結論から言うと、AIエージェントは「判断が伴う定型業務」から入れるのが正解だ。
AINOWの記事を読んで、改めてそう確信した。問い合わせ対応・経費精算・議事録作成あたりが自動化の対象として列挙されていたが、正直ウチの規模だとどれも「誰かが半分手動でやってる」状態だった。
8人でフル回転している現状
うちは今8名。セールス2名、CS1名、開発3名、私とオペレーション1名という構成だ。資金調達のピッチ準備と並行して採用も動かしているから、リソースが常に足りていない。
去年まで議事録はCSが毎回手で起こしていた。週に5〜6本のミーティングがある中で、これだけで週2〜3時間は消えていた計算になる。今はClaudeで処理しているが、エージェント化できていない部分がまだ残っている。たとえばSlackへの要約投稿や、Notionへのタスク起票は今でも手動だ。
記事を読んで「これはフローとして繋げられるな」と気づいた。AIエージェントはRPAと違い、非定型の判断が入っても止まらない。そこが本質的な差だ。
GTM観点で優先順位をつける
どこから自動化するかは、GTMの文脈で考えるのが早い。セールスのメール作成と企業リサーチに使えるかが最初の問いだった。
AINOWの記事では「営業のメール作成や企業リサーチ」が自動化できる業務の具体例として挙がっていた。ウチのセールスは今、商談前にLinkedInと会社HPを見て手でメモを作っている。1件あたり15〜20分はかかる。週10社アプローチするなら、それだけで3時間超が飛ぶ。
ここをエージェント化すれば、そのまま商談件数に跳ね返る。ROIが読みやすいから投資判断も早い。
CSの問い合わせ対応も同様だ。今はFAQに載っていない質問が来るたびにCS担当が個別で返しているが、それを一次対応だけエージェントに任せる構成にすれば、CS1名で捌けるキャパシティが上がる。採用を増やさずにCS対応の量を増やせる、という話は投資家にもわかりやすい。
実はこの観点を先月のエンジェル投資家との面談で話したら、「ヘッドカウントを増やさずにスケールできる証拠を数字で見せてほしい」と言われた。エージェント導入の効果を定量化して次のミーティングに持ち込むつもりで、今ちょうど計測の仕組みを作っているところだ。
失敗パターンを先に潰しておく
AINOWの記事には「導入の勘所を押さえずに始めると、期待した効果が出ないまま社内での評価を下げてしまいかねない」という指摘があった。これは正直、耳が痛い。
1年前、別のAIツールを試したとき、ユースケースを絞り切れていなかった。「とりあえず全員使って」と渡したら誰も習慣化せず、3ヶ月で有料プランを解約した。あの失敗がある分、今は導入順序を決める精度が上がっている。
エージェントは「一番成果が見えやすい業務」から入れて、1つ勝ちパターンを作ってから次に展開するのが鉄則だと思っている。
ウチの場合、最初の一手は「商談前リサーチの自動化」に絞る。対象はセールス2名。計測KPIは週あたりのアプローチ件数と、リサーチ時間の変化だ。1ヶ月で効果を検証して、OKなら議事録フロー、CSの一次対応と順番に広げていく。
妻には「また新しいツール入れるの?」と言われたが、今回は違う。業務単位で勝ちを取りにいく。そのくらい解像度は上がっている。