現行業務を理解する。
業務フロー、ボトルネック、反復作業、判断ルール、データソース、承認ポイントを整理します。
AI業務自動化・AIエージェント導入支援
業務を理解し、判断し、実行し、必要に応じて人へ引き継ぐAIオペレーションへ。
ASSENSは、既存業務の整理からAIエージェント設計、ナレッジ連携、例外処理、運用手順の標準化、社内移管までを一貫して支援します。
単なるAIツール導入ではなく、継続運用できる業務プロセスを設計します。
導入アーキテクチャ
Discover → Design → Build → Control → Transfer
モデルやチャット画面から始めるのではなく、現在の業務、判断、ナレッジ、例外、責任範囲から設計します。AIができることより、業務として安全に運用できることを優先します。
AIの判断範囲を定義する。
意図理解、ナレッジ、業務ルール、権限、例外処理、担当者への引き継ぎを設計します。
業務フローへ実装する。
エージェント、検索、ルール、ツール連携、ログ、シミュレーションを構築します。
自動化と人の判断を分ける。
実行、追加質問、停止、承認、エスカレーションの条件を明確にします。
社内で運用できる状態へ。
テスト、文書化、教育、運用手順、ルール管理を整え、社内へ引き継ぎます。
Discover
業務プロセス分析
自動化の機会は、現在の作業だけでなく、判断、待ち時間、属人化、例外、承認を可視化して初めて見えてきます。
業務フロー整理
入力、担当者、ツール、引き継ぎ、出力を確認。
ボトルネック特定
待ち、反復、判断のばらつき、手戻りを確認。
判断ルール抽出
担当者が何を確認して次へ進むのかを整理。
データソース整理
信頼できる業務情報がどこにあるかを確認。
人の承認ポイント
権限、リスク、曖昧さにより確認が必要な箇所。
優先順位評価
価値、実現性、根拠、リスク、保守性で判断。
現状Current Workflow
↓
停滞Bottleneck
↓
判断Decision Point
↓
制御Human Approval Point
↓
設計Automation Opportunity
Design
AIエージェント設計
AIエージェントは、チャット画面ではなく業務ルールを中心に設計します。
何を理解し、どのナレッジを参照し、どの判断を行い、どのツールを利用できるか。どの条件で人へ戻すかまで含めて設計します。
Solution Architecture
01業務入力
02意図理解
03コンテキスト・ナレッジ検索
04判断ロジック
05推奨アクション
06ツール実行・シミュレーション
07人による承認・エスカレーション
08業務出力
Enterprise Knowledge / RAG
社内にあるナレッジとAIをつなぐ
SOP商品情報価格ルールFAQ営業資料社内文書過去の提案書顧客記録ナレッジベース
情報源企業ナレッジ
↓
検索関連情報を取得
↓
ルール業務ルールを適用
↓
出力根拠を確認できる出力
信頼できる業務情報がない場合、答えを作るのではなく、情報不足を明示します。
Workflow Automation
判断だけでなく、業務アクションへ
実行可能な処理は、権限、検証、ログ、承認、安全な失敗動作を備えた明示的なステップとして設計します。無制限な自律実行は前提にしません。
01問い合わせ
02分析
03分類
04検索
05生成
06承認
07システム更新
08チーム通知
Potential Integrations
EmailGoogle WorkspaceNotionCRMSpreadsheetsWeb ApplicationsInternal DatabasesAPIsMessaging Platforms
上記はソリューション設計上の連携カテゴリです。すべての連携が本番導入済みであることを示すものではありません。
Exception & Human Control
自動化してよい判断と、人が確認すべき判断を分ける。
すべての業務判断を自動化すべきではありません。
情報不足、ルール矛盾、低信頼性、高リスクな判断については、自動実行せず確認・エスカレーションする仕組みを設計します。
AUTO APPROVED
必要情報とルールが揃い、権限範囲内で実行可能。
MISSING INFORMATION
継続に必要な情報を特定して追加確認。
RULE CONFLICT
ポリシー、閾値、指示の矛盾により自動実行不可。
HUMAN REVIEW REQUIRED
リスク、曖昧さ、ナレッジ不足、権限により人の確認が必要。
業務入力
↓
AI判断
↓
AI判断
PATH 01実行
PATH 02不足情報を確認
PATH 03人による確認
PATH 04停止・エスカレーション
Internal Transfer
社内で運用できる状態まで設計する。
AI導入によって新たな属人化を生まない。
運用マニュアル、判断ルール、テストケース、教育・引き継ぎまで含め、社内チームが理解、運用、検証、改善できる状態を目指します。
01AI System
02Workflow Documentation
03Operating Manual
04Prompt / Rule Management
05Test Cases
06Training + Handover
→
OPERATING TARGETInternal Team Ready
Build→Standardize→Transfer
Before / After
手作業から、人が制御できるAI支援へ
自動化レベルは、業務リスク、データ、システムアクセス、業務ルールによって異なります。以下は運用パターンの比較であり、顧客成果を示す数値ではありません。
01メール受信
02担当者が内容確認
03文書検索
04上長へ確認
05回答作成
06表を更新
07営業へ通知
反復作業ナレッジ属人化判断のばらつき手動引き継ぎ拡張困難
ASSENS Demonstration
AI提案業務オペレーション
Prototype / Demonstration
決定論的なローカル分析で、確認できた事実、不足情報、ルール、ナレッジ境界、判断理由を可視化します。検証済みのサーバーエンドポイントを設定しない限り、ライブAIモデルは使用しません。
業務依頼
DEMONSTRATION MODEAIが理解すべき業務内容
決定論的デモです。メール送信、CRM・Drive・決済・提案書・外部システムの変更は行いません。外部アクションにはシミュレーションまたは人による承認が必要です。
判断ステータス
分析モード
意図
業務要件
確認できた事実
仮定
不足情報
リスクと制約
推奨ワークフロー
判断理由
次のアクション
Capability Proof
運用可能なAIを構築する方法
ASSENS Method / Client Case Studyではありません
生成できるかだけでなく、業務ルール、例外、運用責任、保守性に基づいて各実装を評価します。
Discover
Map
Prototype
Test
Control
Document
Train
Transfer
Start With One Process
AIは、どの業務から入るべきか。
一つの業務プロセスから始めます。自動化すべき範囲、人が判断すべき範囲、拡張前に必要な根拠を整理します。