AI × 業務効率化エンジニア

Masako
Okuda

奥田 真佐子

頑張らなくても回る仕組み、
つくります。

曖昧な課題を論理的に構造化し、
n8n・Dify・Make を駆使して実務レベルで自動化。
個人事業主・小規模チームの「本来の仕事」に集中できる状態をつくります。

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自動化の仕組み — イメージ

01

問い合わせ受信

メール・フォームから自動取得

02

AI が分類・回答生成

内容を判断し、最適な返答を作成

自動化
03

人間が確認・承認

Human-in-the-loop で安全に運用

04

Slack / Notion へ通知

音声→議事録→SNS 投稿まで完結

ワンクリック

Before / After

仕組み導入で、ここまで変わる

Before — 導入前

問い合わせ対応に毎日 2 時間
議事録作成を毎回 30 分以上
SNS 投稿が続かない
業務フローが属人化している
→

After — 導入後

問い合わせ対応 → 自動化
議事録 → ワンクリック生成
SNS → 半自動で継続
業務フロー → 整理・最適化

Services

対応できること

それぞれの業務課題に合わせて、最適なAI活用の仕組みをご提案します。

01

問い合わせ対応の自動化

AIが内容を判断し、自動で回答・振り分けを行います。対応時間を大幅に削減し、重要な業務に集中できる環境を構築します。

DifySlackNotion

02

議事録の自動生成

音声から文字起こし、要約まで自動化。会議後すぐに整理された議事録が手元に届きます。記録業務をほぼゼロにします。

音声→文字起こし要約自動配信

03

SNS 投稿の半自動化

継続的な発信の負担を軽減。コンテンツのアイデア出しから下書き作成まで、AIがサポートして投稿習慣を維持します。

ThreadsInstagramX

04

業務フローの整理・最適化

現状の業務を整理し、AI活用できる箇所を特定。無駄を省き、チーム全体が動きやすい仕組みを設計します。

業務分析フロー設計ツール選定

Video Gallery

動作デモ・開発プロダクト

実際の動作イメージをご覧いただけます。自動化やAIアシスタントの挙動を動画でご確認ください。

Human-in-the-loop n8n — Video 01

「Human-in-the-loop」型 メール自動トリアージ ＆ 返信下書きシステム

n8n / Gmail API / LLM / Slack

▲ メール自動トリアージ デモ動画：メール受信から Slack 通知・返信下書き生成までの自動フローを実演しています。

Problem
自動送信の事故リスクと定型メール対応の工数過多。一件ずつ手動で返信しており、業務のボトルネックとなっていた。
Solution
LLM が感情・文脈・緊急度を分析して自動分類。人間が最終確認・承認（Gmail 下書き保存）する安全な UX を設計し、誤送信ゼロを担保。
Result
重要メールは Slack にリアルタイム通知。下書きをワンクリックで送信できる体制を構築し、対応工数を大幅削減。

設計思想：完全自動化ではなく「Human-in-the-loop」を意図的に採用。AIの判断精度と人間の最終責任を両立させることで、ビジネスリスクなく導入できる実務レベルの設計を実現しました。

Personalize AI Dify — Video 02

パーソナライズ AI エージェント（高度な個別最適化のデモ実装）

Dify / 複数データソース統合 / カスタムパラメータ設計

▲ 占いツールデモ動画：個人の特性データを起点に、出力を動的にパーソナライズする AI エージェントの実装例です。

Problem
ユーザーニーズの曖昧さ。一般的な回答では満足度が低く、個人の特性・状況に合わせた出力が求められていた。
Solution
複数データソース（属性・履歴・コンテキスト）を統合し、個人特性に応じて LLM の出力を動的に変化させるパーソナライズ設計を実装。
Result
占いツールというデモを通じて、「個人データ起点の AI パーソナライズ技術」を可視化。EC レコメンド・採用支援など多様な業務応用が可能な技術基盤を実証。

位置づけ：占いは高度なパーソナライズ実装のデモとして位置づけています。個人の属性データを LLM に渡して出力を最適化する技術は、顧客対応・提案・コーチングなど幅広いビジネスシーンに転用できます。

AI Secretary Dashboard — Video 03

統合型「AI秘書」ダッシュボード：全体概要

LLM API / Calendar API / 独自UI

▲ AI秘書ダッシュボード全体デモ：文章校正・タスク管理・スケジュール調整を一元化した統合UIの操作感を実演しています。

Problem
文章校正・タスク管理・スケジュール調整など日常業務のサポートが複数ツールに分散。ツール間の行き来が発生し、作業効率を下げていた。
Solution
LLM API・Calendar API を組み合わせ、業務サポート機能を一画面に集約した統合ダッシュボードを独自設計。AI が文脈を理解しながら複数タスクを横断的に支援する UX を実装。
Result
ツールの行き来をなくし、一画面で業務をサポートする「AI秘書」として機能。日々の定型業務にかかる時間を圧縮し、本質的な業務に集中できる環境を実現。

設計思想：単機能ツールを並べるのではなく、文脈を共有しながら複数機能が連携する「統合体験」を重視。個別機能の詳細はVideo 04・05で確認できます。

AI Secretary UI — Video 04

統合型「AI秘書」ダッシュボード：AI 文章校正機能

LLM API / 独自UI

▲ LLM API と連携し、ビジネスメール等の誤字・文法・文体を自動校正する独自 UI を実装。丁寧度レベルの調整や修正理由の可視化など、実務で使えるUXを追求しています。

Problem
メール文章の敬語・文体チェックに時間がかかり、送信前の確認が属人的に。丁寧すぎる・砕けすぎるといった文体のばらつきも課題だった。
Solution
LLM API を活用し、誤字・文法・文体を自動校正する独自 UI を実装。丁寧度レベルをスライダーで調整でき、修正箇所とその理由も可視化することで納得感のある校正体験を設計。
Result
文章確認にかかる時間を大幅短縮。丁寧度の調整機能により、送信先や状況に合わせた文体を一貫して保てる環境を実現。

設計思想：「校正してくれた」だけでなく「なぜそう直したか」が見えることで、使い手が納得して使えるUXを重視。AI の判断を一方的に押しつけない透明性を設計の軸に置いています。

AI Secretary UI — Video 05

統合型「AI秘書」ダッシュボード：タスク・スケジュール管理

Calendar API / AI Suggestion

▲ カレンダー API と連携し、複数ツールの行き来をなくすシームレスな UI を構築。AI によるタスク優先度サジェスト機能も実装し、日々の業務効率化を支援します。

Problem
タスク管理・スケジュール確認・優先度判断がそれぞれ別ツールで分散。都度ツールを切り替える手間が集中力を削ぎ、タスクの抜け漏れや締め切り超過につながっていた。
Solution
Calendar API と連携し、タスク一覧・スケジュール・優先度サジェストを一画面に集約。AI が期限・重要度・文脈を考慮して優先順位を提案し、今日やるべきことをひと目で把握できる UI を設計。
Result
ツール切り替えの手間をゼロに。AI の優先度サジェストにより意思決定を補助し、タスクの見落としを防ぎながら日々の業務リズムを整える環境を実現。

設計思想：「何をすべきか迷う時間」をなくすことを最優先に設計。AI がすべてを決めるのではなく、人間の判断を後押しする「提案型」の UX にこだわりました。

CS Automation Dify — Video 06

CS 対応を自動化する「自己学習型」顧客対応 AI エージェント

Dify / Notion / Slack

▲ FAQ Bot デモ動画：定型問い合わせへの自動応答から、Slack エスカレーション・Notion への回答蓄積による自己学習ループまでを一貫して実演しています。

Problem
「商品の返送」「送料」など定型問い合わせへの手動対応が積み重なり、CS 部門の工数を圧迫。AI が回答できない場合の顧客への案内・担当者への引き継ぎも属人的になっていた。
Solution
Dify × Notion × Slack を連携した実運用特化型ボットを構築。AI が対応困難と判断した場合は顧客へ自動案内しつつ Slack で即時エスカレーション。有人回答は Notion へ自動蓄積し、次回以降 AI が自力回答できる「自己学習ループ」を実装。
Result
定型 CS 対応の工数を大幅削減。エスカレーションと学習の仕組みにより AI の限界をカバーし、回答できる領域が運用とともに拡大し続ける持続可能な自動化基盤を実現。

設計思想：「AI が全部やる」ではなく、AI と人間の役割を明確に分担。AI が苦手なケースはシームレスに有人対応へ橋渡しし、その知見を AI に還元することで、運用しながら賢くなるボットを目指しました。

HP Auto Build Claude — Video 07

AI によるホームページ自動生成システム

Claude API / HTML/CSS/JS / プロンプトエンジニアリング

▲ ホームページ自動生成デモ：要件をテキストで入力するだけで、デザイン済みの HTML ページが自動生成されるまでの一連のフローを実演しています。

Problem
ホームページ制作には専門知識・時間・費用がかかり、個人事業主や小規模チームにとって大きなハードルだった。「何を伝えたいか」はあっても、それを形にする手段がなかった。
Solution
Claude API を活用し、事業内容・ターゲット・デザインイメージをテキストで入力するだけで、コーディング不要で HTML を自動生成するシステムを実装。要件定義から出力まで一気通貫で完結する設計を採用。
Result
専門知識ゼロでも数分でホームページのたたき台が完成。修正指示も自然言語で行えるため、デザイナー・エンジニアへの依頼コストを大幅削減し、スピーディな公開を実現。

設計思想：「作れない」を「すぐ作れる」に変える体験設計を重視。完璧な完成品を目指すのではなく、まず動くものを出して対話しながら育てる「生成→修正→改善」のサイクルをシステムに組み込みました。ノーコードでありながら、プロ品質のアウトプットを目指したプロンプトエンジニアリングが核心です。

AI Video Gen Remotion — Video 08

自然言語だけで動画を生成：Remotion × Claude Code

Remotion / Claude Code / React / MCP

▲ 動画自動生成デモ：浜松市の天気データをもとに、Claude Code への自然言語指示だけでタイムライン型の天気動画を生成・MP4 書き出しするまでを実演しています。

Problem
動画制作には専用ソフト・編集スキル・長い作業時間が必要だった。「作りたいイメージはあるが、動画にできない」という壁がノンエンジニアにとって高すぎた。
Solution
Remotion（React ベースの動画フレームワーク）と Claude Code を MCP で連携。自然言語の指示だけで AI がコードを生成・修正し、MP4 として書き出すまでを完全自動化。
Result
動画編集ソフト不要・コーディング不要で、プロ品質の動画が数分で完成。「動画を作る」という作業が AI への指示に置き換わることを実証。天気・商品紹介・レポート動画など定型動画への応用が可能。

技術的背景：Remotion は動画を React コンポーネントとして定義するフレームワーク。「動画＝コード」という構造により、Claude Code のコード生成能力がそのまま動画生成能力になります。MCP（Model Context Protocol）でドキュメントをリアルタイム参照しながら精度の高いコードを出力するこの仕組みは、2025〜2026年にかけて急速に普及しつつある最前線の技術スタックです。

Slide Generator Gamma — Video 09

Gamma 用スライド指示文ジェネレーター（提案 A：品質・デザイン特化型）

Claude API / Gamma / プロンプトエンジニアリング / Miro

▲ スライド指示文生成デモ：テーマ・ターゲット・目的を入力するだけで、Gamma にそのまま貼り付けられる構成済みのスライド指示文が自動出力されるまでを実演しています。

Problem
プレゼン資料の作成は「何をどの順番で伝えるか」という構成設計が最も時間のかかる工程。Gamma などの AI スライドツールを使っていても、質の高い指示文を書けないと出力がブレ、結局手直しに時間がかかっていた。
Solution
Claude API を活用し、伝えたい要点を箇条書きで入力するだけで Gamma 用の最適な構成・指示文を自動生成するツールを実装。「人間が考える → AI が構成 → Gamma がデザイン」という半自動フロー（提案 A）を一気通貫で体験できる設計。
Result
スライド構成に費やす時間を大幅削減。Gamma への貼り付けだけでデザイン済み資料のベースが即完成し、最終調整（画像差し替え・細かいレイアウト修正）のみに集中できる実務直結のワークフローを実現。

設計思想：「完全自動化」ではなく、人間の思考と AI の生成能力を最適に組み合わせる「半自動フロー（提案 A）」を意図的に採用。AI に任せる部分（構成・文章）と人間が担う部分（最終判断・ブランド調整）を明確に分離することで、品質とスピードを両立した実務レベルの資料制作を実現しています。フロー設計は Miro でアーキテクチャ図として可視化・クライアントと共有済み。

PowerPoint 自動生成 Claude API — Video 10

テーマ入力だけで .pptx を自動生成：AI スライド自動生成システム

Claude API (Sonnet) / PptxGenJS / Vercel Serverless / HTML/CSS/JS

▲ PowerPoint 自動生成デモ：テーマ・ターゲット・目的を入力するだけで、90秒以内にプロ品質の .pptx ファイルが自動生成・ダウンロードされるまでを実演しています。

Problem
プレゼン資料の作成は1件あたり平均3〜5時間、外注すれば3万〜10万円のコストが発生する。Gamma や Canva など既存ツールへの「コピペ作業」も残っており、完全な自動化には至っていなかった。
Solution
Claude API がスライド構成・本文テキストを JSON で生成し、PptxGenJS がそのまま .pptx ファイルに変換。Vercel Serverless Functions を API 層に置くことで、外部ツール不要・ブラウザだけで入力から PowerPoint ダウンロードまで完結するシステムを設計・実装。
Result
入力から .pptx 生成まで 90秒以内で完結。生成ファイルは PowerPoint / Google スライドで直接編集可能。資料作成コストの大幅削減と、社内テンプレートへのカスタマイズ対応による品質の均一化を実現。

設計思想：「AI が構成を考え、コードがファイルを作る」というエンドツーエンドの自動化を徹底。Gamma など外部デザインツールへのコピペ工程を完全に排除し、ブラウザ完結・90秒以内というユーザー体験を最優先に設計しました。Claude API の JSON 出力と PptxGenJS のファイル生成を直結させたアーキテクチャが核心で、社内テンプレート・ブランドカラーへのカスタマイズにも対応できる拡張性を持ちます。

Architecture

構成図・設計図

「課題の抽象化 → 解決策の設計」のプロセスを図解で整理しています。

Miro マルチエージェント設計図
ArchitectureMiro— Arch 01

「複数のAIが連携するチーム」の業務設計図（Miro）

Miro / 業務要件定義 / フロー視覚化

▲ リサーチからファクトチェック、最終回答の作成まで、複数のAIにどう役割分担させるかを図解した設計ドキュメントです。

Problem
「AIに任せたい業務があるが、どこから手をつけていいか分からない」「複雑な作業すぎて、どう自動化できるかイメージが湧かない」という導入前の不安。
Solution
いきなり開発を始めるのではなく、まずはMiro（オンラインホワイトボード）を使って業務フローを可視化。人間と複数AIの役割分担を分かりやすい図に落とし込みます。
Result
お客様と「どの作業をAIが担当し、どこを人間がチェックするか」を事前にすり合わせることで、認識のズレがない、実務で本当に使えるシステムを構築できます。

設計思想：「プログラミングスキル」以前に、「お客様のモヤモヤした課題を整理し、AIで解決できる道筋を描く（構造化する）」ことを最も大切にしています。この図はその設計プロセスの裏側です。

Dify RAG FAQ AIエージェント構成図
FAQ AI AgentDify— Arch 02

自己解決率を最大化する FAQ AIエージェント

Dify / RAG / カスタムプロンプト設計

▲ Dify による RAG 構成図：ナレッジベースと LLM を組み合わせた自己解決型 FAQ の全体アーキテクチャです。

Problem
定型的な問い合わせ対応によるCS部門の疲弊。同じ質問への繰り返し回答が業務時間を圧迫していた。
Solution
過去ログから RAG を構築し、曖昧な質問意図を補完するプロンプト設計を実施。ユーザーが「聞き方を知らなくても」答えを得られる体験を実現。
Result
CS 対応件数を大幅削減。ボットで解決できない複雑なケースのみ担当者へエスカレーションする体制を構築。

設計思想：単純なキーワードマッチではなく、文脈を読んで回答を生成する RAG 設計が核心。プロンプトエンジニアリングで「聞き方が下手でも答えられる」UX を追求しました。

Make マルチチャネルSNS配信パイプライン フロー図
Multi-ChannelMake— Arch 03

マルチチャネル・コンテンツ配信パイプライン

Make / LINE / Buffer / OpenAI / 画像生成 AI

▲ Make ワークフロー：LINE 入力から SNS 自動投稿・画像生成まで一気通貫で処理するパイプラインの全体像です。

Problem
各 SNS ごとの投稿工数とトンマナ管理が煩雑。プラットフォームごとに原稿を書き直す二重工数が発生していた。
Solution
LINE からテーマ入力 → 最新情報を自動検索 → X 投稿文・画像を AI 生成 → Router で Buffer / LINE 返信に振り分ける抽象化フローを設計。
Result
単一の操作で複数チャネルへ最適化されたコンテンツを配信。投稿継続率が向上し、ブランドの一貫性を維持。

設計思想：「単一コンテンツを各 SNS 向けに最適化する抽象化フロー」が設計の核心。ツールに依存しない構造で、将来のチャネル追加にも柔軟に対応できます。

Make 音声ファイルから議事録自動生成 フロー図
Auto MinutesMake— Arch 04

音声ファイルから自動生成：完全自動化 議事録作成システム

Make / Dropbox / AssemblyAI / OpenAI / Slack

▲ Make ワークフロー：音声ファイルのアップロードをトリガーに、文字起こし→議事録生成→Slack通知まで完全自動で処理するパイプラインの全体像です。

Problem
会議後の議事録作成が担当者の手作業に依存。文字起こし・要約・共有に時間がかかり、意思決定のスピードを阻害していた。
Solution
指定フォルダへの音声ファイル（mp3/m4a）アップロードをトリガーに自動起動。AssemblyAI で高精度な文字起こしを行い、GPT-4 が「決定事項」「ToDo」「次回アジェンダ」などのビジネスフォーマットで要約。生成した議事録をドキュメント保存し、Slack へ完了通知を送信。
Result
「会議後の議事録作成」という非生産的な作業時間をゼロに。チームへの共有も即時完了し、意思決定スピードを飛躍的に向上。

設計思想：「ファイルを置くだけ」という最小の操作で全工程が完結するゼロタッチ設計を追求。AI の出力フォーマットもビジネス実務に即した構造に固定し、すぐに使える議事録品質を担保しました。

奥田 真佐子

About

プロフィール

個人事業主・小規模チームに向けて、AIを活用した業務効率化の仕組みづくりを支援しています。「難しいことは任せて、本来の仕事に集中してほしい」という想いで活動しています。

  • 問い合わせ自動化の構築・運用サポート
  • 議事録・社内文書の自動生成システム導入
  • SNS運用の仕組み化・継続サポート
  • 業務フロー設計とAIツール導入支援
  • まずはご相談だけでも大丈夫です

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奥田 真佐子

Okuda Masako

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