会社を学ぶ
資料、会話、FAQ、判断基準から業務の文脈を理解する
AI社員プラットフォーム｜会社のノウハウをAIに学習させる
人が「AI社員」を育て、会社の仕事に定着させる
AIを導入するだけでは、現場の仕事には定着しません。AGTOは、会社の資料・会話・判断をAIに学習させ、人が確認したノウハウをスキルとして蓄積。AI社員が日々の業務で再利用します。
参照できる情報は権限で制御しながら、人が確認したノウハウを日々の質問対応や確認業務に反映します。
AGTOの考え方
人がAIを学ぶのではなく、AIが会社を学ぶ
社員がプロンプトを覚えてAIを使いこなすのではなく、会社の資料・会話・判断をAIが学びます。人が確認した内容だけをスキルとして蓄積し、次の質問対応、確認業務、Routineに再利用します。
人が確認する
AIの提案を人が承認し、会社のノウハウとして蓄積する
業務で使われる
質問対応、未読整理、承認待ち確認、Routineに反映する
2週間トライアル
まずは1チームで、AIが学ぶ範囲を検証する
データ範囲と権限を確認したうえで、回答候補、スキル候補、Digest、Routine、承認フロー、監査ログを範囲を絞って検証します。
Problem
なぜ、導入したAIは使われないのか？
生成AIを導入しても、得意な人だけが使い、日々の業務フローに組み込まれないケースは少なくありません。現場で使われ続けるには、仕事の中で学び、承認され、再利用される仕組みが必要です。
1一部の人に依存
使いこなせるのは、一部の人だけ
うまく使うにはプロンプトの工夫が必要で、得意な人に頼りがち。組織全体には広がりません。
2最初だけ
盛り上がるのは、最初だけ
導入直後は使われても、日々の業務に組み込まれないまま、しだいに使われなくなります。
3効果が見えない
効果が見えず、PoCで止まる
コストや効果、リスクが見えないため本番展開に踏み切れず、試験導入のままで終わってしまいます。
How AGTO Works
会話や資料が、会社のノウハウに変わる
アクセス権の範囲内で、AIが候補を出し、人が確認した内容だけをスキルとして蓄積します。承認済みのスキルは、AI社員が次の質問対応や確認業務で再利用します。
Knowledge Loop
スキルを育て、業務に反映する
Input
ノウハウを拾い上げる
現場のやりとり、資料、FAQ、定例報告、AIへの依頼、フィードバックから手順や判断基準を抽出します。
Learn
スキルとして育てる
担当者が確認・編集・承認した内容を、AIが再利用できる業務ノウハウの単位として管理します。
Reuse
次の業務で再利用する
質問対応、未読整理、定例確認、承認待ち、通知、レポートに反映し、回答で終わらない学習ループを作ります。
Capabilities
AGTOができること
AI社員に任せられる業務を、業務領域ごとに整理しました。承認・監査ログを前提に、小さく始め、利用状況に応じて対象業務を広げられます。
AI Employee
会社を学んだAIが、AI社員として担当を持つ
蓄積したスキルを土台に、役割・トーン・制約を定義したAI社員をチャンネルに配置。Routineで自律的に実行して結果を投稿します。使えるツールはホワイトリストで制限し、高リスクな操作は人の承認を必須にします。
AIを「使う」のではなく、AI社員を「育てる」
受け身のチャットボットではなく、会社を学んだAIが役割を持ったメンバーとして働きます。学習が進むほど、Routineと承認ゲートで任せられる範囲を段階的に広げられます。
役割・トーン・制約を定義
使えるツールはホワイトリスト
高リスク操作は承認（HITL）必須
実行はすべて監査ログに記録
01
リサーチ社員
情報収集と要約を担当し、論点と出典を整理して投稿します。
02
DevOps社員
障害検知や定例チェックを監視し、状況をチャンネルに報告します。
03
コンテンツ社員
下書き作成や校正を担当し、レビュー用にまとめて提出します。
04
BizOps社員
数値集計や定例レポートを作成し、決まった時間に共有します。
Governance
AIに任せる前に、見せる情報と実行範囲を管理できる
AIが参照する情報、使うスキル、実行できる範囲を、すべて管理できます。人の承認・権限・監査ログ・Version / Rollbackを土台に、業務に合わせて任せる範囲を少しずつ広げていけます。
AIに任せる範囲を、段階的に広げられる
対象データ、権限、除外する情報、承認者、保持期間、Routineの実行範囲を、運用を始める前にあらかじめ決めておきます。AIが何を見て、なぜそう提案し、どこまで実行したのかを、いつでも確認できる状態で運用できます。
権限に基づく参照制御
ユーザーやチーム、ロールごとに、AIが参照できる情報と実行できる範囲を細かく設定できます。
ロール別アクセス
除外データ設定
人の承認（HITL）
AIが提案したスキルの変更や実行内容は、人が確認・編集してから業務に反映します。
レビュー担当者
承認ログ
仕事台帳
利用量だけでなく、仕事（Objective）ごとに依頼・承認・成果・コスト・失敗理由まで記録します。効果が数字で見えるので、PoCで終わらせず全社展開を判断する材料になります。
成果・コスト
承認・失敗理由
監査ログ
誰がどのスキルを承認・変更し、どの確認業務やRoutineで使われたかまで、さかのぼって追跡できます。
監査ログ
実行履歴
2週間トライアル
まずは1チームで、AIが学ぶ範囲を検証する
データ範囲と権限を確認したうえで、回答候補、スキル候補、Digest、Routine、承認フロー、監査ログを範囲を絞って検証します。
FAQが整備されている場合は、既存FAQから回答品質を検証できます。FAQがない場合は、議事録、業務資料、現場のやりとり、定例報告から開始します。2週間無料トライアルを確認する
1
Day 1-2
対象チーム・業務・利用データ範囲を決める
対象データ、権限、除外ルール
2
Day 3-5
やりとり、FAQ、議事録、資料、定例報告を取り込み・整理
初期データセット
3
Week 1
繰り返し質問、手順、判断基準をスキル候補として整理
Q&A候補、スキル候補
4
Week 2
Digest、Routine、承認フロー、レポート案を検証
要約品質、確認ルール案
5
最終日
検証結果と次の進め方を確認
本番導入の判断、改善案、運用設計
検証できる指標
業務に広げる前に、効果、運用負荷、どこまでAIに任せられるかを以下の指標で確認します。
同じ質問の削減キャッチアップ時間承認できたスキル数Routine化できた確認業務
FAQ
導入前のよくあるご質問
対象データやAIに任せる範囲、セキュリティ、検証の進め方、料金の考え方まで、初回のご相談前に確認すべき点を整理できます。
チャット以外の資料やFAQからも始められますか？
はい、始められます。チャット上のやりとりだけでなく、Google Workspace、PDFや既存マニュアル、業務システム・管理台帳、FAQ、定例報告などから対象を絞ってスキル化できます。
AIは自動で業務を進めてしまいますか？
いいえ。AGTOは人の承認・権限・実行範囲を前提に動きます。スキル化やRoutineの実行も、任せる範囲を段階的に広げながら管理できます。
社外秘の情報はどのように扱われますか？
対象とするデータ、除外する情報、参照権限、保持・削除のルール、承認ログを、運用を始める前にあらかじめ取り決めます。
FAQが整備されていなくても使えますか？
はい、使えます。議事録や業務資料、現場のやりとり、AIへの依頼履歴から、まずはスキル候補を抽出するところから始められます。
小さく検証する場合、何を確認できますか？
Q&A候補やスキル候補、Digest、Routine、承認フロー、監査ログの品質に加えて、本格展開に向けた運用上の課題まで確認できます。
料金はどのように決まりますか？
対象ユーザー数、接続するデータの範囲、AIの利用量、導入支援の範囲をもとに、個別にお見積もりします。
Service Deck
サービス資料で確認できること
仕組み、スキルとRoutineの使い方、標準手順の共有、品質・コスト・実行状況の可視化、対応データ、統制設計、検証の範囲、料金の考え方まで、まとめて確認できます。
Next Step
まず1つの業務から、AIを会社に定着させる
まずは問い合わせ・社内QAなど、対象業務、FAQや資料の有無、AI社員に任せたい仕事を確認しながら、小さく始める範囲を設計できます。