教育サービスの運営
自社の教育事業で、AIエージェントが学習の個別指導・質問対応・問い合わせの一次対応を担っています。顧客データと過去の会話履歴を参照して一人ひとりに合わせて応答し、人は指導方針の判断と品質改善に集中します。
AI-Run（AIエージェントによる事業運営）とは
AI-Run
AIエージェントが業務プロセスの中心を担う事業運営のかたち
AI-Runとは、AIエージェントが顧客対応・サービス提供・マーケティング・社内業務といった「実行」を担い、人は判断・例外対応・品質改善に集中する事業運営の構造です。ポイントは、ChatGPTなどのAIツールを個人が「点」で使うのではなく、業務フローそのものにAIエージェントを組み込み、「線」として仕事が流れる状態を設計すること。少ない人数で提供量を増やし、24時間止まらない運営を可能にします。
従来型の事業運営
すべて人が実行
実行がすべて人に集中し、提供量は稼働時間に比例。夜間・休日は止まります。
AI-Runの事業運営
人
判断・例外対応・品質改善
AIエージェント群が実行
24時間、止まらない
実行はAIエージェント群が担い、人は判断と改善に集中。提供量が人数に縛られなくなります。
AIエージェントで業務を回す、
6つのユースケース
机上の提案ではありません。以下はすべて、当社の自社事業とクライアント支援の現場で、日々実際に稼働しているAIエージェントのユースケースです。
コンテンツ制作の自動化
検索意図の診断から構成設計・執筆・仕上げまでの記事制作パイプラインに加え、1本の長文記事を媒体ごとの規定フォーマットに合わせて複数の記事へ自動展開。マーケティング支援の制作品質とスピードを支える当社の裏側です。
記事画像・イラストの
自動生成
ブログ記事のセクションごとの内容を読み取り、本文に合った画像・イラストを数十枚単位で自動生成して配置。外注していた図版制作の費用を抑えながら、記事公開までのスピードを大きく高めました。
WEB調査からHTML掲載までの自動化
必要な情報をWEBから自動で調査・収集し、指定のスプレッドシートに入力、さらに自社サイトの仕様に沿ったHTMLへ自動変換。調査に人手を割けず更新が止まっていた情報を、常に最新の状態に保てるようになりました。
求人情報の整備・一括掲載
フォーマットの異なる大量の求人情報を自社管理用の形式に整理し、WEBサイトへ一括アップロード。新規追加・更新が発生するたびの整形・変換・掲載の流れごと自動化し、データ整備の手作業をなくしました。
分析レポート・社内業務の実行
月次のアクセス解析レポート生成や内部リンクの最適化分析、報告書・提案資料のドラフト、データ集計などの定型業務もエージェントが実行。少人数で複数事業と多数のクライアント支援を両立できている理由です。
この運営ノウハウを、貴社の事業に。
どの業務から、どんな品質管理で、どのくらいのコストで回すか——自社運営で確かめた設計を、そのまま貴社向けに実装します。
構築を支援できる、
AIエージェントの活用例
前のセクションの6つは、当社が実際に運用している実例。こちらは、貴社の業務に合わせて構築を支援できる代表的な活用例です。いずれも「調べる・判断する・実行する・報告する」までを一連で担う形に設計します。
01
CASE 01
問い合わせ対応
エージェント
顧客や社内からの問い合わせを分類し、FAQ・注文情報・過去対応を参照して回答案を作成。定型案件は自動で回答し、難しい案件だけ人にエスカレーションします。
効く場面：カスタマーサポート・社内ヘルプデスクの工数削減
02
CASE 02
営業支援
エージェント
見込み顧客を調査し、企業情報・ニュース・想定課題を整理。個別のメール文面・提案の切り口・次のアクション案を作成し、CRMに記録します。
効く場面：営業の「調査・準備・記録」時間の削減
03
CASE 03
会議フォローアップ
エージェント
会議の内容を要約し、決定事項・ToDo・担当者・期限を抽出。関係者に共有し、期限前にリマインドします。
効く場面：会議後の「やりっぱなし」の防止
04
CASE 04
経理・請求処理
エージェント
請求書を読み取り、発注書・納品情報と照合。不備や金額の差異を検知して、承認フローに回します。
効く場面：バックオフィスの定型・確認作業の削減
05
CASE 05
採用業務
エージェント
応募書類の要点整理、面接日程の調整、候補者への案内文、面接官向けの事前サマリー作成を支援。合否などの最終判断は人が行う前提で設計します。
効く場面：人事・採用担当の事務負荷の軽減
06
CASE 06
レポート作成
エージェント
売上・在庫・広告・問い合わせなどのデータを定期的に確認し、異常値・要因・打ち手の案をレポートにまとめて届けます。
効く場面：「見に行かなくても、AIが知らせてくれる」経営・管理レポート
07
CASE 07
開発支援
エージェント
仕様書を読み、実装案・コード・テストケース・レビュー観点を作成。バグの修正案も提示します。
効く場面：開発スピードの向上・レビュー負荷の軽減
08
CASE 08
社内ナレッジ探索
エージェント
社内規程・過去の提案書・契約書・マニュアルを横断検索し、質問に根拠つきで回答します。
効く場面：属人化の解消・教育コストの削減
設計方針
「完全自動化」ではなく、人間の承認つきで実行する。
AIエージェントは便利な一方で、誤実行の防止・権限管理・監査の仕組みが欠かせません。当社は、重要な操作の前に人が承認するフローを標準とし、誰が・いつ・何を実行したかを追跡できる形で設計します。すべてを自動化することよりも、安心して任せられる範囲を段階的に広げていくことを優先します。
エンライクのAIエージェント支援、
4つの特徴
ツール導入ではなく、
業務フローごと設計する
AIを「点」で使っても業務は変わりません。入口から出口までの業務フローを描き直し、AIが実行し人が判断する流れを設計。だから導入後、実際に仕事の回り方が変わります。
自社で毎日、
運営している
教育サービスの運営も、マーケティング業務も、社内業務も、当社自身がAIエージェントで回しています。うまくいく設計もつまずくポイントも、運営者として知っています。
人の判断を組み込み、
品質を守る
すべてをAI任せにはしません。人がレビュー・承認する工程、例外時のエスカレーション、応答品質のモニタリングを最初から設計。「AIが暴走しない」運営の型をつくります。
AIコストまで含めて、
採算を設計する
AIの利用コスト・精度・処理速度はトレードオフです。業務ごとに最適なモデルと処理方式を選び、「回せば回すほど利益が残る」コスト構造まで含めて設計します。
AIエージェント事業運営の
支援内容
どの業務をAIに任せるかの診断から、エージェントの構築、品質管理の設計、運営・改善の伴走まで。
1つの業務からのスモールスタートにも対応します。
ASSESSMENT
AI-Run業務診断・
フロー設計
業務を棚卸しし、「AIが実行する仕事」と「人が判断する仕事」の境界線を設計。頻度・手順の言語化しやすさ・リスクで評価し、エージェント化の順番と業務フローを決めます。
- 業務棚卸し
- AI／人の役割設計
- 優先順位マップ
BUILD
AIエージェントの
構築・データ接続
顧客データ・業務データ・社内ナレッジと接続し、文脈を理解して動くエージェントを構築。既存のシステムやツールとの連携開発はAIシステム開発と一体で進めます。
- エージェント構築
- データ・ツール連携
- ナレッジ設計
MARKETING OPS
マーケティング業務の
エージェント化
コンテンツ制作、画像生成、WEB調査・データ整備、アクセス解析レポートなどの実行業務を、当社が実運用しているパイプラインをベースにエージェント化。マーケの実行力を、人数を増やさず引き上げます。
- 制作・生成の自動化
- 調査・データ整備
- レポート自動化
BACK OFFICE OPS
社内業務の
エージェント化
資料作成、集計、定型処理といった社内業務タスクをエージェントに移し、人の時間を顧客対応や企画などの価値業務へ再配分。全社的なAI定着は社内AI定着・生産性向上支援と連携して進められます。
- バックオフィス自動化
- 時間の再配分
- 柱③と連携
QUALITY & GUARDRAILS
品質管理・
ガードレール設計
人がレビュー・承認する工程、例外時のエスカレーション、応答品質のモニタリング、対応ログの記録までを運営ルールとして設計。「AI任せの事故」を仕組みで防ぎます。
- レビュー工程設計
- 例外エスカレーション
- 品質モニタリング
OPERATIONS
運営・改善の伴走
稼働後は処理量・品質・AIコストをモニタリングし、プロンプトや業務フローを継続的に改善。月次で状況と次の一手を報告し、エージェントを「育つ資産」として運営します。
- 稼働モニタリング
- コスト最適化
- 月次改善レポート
ご支援の進め方
-
01
業務診断
業務を棚卸しし、AIに任せる仕事と人が担う判断の境界線を設計します。
-
02
設計・構築
データ接続とガードレールを含めてエージェントを構築します。
-
03
テスト導入
1つの業務から小さく稼働させ、品質とコストを実測で確認します。
-
04
本格運営・拡張
モニタリングと改善を回しながら、対象業務を段階的に広げます。
まずは、「どの業務から任せるか」を
診断
全部を一気に変える必要はありません。効果が出やすい業務から、小さく始めるのが定石です。
エージェント化すべき業務を、
優先度つきで可視化
業務を棚卸しし、AIエージェント化の効果とリスクを業務ごとに評価。どこから始めると成果が出やすいかを、コスト試算つきの優先度マップと90日ロードマップで提示します。
- 業務棚卸しとエージェント化機会の診断
- 優先度マップとコスト・インパクト試算
- 90日実行ロードマップ
PARTNERSHIP
AI-Run事業を、成果連動で一緒につくる選択肢も
審査制のレベニューシェア・共同事業。初期費用を抑え、成果を分かち合う形での事業構築もご相談いただけます。
AIエージェント事業運営の
よくある質問
Q どんな業務がAIエージェント化に向いていますか？
発生頻度が高く、手順や判断基準を言語化できる業務が第一候補です。問い合わせの一次対応、コンテンツ制作、レポート作成、データ集計、定型的な事務処理などが代表例です。逆に、責任の重い最終判断や高度な例外対応は人に残す設計にします。診断で業務ごとに向き・不向きを評価してご提案します。
Q AIの回答品質や、誤った対応が心配です。
もっともなご懸念です。当社は「すべてAI任せ」の設計はしません。人がレビュー・承認する工程、例外時のエスカレーション、応答品質のモニタリングをあらかじめ組み込み、影響の小さい業務から段階的に適用範囲を広げます。当社自身が顧客対応を含む業務をこの設計で運営しており、その運営ルールごとご提供します。
Q 既存のシステムやツールと連携できますか？
できます。顧客データベース、チャットツール、各種業務システムなどと接続し、データを参照しながら動くエージェントを構築します。連携のための開発はAIシステム開発と一体でお引き受けするため、設計と実装が分離しません。
Q 小さく始めることはできますか？
むしろそれを推奨しています。まず効果が出やすい1つの業務でテスト導入し、品質と処理量、AIコストを実測したうえで対象を広げていくのが標準の進め方です。最初から全社的な大規模導入を行う必要はありません。
Q 導入後の運用は、誰が行うのですか？
当社が運営を伴走する形と、貴社チームへ内製化していく形のどちらにも対応します。内製化を目指す場合は、運用ルールの整備と社内メンバーの育成を社内AI定着・生産性向上支援と組み合わせて進めるのがおすすめです。