業務用チャットボット
自社ドキュメントに基づいて回答し、答えられる範囲を超えたら人に引き継ぐアシスタント。
AI自動化 — ネパール
実際の業務に合わせてつくるAI自動化.
すでに運用されている業務プロセスの上に、チャットボット、ワークフロー自動化、AIエージェントを構築します。まず業務を可視化するところから始めます。壊れたプロセスを自動化しても、失敗が早まるだけです。
- まず業務から
- モデルを選ぶ前に業務フローを可視化します
- 人が介在する設計
- 誤りの代償が大きい箇所には確認ステップを
- 鍵は貴社が保有
- プロバイダーのアカウントとデータは貴社のもの
- グローバル対応
- ネパール、英国、オーストラリア、米国、カナダ
- 自動化の前に可視化
- 自動化の前に可視化
- 重要な箇所は人が確認
- 重要な箇所は人が確認
- 貴社のアカウントで運用
- 貴社のアカウントで運用
- 代替経路を標準装備
- 代替経路を標準装備
構築するもの
自動化が価値を生む領域.
自動化が報われるのは、反復的で、量が多く、ルールで表せる業務です。そのどれにも当てはまらない業務は、そうお伝えします。
ワークフロー自動化
既存ツールをつなぐイベント駆動のパイプライン。定型的な引き継ぎが「誰かが覚えていること」に依存しなくなります。
CRM自動化
レコード同期、重複排除、リード振り分け。突合ルールはツールの中に埋もれさせず文書化します。
マーケティング基盤
既存データを活用したライフサイクルメール、エンゲージメントスコアリング、行動に応じたフォローアップ。
AIエージェント
手順化しきれない自由度の高いタスク向けのマルチステップエージェント。本当に必要なタスクとそうでないタスクを率直にお伝えします。
サポート業務の自動化
振り分け、タグ付け、返信下書き。確信度のしきい値により、判断に迷うケースは担当者に回します。
ドキュメント処理
請求書、申込書、契約書から構造化データを抽出し、後工程に書き込む前に検証します。
社内ツール
自社ナレッジベースを対象とした検索と質問応答。共有ドライブを探し回る必要がなくなります。
連携とAPI
Webhook、キュー、リトライといった接続部分の作り込み。実際の処理量に耐えられるかはここで決まります。
プロセス
8つのステップ、モデルより先に業務.
失敗したAIプロジェクトの多くは、技術的には問題ありませんでした。誰も可視化していない業務を自動化したか、モデルが誤ったときの計画なしにリリースしたかのどちらかです。
- 01
業務分析
実務担当者に同席し、実際に起きていることを文書化します。正式な手順書に載っていない例外も含めてです。
- 02
自動化余地の洗い出し
どの工程が反復的でルール化でき自動化に向くか、どの工程が人の判断に委ねるべきかを切り分けます。
- 03
システム設計
ワークフロー、扱うデータ、モデルが本当に必要な箇所、そしてあらゆる失敗経路で何が起きるかを設計します。
- 04
構築
実データに対してパイプライン、プロンプト、連携を構築します。ログは後付けではなく初日から組み込みます。
- 05
システム連携
CRM、メール、データベース、チケット管理など、ワークフローが依存するシステムを接続します。リトライやキューイングの挙動も含みます。
- 06
テストとチューニング
過去の事例に対して実行し、出力の誤りを測定し、人にエスカレーションする確信度のしきい値を設定します。
- 07
リリース
まず確認ステップを挟んだ状態で公開し、実データでの精度が裏付けられる範囲でのみ自動化を広げます。
- 08
モニタリング
精度、1回あたりのコスト、エスカレーション率を継続的に追跡します。モデルの挙動は変化し、提供元もモデルを入れ替えていきます。
技術スタック
構築に使うもの.
特定のモデルバージョンをここに掲げることは意図的に避けています。数か月ごとに変わりますし、最適な選択は精度・応答速度・コストの要件次第です。要件定義の段階で、その時点の最適なモデルをご提案します。
大規模言語モデル
特定のプロバイダーに縛られず、新しいモデルが出るたびに再評価します。
- Anthropic (Claude)
- OpenAI
- Google (Gemini)
- オープンウェイトモデル（自社ホスティング）
自動化プラットフォーム
独自開発するほどではないワークフロー向けに。
- n8n（セルフホスト）
- Make
- Zapier
- Activepieces
バックエンドとデータ
ロジック、状態、検索処理が動く層です。
- Node.js (TypeScript)
- Python (FastAPI)
- PostgreSQL
- 検索用のベクトル検索
インフラ
当社の都合ではなく、貴社の既存ホスティングに合わせて選定します。
- AWS Lambda
- Vercel functions
- Dockerコンテナ
- キューとスケジュール実行
ガバナンス
モデルは時に間違えます.
AI自動化について誠実に語るなら、ここから始めるほかありません。問題はモデルが誤った答えを出すかどうかではなく、ワークフローがそれに気づけるか、そして次に何をするかです。これは設計上の判断であり、私たちはそう扱います。
データの境界を先に合意
外部モデルに送ってよいもの、社内に留めるべきもの、オンプレミスや自社ホスティングが必要なものを、構築の後ではなく前に決めます。
通信時も保管時も暗号化
認証情報はワークフロー定義内ではなくシークレットストアで管理し、APIアクセスは各工程に必要な最小限に絞ります。
すべての実行を記録
入力、出力、モデルバージョン、コストを実行ごとに記録するため、誤った結果は推測ではなく追跡できます。
すべてのワークフローに標準搭載
これらは別途見積もるオプションではありません。これがないものは、完成した自動化とは呼べません。
確信度のしきい値
確度の低いケースは人に回します
承認ステップ
取り消せない操作の前に人が承認します
レート・コスト上限
暴走を防ぐ固定の上限を設けます
定義済みの代替経路
提供元が停止したときの既定の経路
料金
構築費の前に範囲を決める.
構築費は、対象業務、連携システム、データの機微性、確認ステップ、必要なテスト量によって変わります。モデルの利用料は提供元から貴社アカウントに直接請求されます。ワークフローを可視化したうえで、書面でお見積もりします。
単一ワークフロー
最初の自動化向け。多くは問い合わせ対応、リード振り分け、サポートアシスタントです。
- 業務可視化ワークショップ
- 自動化ワークフロー1本
- 2システムとの連携
- ログ記録とエラー処理
- 引き渡しドキュメント
連携ワークフロー
よくある範囲複数部門にまたがる一連の工程を自動化するチーム向け。
- マルチステップのワークフローパイプライン
- 自社ドキュメントを対象とした検索連携
- CRM・メール連携
- 確信度のしきい値とエスカレーション
- 精度とコストのモニタリング
- 社内向けトレーニング
- 優先サポート窓口
プライベート・複雑系システム
エージェントシステム、自社ホスティングのモデル、規制対象データを扱う自動化向け。
- セルフホストまたはプライベートモデルの選択肢
- マルチエージェントのタスク制御
- 独自APIとWebhook層
- 監査ログとアクセス制御
- データ所在地の設計
- 専任のエンジニア窓口
協働について
明快な開発パートナーシップ.
匿名のコメントや、根拠のない効率化の数字は掲載しません。代わりに、すべての自動化案件で自らに課している基準をお示しします。
まず業務の可視化を
構築に進むかどうかにかかわらず、文書化された業務フローをお渡しします。それ自体に価値がありますし、見積もりの根拠にもなります。
精度は貴社データで測る
よそのベンチマークを引用するのではなく、貴社の過去事例でテストし、どこで誤るかを報告します。
プロバイダーのアカウントは貴社のもの
APIキー、利用履歴、ログは貴社所有のアカウントに残ります。モデル利用料は貴社に直接請求され、上乗せは一切しません。
率直な結論
可視化の結果、自動化に見合わない、あるいはまだ業務が安定していないと分かれば、そのまま構築するのではなくそうお伝えします。
よくある質問
AI自動化に関するよくある質問.
ご相談はこちら
自動化したい業務をお聞かせください.
以下をご記入いただくと、内容が入力済みのメールが開きます。info@softhimalaya.com へ直接ご連絡いただくこともできます。
- ツールを提案する前に、まず業務を拝見します
- いま自動化する価値があるかを率直にお伝えします
- ご要望に合う場合は、次の一歩を書面でご提案します