テクノロジーソリューションプロバイダーが AI スタジオを使って手作業を短縮した方法

Taco Technologies は、学校や法律事務所、ライブラリ、中小企業など、あらゆる種類や規模の組織が日々使用するシステムの管理を支援しています。 

印刷イネーブルメント、ドキュメントワークフロー、ワークプレイステクノロジーの専門知識を備えた同社は、何十年にもわたって、ツール間のワークフローを簡素化しようとするチームにとって頼れるパートナーとなっています。 

近年、Taco は印刷を超えたサービスを提供するようになり、ダイレクトセリングに焦点を移しました。組織が Asana や Odoo などのワークプレイスツールを導入できるよう支援し、より幅広い業務ニーズをサポートしています。

しかし、成長は複雑さをもたらしました。 製品やお客様が増えるにつれて、リクエストも増え、共有文書やメールアドレスを介して手動で管理される仕事の量も増えていました。 

Taco は、ルーチンタスクを自動化し、一貫性のあるワークフローを作成するために、AI スタジオを活用しました。 その結果、 管理作業に費やす時間が劇的に短縮され、チームは通常のボトルネックなしでプロジェクトを進めることに集中できるようになりました。このイノベーションにより、パートナーサミットで Asana の Future of Work with AI Partner (APAC) として認められました。

「これが私たちのビジネスを少しずつ変革していると言っても過言ではありません」と、Taco のゼネラルマネージャーである Charlie Masters 氏は述べています。 

リクエストの受け付けと移行計画の自動化

Taco の最も影響力のあるユースケースの 1 つは、誰もがよく知っている場所、つまり誰かの受信トレイから始まりました。

テクニカルアカウントマネージャーは、オンプレミスの印刷管理システムからクラウドベースのソリューションへの移行など、リセラーやお客様からの複雑な移行リクエストを定期的に受け取っています。 これらのリクエストには、お客様の詳細と技術仕様が含まれており、次の質問が続きます。次に何をすべきですか？

以前は、これらのメールアドレスに返信するには、何時間もかけて手作業で調査と文書化を行う必要がありました。 現在、そのプロセスは AI スタジオを通じて実行されています。明確な受け付け、AI を活用した調査、再利用可能なフレームワークにより、数日ではなく数分で実装可能な計画を作成できます。

「私たちは、[テクニカルアカウントマネージャー] が以前自分で行っていたテクニカルサポートアナリストの仕事を作成しました。 これには何日もかかることがありました。たくさんのミーティングがあり、質問に対するやり取りも多かったです」と Charlie 氏は言います。 「今では、この仕事を完全に AI スタジオに任せることができます。」

以下は、架空の組織と従業員を使ったワークフローの例です。

ステップ 1: メールアドレスの代わりに標準化されたフォームを使用する

Taco 社では、移行リクエストを開始するために、その都度メールスレッドを作成するのではなく、受け付けプロジェクトに紐づけられた標準化された Asanaフォームを使用して、リクエストの詳細を収集しています。 フォームには、次のような一貫したカスタムフィールドが含まれています。

• 会社名とリクエスト者名

• お客様リファレンス番号

• 多機能デバイス (MFD) の数と種類

• 印刷環境の主要機能 (モバイル印刷、統合スキャンなど)

• 回答に基づいて適応する条件付きの質問

このアプローチにより、見落としを防ぎ、クリーンなデータ履歴を作成できるため、チーム (および AI) は簡単に作業を開始できます。

ステップ 2: AI がリクエストを確認し、推奨事項を作成する

フォームが送信されると、タスクは自動的に受け付けプロジェクトの「リサーチ」セクションに転送され、そこで Taco の AI スタジオのワークフローが引き継ぎます。

ここでは、AI は技術リサーチおよびサポートアナリストのように機能し、リスクを評価し、重要な詳細を明らかにし、確立されたベストプラクティスに基づいて移行計画を作成するタスクを担います。

これを行うために、AI は AI スタジオのバックエンドでコンテキストとして提供される一連の社内リソースを参照します。これには、25 ページ以上の移行ガイド、過去のお客様データを含むリンクされた実装プロジェクト、トーン、構造、フォーマットに関する明確なガイダンスが含まれます。

AI は、このコンテキストに対してフォームの送信を評価し、続行するのに十分な情報があるかどうかを判断します。 十分な情報がない場合は、タスクにフラグを立てて「受け付け失敗」セクションに移動させます。これにより、チームは不足している詳細を追跡する必要がなくなり、すぐに対応できるリクエストのみが先に進められます。

ステップ 3: 詳細な移行計画が自動生成される

リクエストがリサーチチェックに合格すると、AI は自動的に移行のサマリーを含む新規タスクを生成します。 生成される内容は以下のとおりです。

• 連絡先の詳細やリファレンス番号など、お客様やリセラーに関する重要な情報

• プロジェクトに影響を与える可能性のある潜在的なブロッカーや複雑さの一覧

• 推奨されるアクション、推定所要時間、技術的な考慮事項を含む、ステップバイステップの移行計画

これらは一般的な To-Do リストではなく、法務レビューやインフラストラクチャのチェックからパイロットテストや本格的な展開まで、数週間にわたる導入計画です。 各プランはリクエストに合わせて調整され、社内の専門知識に基づいています。

「私たちが行ったことは、[ガイダンスドキュメント] をワークフローの一部に変えることでした」と Charlie 氏は述べています。 「その結果、専門知識を数分で計画に反映できるようになりました。 これは私たちにとって非常に強力な機能です。」

ステップ 4: 計画を進める前に、人間がレビューを行う

AI が生成した移行計画が完了すると、レビューのためにテクニカルチームのメンバーに転送されます。 チームは、一から計画を立てるのではなく、実施を開始する前に詳細を確認し、承認します。

シンプルなシフトが大きな違いを生み出します。お客様が期待する品質を維持しながら、週に少なくとも 1 日を節約できます。

これは専門知識を置き換えることではなく、拡張することです。 「AIに仕事を任せるわけにはいきません」と Charlie 氏は述べています。 「それが狙いではありません。 重要なのは、非常に大きな時間の節約であり、ワークフローにうまく統合されているため、レビューがより一貫して簡単にできるようになることです。 人間の専門知識は依然として非常に重要です。」

Taco はAI スタジオを使用して、時間のかかる手動のワークフローを、正確で質の高い移行計画を提供する反復可能なシステムに変換しました。

AI を活用したエグゼクティブアシスタントで時間を節約

Taco は技術的なワークフローに留まらず、さらに一歩進みました。 CEO の Jonathan Milne 氏は、AI スタジオを使用してバーチャルのエグゼクティブアシスタントを設定し、受信トレイから直接タスクをトリアージしてルーティングしました。

このシステムは、Jonathan 氏が定義した一連の詳細な基準に基づいて受信したタスクを評価し、自動的に適切な場所に送信します。 例:

• 請求書発行リクエストは、経理チームに割り当てられます。

• ビジネス開発のリードは、リーダーシップチームの適切なメンバーに割り当てられます

• パートナーシップの機会とエスカレーションは分類され、ステークホルダーに送られます

• 一般的なタスクは、コンテンツと優先度に基づいて割り当てられます

このような受信トレイのトリアージを自動化することで、タスクは迅速かつ一貫して進められ、見落としもなくなります。

「彼の受信トレイには常にメールが届いています」と Charlie 氏は言います。 「受信トレイのトリアージをバーチャルのエグゼクティブアシスタントに任せることで、CEO は集中力を取り戻し、時間を節約できるようになりました。とても効果的です」 その影響は業務上だけでなく、個人的にも及びます。

「彼はランチをもっと楽しんでいます」と Charlie 氏は付け加えました。 「ばかばかしく聞こえるかもしれませんが、AI はリーダーになるための時間を与えてくれるというストーリーに包まれています。 しかし、AI は私たちが素晴らしいリーダーになるための、ちょっとした余裕を与えてくれるだけなのです。 そして、素晴らしいことが戦略的なタスクをこなすことであれば、それは素晴らしいことです。 もし、素晴らしいことが、いつもランチを食べることだとしたら、それも素晴らしいことです。」

初期の成功を基に構築

初期の成功を収めた Taco 氏は、現在、AI スタジオのフットプリントを Business 全体に拡大しています。 チームは、新しいトリアージシステムの構築、さまざまなお客様のニーズをサポートする社内ワークフローの構築、チームがステークホルダーのニーズをより効果的に管理できるようにするなど、影響力の大きい機会を特定するために、すべての部署と積極的にコラボレーションしています。

「私たちはすべてのチームと積極的に協力して、すべてのワークフローでより多くのトリアージステップとサポートステップを見つけています」と Charlie 氏は述べています。

また、すでに構築したものを継続的に改善し、実際の使用状況に基づいてワークフローを進化させることを計画しています。 計画されている更新には、未完了の提出物にレビュアーを追加したり、AI プランをリセラープロセスによりシームレスに統合したりすることが含まれます。

Taco のチームは、組織全体で AI スタジオを拡大し続ける中で、このツールを自分の知識の代替手段としてではなく、工数を倍にすることなく、意義のある仕事に集中するための手段として捉えています。

「節約のために完璧な状態で始める必要はありません」と Charlie 氏は言います。 「とにかく始めましょう。 AI が仕事を奪うものではないことを理解してください。 より効率的かつ一貫性のある仕事をするためのサポートツールであることを理解しましょう。」