報告・連絡・相談の自動化
さて今回はですね、AIチャットボットが、ただ質問に答えるだけじゃなくて、報告・連絡・相談、いわゆる報連相ですね。
これができるという話について深掘りしていきます。 資料としては、miiboっていうプラットフォームと、あとMCPっていう新しい技術に関するセミナー、
それと解説記事があります。 ここでの目的は、AIがどうやって受動的な存在から、あなたの業務にしっかり組み込まれるような、
能動的なアシスタントに変わっていくのか、そのあたりをつかむことですね。 新しい技術を素早くキャッチアップしたいあなたにとっては、特に興味深いトピックかなと。
では早速いきましょうか。まずmiibo、これどういうものでしたっけ?
はい。miiboはですね、GPTとかクロードとかジェミニとか、いろいろなLLMを裏側で使いつつ、専門知識がない人でもAIアプリをノーコードで作れる、そういうプラットフォームなんですね。
ノーコードで?
はい。AIアプリ開発のハードルをグッと下げているのがポイントです。プロンプトの設計とかナレッジ、特定の文章をAIに知識として覚えさせる、RAGという仕組みですね。
それからスラックとかラインとかのUI連携、ログ分析なんかも一通り揃ってます。
なるほど。
最近管理画面も新しくなって、より直感的になったなんて話も聞きますね。
あと、miiboエージェントハブでしたっけ?複数のAIがチームで動くみたいな。
ああ、そうですね。それも開発中とのことです。自律的に共同するエージェントみたいな構想ですね。
面白そうですね。で、今回の鍵というか注目技術がMCP、モデルコンテクストプロトコル。これは何が新しいんですか?
MCP、これはですね、AIモデルと外部ツールをつなぐための新しいおさほみたいなものですね。プロトコルです。
おさほ。
ええ。従来だとAPI連携とかちょっと専門的な設定が結構大変だったりしたんですけど、MCPを使うと自然言語、つまり我々が普段話すような言葉で支持するだけで、AIが外部ツールを呼び出せるようになるんです。
自然言語で支持するだけで?それはかなり違いますね。
大きいですよね。さらにすごいのが、AIが状況に応じて、今はこのツールを使うべきだなとか、そういう判断をある程度自律的にできる点なんです。
へえ、AIが自分で判断して?
そうなんです。例えば、JPAっていういろいろなツールを連携させるサービスがありますけど、そこのMCP機能を使うと、ミーボーがですね、Googleドキュメントとか、スラック、Gmail、カレンダーとか、実に8000以上のアプリと連携できる。
8000以上?それはすごい連携範囲ですね。
ええ。だから可能性がすごく広がるわけです。
なるほど。そのAIの自律的な判断と外部ツール連携っていうのが、今回のテーマのほうれん草につながってくるわけですね。セミナーのデモがすごくわかりやすかったですよね。
AIの進化と業務の効率化
例えば、報告。問い合わせ対応が終わったら、AIが内容を要約して、Googleドキュメントに自動でレポートとして保存しちゃう。
まさに、単に対応ログが残るだけじゃなくて、ちゃんと整理されたレポートが勝手に出来上がる。これは手間が省けますよね。
ですよね。次に連絡。AIが知らない質問。なんかデモでは、アラブ四国連邦でも作れますか?みたいな例でしたけど。
ええ、ありましたね。
そういう時に、AIが自分で判断して、スラックのチームチャンネルに、すいません、この知識持ってないので追加お願いしますって自動で連絡する。
これが、その能動的な部分ですよね。AIが分かりませんで終わるんじゃなくて、ちゃんと解決のために人間に働きかける。
これで、ナレッジのメンテナンスなんかもすごくスムーズになる可能性が。
確かに。そして相談。これがまたちょっとすごいなと思ったんですけど、ユーザーがかなり強い不満。
例えば、ふざけるな、上司を出せ、みたいなクレームを言った時にですね。
ええ、ありますね。そういう場面も。
AIがそれをちゃんと検知して、自動でスラックに、こういう状況です、担当者の方、対応お願いします、みたいに状況を共有してエスカレーションする。
と、この相談、つまりエスカレーション機能は特に重要かもしれませんね。
人間の感情が高ぶっているような状況にAIがうまく介在して、適切な担当者にスムーズにつなぐ。
ただもちろん、どんな言葉をトリガーにするかとか、どういうメッセージで誰にどういうふうに伝えるか、そのあたりの設計はものすごく重要になります。
ああ、なるほど。
セミナーでもかなり強調されてましたけど、AIにいつ、どのように法連想させるかっていうのは、やっぱりプロンプトでの明確な指示、つまり我々設計側の能力が問われる部分ですよね。
確かに。いい感じによろしくじゃダメで、かなり具体的に指示しないといけないと。
まさしく。なので、まずは連携範囲を絞って、少ないところから始めて、しっかりテストを重ねることが推奨されていましたね。
あと、MCPの応答時間にまだ少し制限があったりとか、場合によってはAIが内部で考えていることをユーザーに見せちゃったり、なんていう調整が必要な点も現状の課題としては挙げられていました。
なるほど。そういう技術的な側面もあるんですね。
でも、これらを踏まえると、あなたにとってAIが単なる質問応答マシンじゃなくて、報告とかエスカレーション、あるいは情報収集の依頼みたいな、もうちょっと複雑なタスクを自律的にこなしてくれるパートナーになる。そんな未来が見えてくる感じがしますね。
ええ、まさにそういうことだと思います。今回の話の革新を言うと、MEVOとMCP、この組み合わせによってAIが単なる応答システムを超えて、業務プロセスの中にしっかり組み込まれて法連層まで実行できるような、より自律的で統合された存在へと進化する、その可能性が見えてきたという点にあると思います。
これによって、人間の単純作業が減って、もっと創造的な仕事に時間を使えるようになる、そういう期待もありますよね。
そうですね。では最後に、これを聞いているあなたに、ちょっと考えてみてほしい問いかけです。
AIが会話の文脈を理解して、自律的に他のツールとか、あるいは人に働きかけることができるようになった今、私たちの日常業務の中で、これまで人間がやるのが当たり前だと思っていたけれど、よくよく考えたら、監視不要でAIエージェントに任せられるような、新しい種類のタスクって、一体どんなものがありそうでしょうか。
