テクノロジーソリューションプロバイダが AI スタジオで手作業を減らす方法

Taco Technologiesは、学校や法律事務所から図書館、中小企業に至るまで、あらゆる規模の組織が日々頼りにしているシステムの管理を支援することに専念しています。

同社は、印刷環境の構築、ドキュメントワークフロー、ワークプレイス技術に精通しており、何十年もの間、ツール間の仕事の流れをシンプルにしたいチームにとっての頼れるパートナーとして活躍してきました。

近年では、提供サービスを印刷分野にとどめず、ダイレクトセリングへと領域を広げ、Asana や Odoo などのワークプレイスツールの導入支援や、より幅広い運用上のニーズへの対応へとシフトしています。

しかし、成長は複雑性をもたらしました。製品や顧客の増加は、リクエストの増加と、共有ドキュメントやメールでのやりとりを介して手動で管理される業務の増加を意味しました。

そこで、Taco は AI スタジオに目を向け、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しました。その結果、管理の仕事に費やす時間を大幅に短縮し、チームはボトルネックに悩まされることなくプロジェクトを前進させることに集中できるようになりました。この取り組みは高く評価され、パートナーサミットでは Asana の「Future of Work with AI Partner (APAC)」にも選出されています。

「少しずつビジネスを変革している、なんて表現では足りないくらいです。」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 にとって最もインパクトの大きかったユースケースの 1 つは、個人の受信トレイという、あまりにも慣れ親しんだ場所から始まりました。

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、リセラーや顧客からの複雑な移行リクエストを定期的に受け取ります。 これらのリクエストには、顧客からの情報と技術仕様が混在しており、その後には「次はどうするべきですか？」という質問が続きます。

以前は、こうしたメールに返信するということは、手作業で何時間も調査し、文書化することを意味していました。 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。明確な受け付けプロセス、AI を活用した調査、そして実装可能な計画を数日ではなく数分で生成できる再利用可能なフレームワークを備えています。

「これまでテクニカルアカウントマネージャーが、テクニカルサポートアナリストのような仕事もやっていたんです。何日もかかっていて、多くの会議や質問が繰り返されていました」と Masters 氏は言います。「これで、この仕事を完全に AI スタジオに委ねることができます。」

そのワークフローを、架空の組織と従業員を使ってご紹介します。

ステップ 1: メールの代わりに構造化された受け付けフォームを導入する

Taco は、単発のメールに頼って移行リクエストを開始するのではなく、受け付けプロジェクトに接続された、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ます。 フォームは、次のような一貫性のあるフィールドの情報を収集します。

• 会社名とリクエスト送信者の名前

• 顧客照会番号

• 複合機 (MFD) の数と種類

• 主要な印刷環境機能 (モバイル印刷、スキャン連携など)

• 回答に適応する条件付き質問

このアプローチにより、見落としがなくなり、データの流れも整理されるため、チーム (および AI) が作業を始めやすくなります。

ステップ 2: AI がリクエストをレビューし、推奨事項を下書きする

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」セクションに振り分けられ、そこから Taco の AI スタジオワークフローが処理を引き継ぎます。

ここでは、AI は、リスクの評価、重要な詳細の抽出、確立されたベストプラクティスに基づいた移行計画の作成を担当する、技術調査およびサポートアナリストのように機能します。

そのために AI は、25 ページ以上の移行ガイド、過去の顧客データと紐づいた実装プロジェクト、およびトーン、構造、およびフォーマットに関する明確なガイダンスを含む、AI スタジオのバックエンドにコンテキストとして提供された一連の社内リソースを参照します。

AI は、このコンテキストと比較しながら、フォームへの回答を評価し、それ以降の作業を進めるのに十分な情報があるかどうかを判断します。 情報が不足している場合は、タスクにフラグを立てて「受け付け失敗」セクションに移動します。これにより、チームは不足している詳細情報を探す必要がなくなり、すぐに対応できるリクエストのみが前に進むようになります。

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 は完全な移行概要を含む新しいタスクを自動的に生成します。出力には以下が含まれます。

• 連絡先の詳細や参照番号など、顧客やリセラーの重要な情報

• プロジェクトに影響を与える可能性のある潜在的な障害または複雑さのリスト

• 推奨されるアクション、タイミングの見積もり、技術的な考慮事項を含む段階的な移行計画

これらは一般的な To-Do リストではなく、法的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完全な展開まで、すべてをカバーする数週間の実装計画です。 各計画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。

「ガイダンス文書の内容をワークフローの一部にしたんです」と Masters 氏は言います。 「そのおかげで、専門知識を数分で計画に落とし込むことができるようになりました。 これには本当に大きな価値があります。」

ステップ 4: 先に進む前に、担当者が計画を確認する

AI が生成した移行計画が完成すると、レビューのために技術チームのメンバーに転送されます。計画を一から立案するのではなく、AI がまとめた詳細を確認し、承認して実装を開始します。

この小さな変化が、顧客が期待する品質を維持しながら、週あたり 1 日分以上の作業時間を節約するという大きな違いを生み出します。

これは専門性を置き換えるのではなく、その専門性を拡張するということです。「AI に自分の仕事をさせるだけではだめなのです」と Charlie 氏は言います。「それは重要ではありません。 重要なのは、時間を大幅に節約し、ワークフローにうまく統合されているため、一貫性が高く、レビューが簡単になるということです。 人間の専門性は依然として重要です。」

AI スタジオを使用して、Taco は手動で時間のかかるワークフローを、はるかに少ない作業量で、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えました。

AI 搭載のエグゼクティブアシスタントで時間を取り戻す

Taco はテクニカルワークフローにとどまりませんでした。 CEO の Jonathan Milne 氏は AI スタジオを使って、自分の受信トレイから直接タスクをトリアージして振り分けるバーチャルエグゼクティブアシスタントを構築しました。

システムは、ジョナサンが定義した一連の詳細な基準に基づいて新着タスクを評価し、自動的に適切な場所に転送します。 たとえば、以下のようにタスクを振り分けます。

• 請求リクエストは経理チームに転送されます

• ビジネス開発リードは経営陣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やエスカレーションは分類され、関係者に送信されます

• 一般的なタスクは、その内容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、タスクをすばやく、一貫して、見落としもなく移動できます。

「彼の受信トレイは常にいっぱいなんです」と Masters 氏は言います。「なので、受信トレイのトリアージをバーチャルエグゼクティブアシスタントに任せることで、集中力と時間を取り戻せることは非常に有益です。」 その効果は業務面だけでなく、個人的な面にも及んでいます。

「彼は昼食をちゃんと取るようになりました」と Masters 氏は付け加えます。「些細なことのように聞こえるかもしれませんが、私たちは『AI が時間を生み出し、リーダーとして戦略的な業務に集中できるようになる』というストーリーに、つい影響されてしまいます。でも実際は、少し余裕が生まれて、より良い状態でいられるだけでも大きな意味があります。それで戦略的な仕事ができるならそれは素晴らしいことですし、それで毎日ちゃんと昼食をとれるなら、それも素晴らしいことです。

初期の成功を土台に

初期段階で成果が見え始めたことで、Taco は現在、AI スタジオの活用範囲を事業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作成、さまざまな顧客ニーズをサポートするための社内ワークフローの構築、ステークホルダーのニーズをより効果的に管理するための支援など、インパクトの大きい機会を特定するために、すべての部門と積極的に協力しています。

「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るために、すべてのチームと積極的に連携しています」と Masters 氏は言います。

Taco は、すでに構築したものを継続的に改良し、実際の使用状況に基づいてワークフローを長期的に進化させることを計画しています。 予定されているアップデートには、不完全な提出物にレビュアーを追加したり、AI が作成した計画をリセラーのプロセスにシームレスに統合したりすることが含まれます。

AI スタジオの組織内での活用が広がるにつれ、Taco のチームはこのツールを「専門性の代替」ではなく、「重要な仕事により多くの力を注ぐための仕組み」だと捉えています。労力を倍増することなく、成果を倍増させるための手段として位置付けているのです。

「完璧な状態から始める必要はありません」と Masters 氏は言います。 「まずは始めることです。AI はあなたの仕事に取って代わるものではなく、より効率的かつ一貫して進められるように助けてくれる存在なのです。」