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AIによる自動化の記事
定型業務の自動化を、対象の選び方から確認の設計まで扱った記事です。
22本の記事
更新の新しい順に並べています。
サイト全体を1体に読ませない。MicrosoftがAsk Microsoftを作り直した Microsoftのマーケティング部門は、サイト全体を1体に読ませていた自社サイトのAIアシスタントを、役割別のサブエージェントへ作り直しました。公表された4つの数値と、公式ドキュメントが認めている制約を整理します。
1セントも承認なしには動かない。Qontoが製品に載せたAIエージェント 欧州で600,000社以上が使うQontoが、経理事務を代行するAIエージェントを自社の製品に載せました。The OperatorとThe Analystに何を任せ、実行の判断をどこで利用者に残したのかを公式情報の範囲で整理します。
Slackのアラートを修正まで運ぶ。CarvanaのClaude Tag導入 米国の中古車ECのCarvanaは、自社製のSlackボット2つをやめてClaude Tagへ移りました。アラートの調査からプルリクエストまでを任せた結果として公表されている数値と、チームごとに権限を分けた設計を、公式の導入事例の範囲で整理します。
Macy'sが4週間で出したAsk Macy's。公表された数字と作り方 米Macy'sはGoogle CloudのGemini Enterprise for CXで接客エージェントAsk Macy'sを4週間で公開しました。公表された成果と段階公開の進め方、そこから読み取れない範囲までを一次情報の範囲で整理します。
広告データにAIエージェントの正面入口。SnapとGoogleの公式MCPサーバー Snapが広告データへAIエージェントを接続する公式MCPサーバーを公開しました。読み取り専用で、承認は組織と個人の二段階です。Google広告の同種サーバーと並べ、承認の前に決めることを整理します。
Atlassianがモデルを使い分ける理由。ClaudeとGeminiの役割分担 AtlassianはRovoのAIエージェントを、Gemini FlashとClaudeへ振り分けて動かしています。AnthropicとGoogle Cloudが公表した内容から、モデルを1つに決めない設計と、その判断の置きどころを読み解きます。
AIエージェントの成果課金は、何を「1件」と数えているのか 解決した分だけ払う成果課金が、海外のAIエージェントで広がっています。Fin・Sierra・Salesforce・Zendeskの公式資料から、何を1件と数え、いつ請求が立ち、何が課金されないのかを、公表されている単価とあわせて整理します。
判断の7割が人に載る業界で、DXCがAIに任せた4つの層 保険の基幹システムを動かす米DXCが、Claudeを自社プラットフォームAssureの全層に入れたと公表しました。8時間で立ち上げた労災の計算と、人の判断が70%から20%へ下がった経緯を確認します。
現場が自分でAIを作る。GE Appliancesが800超のエージェントを配った設計 米GE AppliancesはGemini Enterpriseで800を超えるAIエージェントを製造・物流・調達に展開したと公表しました。誰が作り、何に使い、どこまでが公表された結果なのかを公式発表の範囲で整理します。
月530,000件の契約書レビュー。Spellbookがモデルを使い分ける理由 契約書レビューのSpellbookは、月530,000件をClaudeで処理していると公表しました。約15のエージェント構成とモデルの使い分け、10時間が約1時間になったという記述を、導入事例と公式サイトから確認します。
導入前に自社のコードで比べる。DeepgramがAI開発環境を選び直した手順 音声AIのDeepgramは、AIコーディング環境を選ぶ前に自社のコードで比較検証を行いました。Anthropicの公式導入事例と同社の公式サイトに書かれている範囲で、その判断基準と、支援業務を多エージェントに置き換えた設計を整理します。
17日で全社1,500人へ。CyeraのAI展開と週次利用88% セキュリティ企業のCyeraは、Claude Coworkを40のツールへつなぎ、17日で約1,500人の全社展開を終えました。週次のアクティブ利用は88%。非エンジニアにAIを届けた手順を整理します。
Notionが示した「エージェントと働く」設計。30件を並べて回し、人は確認役へ Notionは1つのタスクボードから30件超のエージェント作業を同時に走らせています。組織でAIを使うときに壊れるのは能力ではなく協働だという指摘を、公式Q&Aから整理します。
AIエージェントをマーケティングに活用する方法｜できることと導入 AIエージェントの仕組みと、マーケティング業務での使いどころを解説します。従来の生成AIとの違い、任せられる範囲、権限の設計、導入前に確認すべき点を整理します。
AIによる業務自動化とは？導入の判断と進め方を解説 AIを使った業務自動化の考え方を、従来の自動化との違いから解説します。任せられる処理の見分け方、確認の設計、費用対効果の測り方、失敗を防ぐ運用体制を整理します。
AIで問い合わせ対応を自動化する方法｜導入の判断と設計を解説 問い合わせ対応の自動化を、対象の見極めから設計、運用までの手順で解説します。自動で答えてよい範囲、人へ引き継ぐ条件、公開前に整えるべき情報を実務目線で整理します。
ChatGPTで業務を自動化する方法｜段階別の進め方を解説 ChatGPTを使った業務自動化を、手作業での型づくりから定型化、連携までの段階で解説します。自動化に進む前に確認すること、確認を挟む設計、記録の残し方を整理します。
AIでマーケティングを自動化する方法｜始めやすい業務から解説 マーケティング業務の自動化を、対象の選び方から設計、運用までの手順で解説します。自動化に向く業務の3条件、失敗を防ぐ設計、中小企業が始めやすい範囲を整理します。
Leagueは夜間に並列エージェントを走らせ、開発期間を半分にした 医療テックのLeagueは、社内基盤Swarmで複数のAIエージェントを夜間に並列実行しています。公表された採用率と短縮幅、レビュー体制の作り方を実務者向けに整理します。
Anthropicが中小企業向けのClaudeを投入。既存の業務ツールに入る形へ AnthropicはClaude for Small Businessを発表し、会計や決済、CRMなど既存ツールとの連携を軸に据えました。発表内容と、日本の中小事業者が読み取れる論点を整理します。
KlarnaのAIアシスタントは初月で顧客対応の3分の2を処理した 決済のKlarnaは、OpenAIと組んだAIアシスタントが初月で2.3 million件の会話に対応し、フルタイム700人分の仕事をこなしたと公表しました。解決時間や再問い合わせ率まで公開された事例から、顧客対応AIの実像を整理します。
NVIDIAはChatGPT Workで会議準備を自動化し週16時間を取り戻した NVIDIAの現場チームはChatGPT Workで営業イベントの準備作業を自動化し、繁忙期に週16時間を削減、試作品づくりも数週間から数日に短縮したと公表されています。個人の工夫を組織に広げる仕組みまで含めて整理します。