社内問い合わせ
規程、手順書、過去事例を検索し、根拠付きの回答案を作成。未解決案件は担当部署へ引き継ぎます。
Enterprise AI Assistant
企業AIアシスタントを、回答だけで終わらせない。
社内情報を探し、判断を補助し、承認を依頼し、業務システムへ記録するところまで。企業のルールに沿って動くAIアシスタントを実装します。
InnoONEの実行・オーケストレーション基盤を活用し、AIエージェント、MCP連携、権限管理、監査ログを一つの業務フローとして設計します。
Definition
企業AIアシスタントとは
企業AIアシスタントは、社内ナレッジや業務データを参照して回答するだけでなく、許可された範囲で下書き、分類、申請、通知、システム更新までを支援するAIです。重要な操作には人間の承認を組み込み、誰が何を実行したかを記録します。
Use cases
部門ごとの活用例
営業アシスタント
商談メモの要約、CRM更新、提案書の下書き、次回タスクとフォロー通知を支援します。
カスタマーサポート
問い合わせ分類、回答案、顧客履歴確認、チケット記録を一つのフローで処理します。
経理・バックオフィス
請求書やメールを整理し、台帳記録、確認依頼、承認後の処理へつなぎます。
経営・レポーティング
複数システムの情報を集約し、定例レポートや判断材料を生成します。
製造・現場支援
手順書検索、異常報告の整理、日報作成、担当者へのエスカレーションを支援します。
Delivery
導入の進め方
01
対象業務とKPIを決める
問い合わせ件数、処理時間、転記工数など、改善対象と成果指標を明確にします。
02
知識・権限・承認を設計する
参照できるデータ、実行できる操作、人間が承認する条件を定義します。
03
システムと接続する
MCP、API、既存SaaSを通じて検索、更新、通知、記録の流れを構築します。
04
限定導入から改善する
小さな対象部門で運用し、回答品質、承認率、例外率を測りながら拡張します。
Scope
実装できる機能
社内ナレッジ検索
文書、FAQ、マニュアル、データベースを横断し、出典を示した回答を生成します。
AIエージェント実行
分類、下書き、データ取得、ツール呼び出しなど、目的に応じた処理を組み合わせます。
MCP・API連携
CRM、ERP、Google Workspace、Slack、社内システムなどと安全に接続します。
承認・監査
外部送信や重要な更新の前に承認を求め、入力、判断、操作結果をログに残します。
Governance
企業利用を前提にした安全設計
完全自律ではなく、業務リスクに合わせてAIと人間の責任範囲を分けます。
- ロール別アクセス制御
- 重要操作のHuman-in-the-loop承認
- 実行履歴と監査ログ
- 失敗時のリトライと切り戻し
- 個人情報・機密情報の取り扱い設計
- 品質・コスト・例外率の継続評価
FAQ
よくある質問
社内データを外部AIへすべて渡しますか？
いいえ。利用するモデル、接続範囲、保存方針を要件に合わせて設計し、必要な情報だけを許可された処理へ渡します。
既存のSaaSや基幹システムを変更する必要がありますか？
多くの場合はAPIやMCP接続を利用し、既存システムを活かしながら実装できます。接続可否は初期調査で確認します。
どの業務から始めるべきですか？
頻度が高く、情報源と担当者が明確で、削減時間を測りやすい業務から始めるのが効果的です。
最初に任せる業務を、一緒に定義します。
現状の問い合わせ、文書、システム、承認ルールを確認し、短期間で効果を測れる企業AIアシスタントの導入範囲をご提案します。