AI agent × Workflow

AIを追加するのではなく、AIが働ける業務へ整える。

AIエージェントが情報を集め、定型処理を実行し、結果を記録し、次の担当へ引き継ぐ。タスク、承認、例外処理まで含めて、業務として機能する仕組みをつくります。

人とAIが情報収集、処理、承認、監査、次工程を一つの業務として進める様子
人とAIが、一つの業務を最後まで進める情報の取得から人の承認、監査記録、次工程への引継ぎまでを一つのワークフローとして設計します。

Challenge

チャットだけでは、業務は最後まで進みません。

AIの回答が得られても、確認する人、次の作業、例外時の戻し先が決まっていなければ、日常業務には定着しません。

  • 情報収集・転記・集計に時間がかかる
  • タスクの優先順位と担当が曖昧
  • 承認待ちや確認待ちが見えない
  • 担当交代時の引継ぎに時間がかかる
  • AIの出力に誰が責任を持つか決まっていない

Capabilities

業務全体を動かすための設計。

  • 業務フローと責任境界の整理
  • タスクの自動起票・担当割当
  • 期限・優先順位・依存関係管理
  • 人とAI間の引継ぎ
  • 承認とエスカレーション
  • 進捗・滞留・負荷の可視化
  • 監査ログと根拠情報の保存
  • 例外・再実行・手動介入

Use cases

このような業務から始められます。

会議後のタスク化

議事録から決定事項とタスクを抽出し、担当・期限の確認を経て管理へつなげます。

定型レポート作成

複数の情報源からデータを集め、集計・検証・要約し、人の承認後に配布します。

問い合わせ一次対応

問い合わせ内容を分類し、必要な情報を確認して、担当部署へ根拠付きで引き継ぎます。

複数部門の進捗管理

部門ごとのタスク、滞留、負荷、実績を一元化し、優先順位の調整を支援します。

Human in the loop

重要な判断は、人が持つ。

AIを無条件に信用しません。誤りや不確実性を前提に、責任と確認の仕組みを業務へ組み込みます。

  • 承認: 重要な実行前に人が内容と根拠を確認
  • 信頼度: 不確実な結果は自動実行せず人へ戻す
  • 監査: 入力、参照情報、処理、判断、結果を記録
  • 例外: 想定外の状態を停止・再実行・エスカレーション
  • 改善: 人の修正を次のルール・知識へ反映

Next action

AIを業務に定着させたい方へ。

AIに任せたい作業と、人が判断すべき場面を一緒に整理します。