01
業務の整理と自動化
現在の流れを確認し、繰り返し入力やツール間の転記を減らします。既存のシステムを生かした設計も可能です。
AI・業務自動化の設計と開発
AIと業務システムをつなぎ、手作業を減らします。
MakeやHubSpot、Google Workspace、各種APIを使い、問い合わせ受付、顧客管理、メール対応などを自動化します。AIに任せるのは分類や提案まで。重要な判断や送信前の確認は、人が行えるように設計します。
対応できること
今の業務に合わせて、自動化の仕組みを作ります。
02
業務へのAI組み込み
問い合わせの分類、情報抽出、文面案の作成などにAIを使います。重要な判断や外部への送信は、ルールと人の確認を通します。
03
失敗や引き継ぎまで考えた設計
二重処理を防ぐ仕組み、エラー時の停止、手動での復旧、運用手順まで含めて設計します。
主な制作事例
問い合わせ受付から、AI選別・担当者の承認まで。
問い合わせを受け付けてHubSpotへ登録し、AIが選別案と文面案を作成。担当者が確認・承認できる仕組みです。
その他の制作事例
顧客対応や経費管理の自動化も制作しています。
クライアント事例
LINE顧客対応の自動化FAQを優先したLINE顧客対応の自動化
承認済みFAQには固定文で答え、登録されていない質問だけにAIを使い、必要な場合は担当者へ引き継ぐ仕組みです。
LINE Messaging APIMakeMake Data StoreOpenAI API
納品済み
詳しく見る制作事例
カスタマーサポートの自動化AIによる問い合わせ分類と返信案作成
問い合わせをAIで分類し、CRMへ記録して担当者へ通知し、確認用のGmail下書きまで作る仕組みです。
Google FormsGoogle SheetsMakeOpenAI
検証済みの経路のみ掲載
詳しく見る制作事例
経費記録の自動化メールとSMSから経費を記録する自動化
Wiseのメールと銀行SMSから支払い情報を取り出し、1つのGoogle Sheetsへ記録して、必要なときだけLINEでカテゴリを選ぶ仕組みです。
MakeOpenAI Structured OutputsGoogle SheetsGmail
個人用・一部経路のE2E検証済み
詳しく見る設計で大切にしていること
AIに何を任せ、どこで人が判断するかを決めます。
AIを増やすこと自体が目的ではありません。ルールで処理する部分、AIを使う部分、人が確認する部分を、業務に合わせて分けます。
01
まず業務の流れを確認する
どこから始まり、どのシステムに記録し、誰が判断し、何をもって完了とするのかを先に整理します。
02
AIに任せる範囲を決める
AIは、文章の分類・要約・返信案の作成などに使います。重要な判断や承認、外部への実行は、ルールや人の確認を通します。
03
エラー時の動きも決める
重複を防ぐ仕組みや、エラー時の停止、人への引き継ぎ、手動での復旧方法まで設計します。
04
検証した範囲を明確にする
実行結果やコード、設定を確認し、検証済みの範囲と未検証の範囲を分けて説明します。
使用ツール・技術
自動化
- Make
- Webhooks
AI
- OpenAI
- Structured Outputs
業務システム
- HubSpot
- Google Workspace
- Gmail
- Slack
- LINE
エンジニアリング
- REST APIs
- Python
- TypeScript
- Next.js
- Git
プロフィール
業務システムの経験を生かして、AI自動化に取り組んでいます。
企業向けシステムのエンジニアとして約11年の経験があり、ニューヨークでも勤務しました。現在は、業務の流れを整理し、ルールで処理する部分とAIを使う部分を分けながら、自動化の設計・実装に取り組んでいます。
MakeやHubSpot、Google Workspace、各種APIなどを組み合わせ、実装後の検証やエラー時の対応、人が確認すべきポイントまで含めて、実際の業務で無理なく運用できる仕組みを作っています。
ご相談について
その手作業、自動化できるか一緒に考えます。
複数のツールにまたがる作業や、毎回同じ手順で行う処理があれば、どこまで自動化できるかを整理します。実装内容と検証結果は、制作事例でご覧いただけます。