MCP & Computer Useをフル活用した社内効率化事例〜現在地と将来の展望

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1. 2025.6.25 #pharmax_tech MCP & Computer Useを フル活用した社内効率化事例〜 現在地と将来の展望
2. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 2 自己紹介 上野彰大 PharmaX共同創業者・CTO/AX事業部長 好きな料理はオムライスと白湯とコーラ マイブームはLLMと初動負荷トレーニング X：@ueeeeniki
3. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 3 個人でも勉強会コミュニティ StudyCoも運営
4. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 4 自社としては LLMを中心に勉強会を月 1回程度開催
5. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 5 医療アドバイザーに体調 のことをいつでも気軽に相 談できる 相談型医療体験 30種類以上の漢方薬からあ なたに合ったものを月毎に 提案 パーソナライズ漢方薬 定期的に漢方をお届けし、 一人ひとりに寄り添うかか りつけ医療を提供 継続的なかかりつけ 一生涯にわたって寄り添うかかりつけ漢方薬局「 YOJO」
6. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 6 患者向けチャットシステムと薬剤師向け管理画面を自作 患者とのスムーズなコミュニケーション 薬剤師向け管理画面 チャット形式での診断・相談・購入 患者向けチャットシステム
7. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 7 YOJOで稼働する OTC医薬品相談 AIエージェント 患者さまからの一次対応をすべて AIエージェントが行う（裏側では 100近いのプロンプトが稼働） 基本的にはメッセージを自動送信し、必要があれば薬剤師に承認を求める 一次的な漢方選択や、こちらから送信する体調確認などもエージェントが自律的に作成 薬剤師に重要な 返信や判断の確認を依頼 一次的な漢方選択なども行う 薬剤師が返信する場合もある AIエージェント 薬剤師 ユーザー AIが人に指示をするような体験
8. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 8 医療業界を横断する 2つの事業領域 YOJO toC事業 BtoC/BtoB両事業でAIエージェントを実装することで患者満足度世界一の医療体験を実現 AX toB事業 “まだ誰も見たことのない ”10Xな医療体験の実現 既存医療インフラの AIによる劇的なアップデート
9. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 9 • PharmaXで行っている生成AIを使った自動化の例をシェアする ◦ 詳しく技術的なことに入り込むというよりは、カタログ的なシェアになる ◦ こんなことに取り組んでいて、今後こんなこともやってみたいレベルの簡単なシシェア • 開発以外の自動化をメインとしつつ、プロダクト開発・コーディング周りも少しシェアする ◦ ただコーディングAIを使っているという話だけではなく弊社ならではの工夫もシェアできれ ば 本日のアジェンダ LangSmithを活用することでAgentic Workflowの処理のトレースの可視化とプロンプトの履歴管理
10. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 10 Connpassイベントの自動化 毎月コラボ先企業を決めてイベントを開催するのに案外工数がかかっている（資料準備を別にして） ざっくり洗い出すだけでも、、、 • コラボ先企業の選定 • XでのDM送信 • Slackへの招待 • キックオフMTGへの日程調整 • Zoomの発行 • Connpassページの作成 などのタスクが地味に大変
11. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 11 Connpassイベントの自動化 毎月コラボ先企業を決めてイベントを開催するのに案外工数がかかっている（資料準備を別にして） ざっくり洗い出すだけでも、、、 • コラボ先企業の選定 • XでのDM送信 • Slackへの招待 • キックオフMTGへの日程調整 • Zoomの発行 • Connpassページの作成 などのタスクが地味に大変 MCP&Computer Useだ！！
12. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 12 Connpassイベントの自動化 10まで続きます まだまだ 道半ば
13. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 13 Zapier MCPをハブにした他サービスの呼び出し Zapier MCPがハブとなることで各ツールの呼び出しを Zapier MCPに任せることができる 手元のルール側で ・各MCPを設定しなくていい ・呼び出し方などを丁寧に書かなくていい 抽象化 下記のような不安定さを背負うことになる ・思ったような APIが実装されていない ・思ったように Zapierが解釈して呼び出してくれ ない
14. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 14 本当にMCPである必要があるのか？ さまざまなユースケースを伺っていると MCPでなくてもいいケースがほとんど 今回のケースでは Marpがあればやることなんて 決まってしまう
15. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 15 課題 • 結局完了などを人が確かめなければならず、次のタスクも人がトリガーを引かなければならない ◦ コラボ相手の方をSlackにご招待したとして、チャンネルにご参加いただいたことは人が確 認して、カレンダー調整用のタスクを人が起動しなければならない ◦ 特にアクションの結果を監視するのがハードル、 webhookなどがあれば受け取ればいい がそのためのインフラを設定するなど少しめんどくさい 設計してみたところ思ったよりも自動化にならないぞ、、、？となった
16. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 16 人とAIの共同型になってしまって工数削減にならない これは自動化して いると言える のだろうか、、？
17. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 17 課題 • 結局完了などを人が確かめなければならず、次のタスクも人がトリガーを引かなければならない ◦ コラボ相手の方をSlackにご招待したとして、チャンネルにご参加いただいたことは人が確 認して、カレンダー調整用のタスクを人が起動しなければならない ◦ 特にアクションの結果を監視するのがハードル、 webhookなどがあれば受け取ればいい がそのためのインフラを設定するなど少しめんどくさい 設計してみたところ思ったよりも自動化にならないぞ、、、？となった
18. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 18 課題 特にtoC向けのプロダクトでは、 Computer Use的な自動操作系が利用規約で禁止されている すべてリード系
19. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 19 学びまとめ • ある程度やることが決まっている場合は、 MCPである必要はない ◦ MCPの良さは自律型のエージェントに外部ソースにアクセスさせて情報収集やアクション をさせられるということ ◦ 一方で、やることが決まっている場合には APIでの呼び出しをコーディングAIに書かせて フローの中にAPIの呼び出しまで含めてしまえばいい ◦ 日常的なタスクをこなすAPIを書くのなんて”一瞬”になっていく世界 • 一方でZappier MCPのように抽象化してまとめてくれる層があるならそれを呼び出すのは便 利かもしれない ◦ 逆にハブサービスに依存した不安定さを許容する必要がある • 人とAIの共存型ではどうやっても生産性の向上に限界がある いろんな業務を自動化しようとしてみたところ案外難しいかった
20. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 20 FigjamでやったKPTの議事録 データ構造が理解できれば、音声から生成するよりも精度高く議事録を出せるのではないか
21. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 21 SlackでDevinに指示して KPTの議事録をまとめさせる すべての議事録は手で書きたくない！！
22. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 22 SlackでDevinに指示して KPTの議事録をまとめさせる Slack→Devin→Figma MCP Serverで、情報を取得しDevinが要約してSlack投稿 要約 投稿 指示 取得
23. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 23 普段の会議も最初以外は Cursorで自動化 本来ならばこれは完全な自動化ができるはず
24. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 24 会議議事録は本来完全自動化できるはず Zoom Webhook API Controller データ収集 AI 解析エンジン Zoom API 出力 Slack API API API OpenAI/ Claude/ Gemini
25. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 25 エラーを自動収集して自動 issue作成 Cloud Scheduler （定期実行） API Controller データ収集 AI 解析エンジン Sentry/ Cloud logging 出力 Jira/Github API API ファイルを検索して 原因特定ぐらいまでは行う OpenAI/ Claude/ Gemini API
26. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 26 学びまとめ • ある程度やることが決まっている場合は、 MCPである必要はない ◦ MCPの良さは自律型のエージェントに外部ソースにアクセスさせて情報収集やアクション をさせられるということ ◦ 一方で、やることが決まっている場合には APIでの呼び出しをコーディングAIに書かせて フローの中にAPIの呼び出しまで含めてしまえばいい ◦ 日常的なタスクをこなすAPIを書くのなんて”一瞬”になっていく世界 • 一方でZappier MCPのように抽象化してまとめてくれる層があるならそれを呼び出すのは便 利かもしれない ◦ 逆にハブサービスに依存した不安定さを許容する必要がある • 人とAIの共存型ではどうやっても生産性の向上に限界がある いろんな業務を自動化しようとしてみたところ案外難しいかった