OSS・MCP・AIエージェントでつくる、AIネイティブな組織

2026/10/23 の LT 資料です。約30人・大半が業務委託の RAYVEN で、AIが働ける仕事の流れをどうつくっているかを紹介しました。

会議・チャット・タスク・CRMなどのデータを Outline などに集約し、社内ツールを MCP 化して、Claude・ChatGPT・Codex などから本人の権限の範囲で使えるようにしています。

ナレッジ・開発・営業・人事採用の4つの領域での活用事例と、判断専用モデル jev、自律エージェント（dots / OpenDots）の社内 PoC についても話しています。

Transcript

1. LT ・ 2026.10.23 OSS・MCP・ AIエージェントでつくる、 AIネイティブな組織。 知識と記録が集まる 約30人の会社で、AIが働ける仕事の流れをどうつくっているか AIを安全につなぐ 鈴山 英寿 株式会社RAYVEN CTO
2. 導入 仕組み 主張 事例 これから まとめ 導入 ・ 自己紹介 鈴山 英寿｜RAYVEN CTO 学生時代 2023.04 2023.10 フリーランスエンジニア プログラミングスクールのメンター、受託開発 ヤフー入社 CTO直下の SWAT チームで、部署横断の技術課題を解決 LINEヤフー 統合1年目に PayPayカードへ約1年出向 2024.07 RAYVEN を共同創業 在籍したまま創業。開発から採用・営業まで HOBBY サウナ テニス NOW VIVANT を一気見中 02 / 15
3. 導入 仕組み 主張 事例 これから まとめ 導入 ・ 会社紹介 約30人、大半が業務委託の組織。 MEMBERS BUSINESS 約30人 役員・業務委託・顧問・パートナー企業 Tumiki AIと社内ツールを安全につ なぐ 事業 Tumiki 開発 受託開発 WorkLens AI 業務を分析し、AIに任せる 先を見つける  受託開発 システム開発・AI導入の 支援 管理 WorkLens AI 開発 営業・ウェビナー コクシル開発 人事・採用・広報 情報システム 経理・財務・総務 法務 人数は2026年10月時点の概数 ・ 03 / 15
4. 導入 仕組み 主張 事例 これから まとめ 仕組み 1/3 ・ ツール構成 SaaS・OSS・AIを、積み上げて使う。 LAYER 4 Claude AIの層 LAYER 3 Claude Code MCP AIと業務ツールをつなぐ共通の規格 つなぐ層 Outline LAYER 2 WorkAdventure SaaS 入口・認証 Plane Codex 社内LLM Tumiki 権限と利用記録を管理 Twenty Activepieces RAYVEN MTG OSS 業務ツール LAYER 1 ChatGPT Google Workspace 会社の Google アカウント × Infisical GitHub Grafana Slack Figma Cloudflare Access 04 / 15
5. 導入 仕組み 主張 事例 これから まとめ 仕組み 2/3 ・ データの流れ 集めて、1か所にまとめ、AIは MCP から使う。 01 ・ 集める 02 ・ 集約する 03 ・ AI が使う SaaS・OSS から自動で 置き場所を決めて1か所に MCP で呼び出す 毎日、決まった時刻に収集 ツールごとに役割を分けて保存 Tumiki ・ MCP 会議・文字起こし Outline ＝ 残す 日付・PJ ごとに、AI が呼び出しやすく 対面MTGの録音 チャット・メール タスク・Issue・PR Claude が 毎朝 要約・整理 議事録 日次サマリー 週次ダイジェスト 自分の権限の範囲で、 集約先を検索・読み 書き Twenty ＝正本 顧客・人材・お金 PC の活動ログ Plane ＝タスク 開発・業務の進み Claude 採用媒体・業務委託の台帳 Slack ＝流れる 会話・通知 ChatGPT 請求書・見積書 Codex 05 / 15
6. 導入 仕組み 主張 事例 これから まとめ 仕組み 3/3 ・ MCP 社内ツールを MCP 化して、AIから直接使う。 AI CLIENT Claude GATEWAY MCP SERVERS MCP の入口 Plane タスク RAYVEN MTG 議事録 Outline Wiki Twenty 顧客・採用 WorkLens AI 業務記録 Messenger やり取り Slack チャット GitHub 開発 Gmail メール カレンダー 予定 EMA 対応 Claude Code Codex ChatGPT 認証は Google Workspace 会社が権限を一元管理 削除の操作は出さない Tumiki で利用を見える化 社内LLM 社内GPU EXAMPLE たとえば、こう頼む これから：書き込み先も制限 「今週の商談の議事録から、次のアクションを Plane に起票して」 RAYVEN MTG で議事録を読む Twenty で商談を確認 Plane に下書きを起票 人が確認して確定 06 / 15
7. 導入 仕組み 主張 ・ 仕組みで目指すこと AIを使う人を増やすより、 AIが働ける仕事の流れをつくる。 1回ずつチャットで使う 知識が残る ・ 作業が進む ・ 結果を確かめられる 主張 事例 これから まとめ
8. 導入 仕組み 主張 事例 これから まとめ 事例 ・ 4つの領域 AI活用が進んでいる、4つの領域。 01 02 03 04 ナレッジ 開発 営業 人事・採用 会議と日々の記録が、 タスクからリリース 商談の記録が、 候補者の収集と分 自動で知識になる まで、 自動で CRM に残る 析を、 AIが並列で進める 2つのエージェントで 共通点：手続きと記録はAI、判断は人 08 / 15
9. 導入 仕組み 主張 事例 これから まとめ 事例 1/4 ・ ナレッジ 記録を書く人がいなくても、知識がたまる。 01 Web 会議 ボットが自動参加 今 02 ・ 社内LLM 文字起こし リアルタイム文字 起こし 議事録 約1,300件 が自動でたまる 04 ・ 自動で振り分け 03 ・ AI 要約・整理 商談 CRM の商談 面談 採用記録 社内 メンバーの MTG 履歴 決定事項を抽出 原本は Wiki に保存 これから 05 AIから検索 MCP 経由 業務の記録から、AIが日報を下書き 件数は2026年10月時点の概数 ・ 09 / 15
10. 導入 仕組み 主張 事例 これから まとめ 事例 2/4 ・ 開発 作ることに集中し、状態管理と報告はAIへ。 AI ・ 自動 01 02 ・ AI ・ 並列 03 ・ jev 05 AI レビューで十分 PR #1 実装中 PR #2 実装中 Issue 化 Plane ↔ GitHub PR #3 実装中 振り分け マージ AIか人か 状態反映・日報 人 04 ・ 人 検証環境で動かして確認 人が見る PR 今 AI の利用状況を Tumiki で見える化 これから staging で触って判断 確認後に AI がコードを点検して課題を起票 10 / 15
11. 導入 仕組み 主張 事例 これから まとめ 事例 3/4 ・ 営業 営業は話すことに集中し、記録と整理はAIへ。 01 ・ AI 02 ・ AI 03 04 05 ・ 人 商談に同席 議事録を作成 CRM に紐付け ファネルで一覧 次の一手を決める その場で文字起こし 要点と次の一手 企業・商談へ自動で ダッシュボード 判断は人 企業 / 株式会社サンプル商事 商談：提案フェーズ タイムライン メモ 今 担当：営業 商談の議事録が CRM のタイムライン に自動でたまる ファイル 商談：提案内容のすり合わせ 議事録 ・ 決定事項 3件 ・ 次アクション 2件 10/21 商談：デモと質疑 議事録 ・ 懸念点 2件 10/14 これから リード〜フォロー下書きまでAIで一貫 （送信は人） 11 / 15
12. 導入 仕組み 主張 事例 これから まとめ 事例 4/4 ・ 人事・採用 2つのエージェントで回し、判断は人が持つ。 AGENT 1 01 02 03 収集 採用媒体 Codex が定期収集 ATS に登録 AGENT 2 01 02 03 分析 面談を議事録化 ファネル・時系列 Grafana で可視化 人 採否を決める 判断は人 候補者（ダミー） 今 タイムライン 10/21 10/20 Grafana 10/20    メモ ファイル 面接評価 議事録 ATS の候補者 約480人 面談 約100件 ※ 左のファネルとは集計の対 象が異なります 面接動画 件数は2026年10月時点の概数 ・ 12 / 15
13. 導入 仕組み 主張 事例 これから まとめ これから ・ jev これから jev で、選ぶ・点検するを軽くする。 今 Claude jev 人 文章を書く・まとめる 選ぶ・点検する（確率つき） 自信がないものだけ判断 ★ 業務カテゴリ分け メール・日次ログ・業務記録を確率つきで分類し、自信がないものだけ人へ ★ AI 出力の全件チェック AI が書いた日次サマリや議事録が元データに書いてあるかを全件確認し、怪しい所だけ人へ ★ スキル・ツールの選択 Tumiki で、依頼に要るスキル・MCP ツールだけを選んで渡す WorkLens AI の解析方法の選択で使い始め、Gmail の分類を試作済み。進め方は「並べて比べる → 低信頼だけ人へ → 置き換え」 13 / 15
14. 導入 仕組み 主張 事例 これから まとめ まとめ 可視化して、任せて、評価する。このループを回す。 01 NEXT ・ これから 可視化・棚卸し 業務と時間を見える化 LOOP 画像：OpenAI 回し続ける 自律的に働くエージェントへ 03 02 評価する AIエージェント化 結果と失敗を見て、判断は人 手続きと記録を AI へ dots OpenAI OpenDots OSS 人が指示しなくても動くエージェントの PoC を社内で回します。判断は人のまま。 14 / 15
15. THANK YOU EVENTS ・ 今月の AI駆動開発 ご清聴 ありがとうございました。 鈴山 英寿 株式会社RAYVEN CTO Tumiki MCPの管理基盤 WorkLens AI 業務の見える化 10/26（月）19:00〜 大阪支部 #16 会場：Blooming Camp aid.connpass.com/event/409151 10/29（木）19:00〜21:30 Jev 特別会 with ミックウェア 会場：ミックウェア（梅田） aid.connpass.com/event/409050 WE'RE HIRING AI大好き、技術登壇が好きな人へ ぜひ RAYVEN で一緒に働いてみませんか。 参加はもちろん、LT登壇や運営に興味のある方も ぜひご連絡・ご参加ください。