AIエージェントの事例

TechWorkerが社内で動かしているAIエージェントと、自社のAI製品、お客さんと作ったAIの仕組みの事例です。AIが読む物、AIの処理、届く物、人が決めることを1件ずつ紹介します。

呼び方｜業務の分野事例数字

新素材の用途探しを、1時間で発散から収束まで

研究者の経験と勘に頼っていた新素材の用途探しを、生成AIの手法にしました。AIが用途の案を広げ、3つの観点で定量評価し、絞り込みまで1時間で進みます。

事務・審査・企画など20超の部署の受講者40名が、自分の業務をタスクに分けてAIに任せる作業を選び、AIエージェントを作って試しました。

外部コンサルに任せていた疾患・薬剤の市場リサーチを、社員が自分で回せるようにしました。Deep Researchを使う対面研修、指示文の作成代行、伴走支援を組み合わせました。

自社サイトのメディアの記事を、AIが題材選びから公開まで進めます。調べて根拠をつけて書き、表紙と図を作り、別の目で審査します。通った回だけ公開し、PC とスマホで表示を確かめます。

経営層が掲げるAI活用を、部門ごとの導入計画に落としています。部門別のロードマップを作り、先に進めた部門のやり方を他の部門へ広げ、全社へ段階的に展開中です。

全国の自治体の募集から、業務図・聞き取り・研修で応募できる物をAIが探します。参加資格・実績の証明・提出書類を原文で確かめ、受付中から受注までの段を混ぜずに数えます。

参加中の商談会の申込画面を、AIが毎日9時と15時に見ます。依頼した会社の返事・相手からの依頼・事務局のメールを前回と比べ、変わった所だけを短く知らせます。

従量課金のサービスで、想定外の課金・止まらない処理・支払いの失敗が無いかを、AIが週2回点検します。台帳の上限と比べて判定を3段で書き、警告のときだけ代表のスマホに知らせます。

毎週月曜、スクリプトが自社サイトの数字を集め、AIがその報告を読んで改善を1つ選びます。直して本番で確かめ、狙いの数字と結果を見る日を台帳に書きます。

社内の決定・会話・案件の記録を、毎晩2時に整理します。事実を抜き出し、ページのつながりと重みを直し、検索の準備を補います。朝の報告や役割ごとのAIは、整理された記憶を読んで動きます。

平日の9時・13時・17時に、AIが受信箱と予定表を読みます。声をかけた相手からの人の返事と、今日・明日の面談を拾い、返信は下書きまで作ります。代表には送信の承認と日程だけを送ります。

責任者のAIが仕事を指示書にし、空いている別のアカウントのAIに出します。作業者が作って自分で確かめ、責任者が合格の条件で点検します。代表には束ねて1回だけ報告します。

AIが担当者に1人15分ほど質問し、手元の資料と業務の記録を読んで、業務図と判断の一覧の下書きを作ります。運用担当が現場と確かめてから、お客さんに渡します。

得意先から FAX・メール・Excel で届く見積の依頼を読み、その会社の品目表と単価表から見積の下書きを作ります。迷う行には、得意先が前に選んだ品番を候補の1番目に出します。

業務図とAIの運用（CompanyMap AI）は、2週間の無料検証から始められます。AIに任せる仕事の引き継ぎ書（業務図・判断の一覧など）を作ってお渡しします。