業務の自動化の記事

保険の基幹システムを動かす米DXCが、Claudeを自社プラットフォームAssureの全層に入れたと公表しました。8時間で立ち上げた労災の計算と、人の判断が70%から20%へ下がった経緯を確認します。

契約書レビューのSpellbookは、月530,000件をClaudeで処理していると公表しました。約15のエージェント構成とモデルの使い分け、10時間が約1時間になったという記述を、導入事例と公式サイトから確認します。

音声AIのDeepgramは、AIコーディング環境を選ぶ前に自社のコードで比較検証を行いました。Anthropicの公式導入事例と同社の公式サイトに書かれている範囲で、その判断基準と、支援業務を多エージェントに置き換えた設計を整理します。

セキュリティ企業のCyeraは、Claude Coworkを40のツールへつなぎ、17日で約1,500人の全社展開を終えました。週次のアクティブ利用は88%。非エンジニアにAIを届けた手順を整理します。

AIを使った業務自動化の考え方を、従来の自動化との違いから解説します。任せられる処理の見分け方、確認の設計、費用対効果の測り方、失敗を防ぐ運用体制を整理します。

問い合わせ対応の自動化を、対象の見極めから設計、運用までの手順で解説します。自動で答えてよい範囲、人へ引き継ぐ条件、公開前に整えるべき情報を実務目線で整理します。

ChatGPTを使った業務自動化を、手作業での型づくりから定型化、連携までの段階で解説します。自動化に進む前に確認すること、確認を挟む設計、記録の残し方を整理します。

マーケティング業務の自動化を、対象の選び方から設計、運用までの手順で解説します。自動化に向く業務の3条件、失敗を防ぐ設計、中小企業が始めやすい範囲を整理します。

AnthropicはClaude for Small Businessを発表し、会計や決済、CRMなど既存ツールとの連携を軸に据えました。発表内容と、日本の中小事業者が読み取れる論点を整理します。

AsanaはAIコーディングエージェントCodexを使い、5年かかると見積もられた古いテスト基盤の除去を2週間・約12,000ドルで完了したと公表しました。エンジニア4体のエージェント並行運用など、実務の詳細を整理します。

決済のKlarnaは、OpenAIと組んだAIアシスタントが初月で2.3 million件の会話に対応し、フルタイム700人分の仕事をこなしたと公表しました。解決時間や再問い合わせ率まで公開された事例から、顧客対応AIの実像を整理します。

NVIDIAの現場チームはChatGPT Workで営業イベントの準備作業を自動化し、繁忙期に週16時間を削減、試作品づくりも数週間から数日に短縮したと公表されています。個人の工夫を組織に広げる仕組みまで含めて整理します。