守がしやすい形を目指します。
Kizashiは、任せたい仕事からAIエージェントを設計します
どのAIエージェントを使うかを、先に決める必要はありません。繰り返しが多い作業、よく滞る工程、ベテランの時間を取り続けている仕事が、検討の出発点になります。
KizashiのAIエージェント開発・導入支援では、具体的な業務をもとに、入力情報、作業手順、処理ルール、完了条件を整理します。そのうえで、システムに任せる範囲を決めていきます。
既存のツールと連携し、二重入力を減らす
顧客情報、商品データ、注文履歴が別々のシステムにある場合は、連携方法、情報を取得できるタイミング、結果の保存先を確認します。
社員が使う画面や通知もあわせて考えます。タスクをどこで見るか、結果をどう承認するか、例外をどう引き継ぐか。担当者が理解しやすく、仕事を続けやすい形に整えます。
権限・承認・例外対応を、業務フローに組み込む
資料の検索、下書きの作成、記録の更新、社外への送信では、操作に伴う責任が異なります。AIが実行できる範囲を、業務ごとに明確にします。
自動で完了してよい操作と承認が必要な操作、失敗時の通知方法、重複処理の防ぎ方を決めます。必要な操作履歴も残し、後から確認できるようにします。
実際の業務で試し、一連の作業が本当に楽になるかを確認する
デモで一度成功することと、日々の業務で安定して使えることは同じではありません。資料の不足、連携先の一時的な停止、曖昧な依頼など、実務ではさまざまな状況が起こります。
通常の処理だけでなく、よくある例外も含めて検証します。完了したかどうかに加え、社員が確認や修正、引き継ぎに使った時間も調べ、業務全体の負担が減っているかを確かめます。
AIエージェントの開発費用は、業務全体の改善効果とあわせて検討
開発費用は、タスクの範囲、連携するシステム、データの状態、承認や例外対応の複雑さによって変わります。社内向けの下書きを用意する場合と、複数のシステムをまたいで処理する場合では、必要な作業が異なります。
初期開発に加え、AIの利用料、連携機能の保守、稼働状況の監視、業務変更に伴う調整も考慮します。使い続けるための費用を把握し、業務で得られる効果と比較することが大切です。
よく発生する一つの業務から、費用と効果を確かめる
まずは、繰り返し発生し、ルールが比較的明確で、結果を確認しやすい業務から取り組めます。注文情報の整理、顧客からの依頼の振り分け、営業フォローの資料準備などが例です。
現在の作業手順、所要時間、待ち時間を整理し、導入後に手作業が減ったか、処理時間が短くなったか、例外が適切に担当者へ届いたかを確認します。
社員の確認・修正時間まで含めて効果を見る
システムの処理が早くても、その後の確認や修正に時間がかかれば、効果は小さくなります。評価では、タスクの開始から業務として完了するまでを見ます。
一つのフローで改善を確かめてから対象を広げることで、次にどこへ投資すべきかを判断しやすくなります。
AIエージェント開発についてよくあるご質問
ChatGPTを使っていても、AIエージェントを導入する意味はありますか？
文章作成や要約、その都度の調べものが中心なら、現在のツールで足りる場合もあります。情報を繰り返しコピーする、複数のシステムを操作する、記録を更新して後続の仕事へつなぐといった負担がある場合は、AIエージェントの活用を検討できます。
RPAや通常の業務自動化とは何が違いますか？
RPAや固定的な自動化は、あらかじめ決めたルールに沿った操作を得意とします。AIエージェントは、生成AIでメールや文書、自然言語の内容を読み取り、ツールを使って処理を進められます。実際には併用も可能で、手順の固定度、情報の形式、誤処理の影響に応じて使い分けます。
今使っている業務システムと連携できますか？
APIやデータの入出力など、利用可能な接続方法と、権限・利用条件の確認が必要です。安定して連携できる部分から取り組むことも可能で、必ずしもシステム全体の入れ替えが前提になるわけではありません。
確認なしにメールを送信したり、重要なデータを変更したりしませんか？
そうした操作を、人の承認が必要な処理として設計できます。情報の検索や下書きの準備と、正式な実行を分け、担当者が内容を確認した後に次へ進む形にします。具体的な権限は、業務上のリスクと責任に応じて決めます。
どの業務から始めればよいかわからなくても、相談できますか？
はい。毎日繰り返している仕事について、情報がどこから届くか、社員がどう処理するか、どのツールを使うか、どこに時間がかかるかをお聞かせください。自動化に適した工程、人が判断する部分、必要な費用の範囲を整理します。
手間のかかる業務から変えて、チームの時間を事業の成長へ
営業が毎日同じ顧客情報を整理し直さなくてよい。事務担当者が注文情報を一件ずつ転記しなくてよい。責任者が催促を繰り返さなくても進捗がわかる。
日常業務が円滑に進めば、チームはお客様への対応、納品品質の改善、新しい商談にもっと時間を使えます。
システムに任せたい仕事を、一つお聞かせください。Kizashiが実際の業務フローをもとに、AIエージェントが担える工程、社員との役割分担、必要な費用を整理します。
繰り返す業務はシステムへ。チームの力は、事業の成果へ。
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