テック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、あらゆる形態や規模の組織が日常的に使用するシステムの管理を支援することに尽力しています。 

印刷イネーブルメント、ドキュメントワークフロー、ワークプレイス技術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たいと考えてい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 Technologies は印刷以外のサービスも提供するようになり、ダイレクトセールスに重点を置き、Asana や Odoo などのワークプレイスツールの導入を支援し、より幅広い業務上のニーズに対応しています。

しかし、成長は複雑さをもたらしました。 製品や顧客の増加に伴い、リクエストが増え、共有文書やメールスレッドを介して手動で管理される作業の量が増加しました。 

そこで Taco は AI スタジオを活用して、ルーチンタスクを自動化し、一貫したワークフローを作成しました。 その結果、 管理業務に費やす時間を劇的に削減し、チームは通常のボトルネックなしに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) 地区) として認定されました。

「これが私たちのBusinessを少しずつ変革していると言うのは控えめな表現です。」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 の最もインパクトのあるユースケースの 1 つは、誰かの受信トレイという、あまりにも身近な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、再販業者や顧客から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、顧客の詳細と技術仕様が含まれ、その後に「次に何をすべきか？」という簡単な質問が続きます。

以前は、これらのメールに返信するには、何時間もかけて手作業で調査を行い、文書化する必要がありました。 現在では、そのプロセスは AI スタジオを通じて実行されます。明確な受け付け、AI を活用したリサーチ、再利用可能なフレームワークにより、実装可能な計画を数日ではなく数分で生成できます。

「以前は [テクニカルアカウントマネージャー] が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。 これには数日かかり、多くの会議や質問への回答が必要でした」と Charlie 氏は言います。 「今では、この仕事を AI スタジオに完全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用した、そのワークフローの匿名化された例です。

ステップ 1: メールの代わりに構造化されたフォームを使用する

Taco では、移行リクエストの開始に、その都度のメールスレッドに頼るのではなく、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フィールドが含まれます。

• 会社名とリクエスト元の名前

• 顧客参照番号

• 多機能デバイス (MFD) の数と種類

• 主要な印刷環境機能 (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、見落としがなく、クリーンなデータトレイルが作成されるため、チーム (および AI) が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、推奨事項の草案を作成する

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、Taco の AI スタジオのワークフローが引き継ぎます。

ここで AI は、技術的な調査とサポートを行うアナリストのように機能し、リスクの評価、主要な詳細の明確化、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といったタスクを実行します。

その際、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、顧客履歴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照らしてフォームの送信内容を評価し、続行するのに十分な情報があるかどうかを判断します。 十分でない場合は、タスクにフラグを立てて「受け付け失敗」セクションに移動します。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を進めることができます。

ステップ 3: 詳細な移行計画を自動生成する

リクエストがリサーチチェックに合格すると、AI は完全な移行サマリーを含む新しいタスクを自動的に生成します。 生成される内容は以下のとおりです。

• 連絡先や参照番号など、主要な顧客および再販業者の詳細

• 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な問題の一覧

• 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

これは単なる 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、パイロットテスト、完全な展開まで、数週間にわたる導入計画です。 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。

“私たちは [ガイダンス文書] をワークフローの一部に組み込みました。 “そのため、専門知識を数分で計画に反映させることが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: 人間が計画を確認してから次のステップに進む

AI が生成した移行計画が完了すると、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。 計画を一から作成するのではなく、実装を開始する前に詳細を検証し、承認します。

シンプルな変更で、顧客が期待する品質を維持しながら、週に少なくとも 1 日を節約できるという大きな違いが生まれます。

これは専門知識を置き換えることではなく、スケールアップすることです。 「AI に業務を任せるわけにはいきません」と Charlie 氏は言います。 「AI の目的はそこではありません。 大幅に時間を節約できること、ワークフローにうまく統合できること、レビューの一貫性が高まり、レビューが行いやすくなることが重要なのです。 人間の専門知識は依然として非常に重要です。」

AI スタジオを使用することで、Taco は手作業で時間のかかるワークフローを、正確で質の高い移行計画をはるかに少ない労力で提供する、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 の取り組みは、技術的な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振り分け、ルーティングできるようにしました。

システムは、Jonathan 氏が定義した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:

• 請求リクエストは経理チームに転送される

• 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る

• 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、コンテンツと優先度に基づいて割り当てられる

このような受信トレイの振り分けを自動化することで、タスクは迅速かつ一貫して、見落としなく進められます。

“Charlie 氏の受信トレイには常にメールが届いています。 “受信トレイの分類をバーチャルエグゼクティブアシスタントにアウトソーシングすることで、集中力を取り戻し、時間を節約できるので、とても効果的です。” その影響は業務面だけでなく、プライベートにも及んでいます。

「ランチを食べる時間が増えました」と Charlie 氏は付け加えます。 おかしなことを言っているかもしれませんが、AI によってリーダーとして戦略的なタスクに取り組む時間を取り戻せるという話に、私たちは夢中になっています。 AI は、優れたリーダーになるための、少しの余裕を与えてくれるだけなのです。 戦略的なタスクに取り組めるのであれば、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られることだとしたら、それも素晴らしいことです。」

初期の成功を土台に

早期の成功を収めた Taco さんは、現在、AI スタジオの導入を 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チームの支援など、インパクトの大きい機会を特定するために、すべての部署と積極的に連携しています。

「すべてのワークフローにおいて、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協力しています」と Charlie 氏は述べています。

また、すでに構築したものを改良し続け、実際の使用状況に基づいてワークフローを徐々に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 プランを再販業者の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、AI スタジオを組織全体に展開し続ける中で、このツールを自らの知識の代替としてではなく、工数を倍増させることなく、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。

「時間を節約するために、完璧な状態から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 はあなたの仕事を代替する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なのです。」