Slide 1

Slide 1 text

© LayerX Inc. お客様から⼤量の質問は Slackで"真打エージェント"がお答えいたしましょう 2025/11/27 AI Ops Community Vol.1 ~私の考えた最強AI-Agentを⾒てくれ!~ @kosafe

Slide 2

Slide 2 text

⾃⼰紹介

Slide 3

Slide 3 text

© LayerX Inc. 3 ⾃⼰紹介 ⼩﨑 鉄平 (こさき てっぺい) 株式会社LayerX バクラク事業部 Bizops部 セールスサポートチーム 略歴 KDDI株式会社 (2013〜2021) ‧愛知県にてauショップ/量販店の営業 ‧東京本社にて店頭接客を受けたお客様へ送付するアンケート関連業務 株式会社オープンエイト(2022〜2023) ‧CSopsとしてカスタマーサクセスの裏側の業務、Salesforceのアドミンとして契約周りを整備 株式会社LayerX(2024〜) ‧CSops→Bizops 営業活動の最適化を促進  :kosafe  :kt_feee   お話したい⽅はこちら 開発経験はありません!

Slide 4

Slide 4 text

会社紹介

Slide 5

Slide 5 text

© LayerX Inc. 5 会社紹介 すべての経済活動を、 デジタル化する。 Mission ⼈類の未来をより良くする。 そのために私たちは、テクノロジーの可能性を探求し、 経済活動における複雑で⼤きな課題に挑む。 仕事や暮らしの中にある摩擦が解消され、 それぞれの創造⼒が発揮されている。 そんな希望あふれる優しいデジタル社会を、 未来に残していくために。

Slide 6

Slide 6 text

© LayerX Inc. 6 会社紹介 出典: シリーズBで150億円を調達。エンジニアの採⽤を強化し、AIエージェント事業をさらに加速 / ニュース / 株式会社LayerX

Slide 7

Slide 7 text

© LayerX Inc. 7 会社紹介 ⾦融基盤AI-DX エンタープライズ向け AIプラットフォーム コーポレートAI-SaaS Fintech事業 Ai Workforce事業 バクラク事業

Slide 8

Slide 8 text

© LayerX Inc.  8 バクラクの事業領域 Coming Soon AIエージェント HCM領域 稟議・ワークフロー 領域 BSM / ARM領域 Payment 領域 Coming Soon

Slide 9

Slide 9 text

はじめに

Slide 10

Slide 10 text

© LayerX Inc. 10 LayerXは「Bet AI」を⾏動指針の1つに掲げています はじめに 出典: 私たちについて LayerXは、AIを10年に⼀度のパラダイムシフトと捉えこの未来にBetする。 迷ったときこそAIの進化を信じ、AIに賭ける選択をしよう。

Slide 11

Slide 11 text

© LayerX Inc. 11 AIを「意識して使う」のではなく 業務の中にAIを溶け込ませる はじめに

Slide 12

Slide 12 text

もくじ

Slide 13

Slide 13 text

⽬次 Agenda ● 「私の考えた最強AI - Agent」について ● 実装の裏側 ○ 利⽤している技術 ○ 設計思想 ● 効果 ● まとめ

Slide 14

Slide 14 text

「私の考えた最強AI - Agent」について

Slide 15

Slide 15 text

© LayerX Inc. 15 「私の考えた最強AI - Agent」について 特徴 ● お客様からの質問表/RFI(Request For Information)に、AIが回答を⾃動⽣成 ● 社内コミュニケーションの中⼼のSlackから、1メンションで呼び出せる ● お客様から届いたExcelファイルを解析し、依頼者にExcelファイル(回答記載済み)で戻す Shinuchi_Agent

Slide 16

Slide 16 text

© LayerX Inc. 16 「私の考えた最強AI - Agent」について ※補⾜ ● 今回はデモのために数問だけにしています ○ 10⽉後半の1質問表あたりの問題数は平均38.3問でした(外れ値除く) デモ(動画)

Slide 17

Slide 17 text

実装の裏側

Slide 18

Slide 18 text

© LayerX Inc. 18 実装の裏側 ● RAG Retrieval-Augmented Generation(検索拡張⽣成) ○ 参照先 ■ バクラクのサポートページ(ヘルプページ) ■ バクラクの規約 ■ バクラクの運⽤DB(CSオンボーディングで得られた知⾒を貯めるNotionDB) ● n8n ○ 次ページ参照 利⽤している技術 RAGについては、弊社Tomoaki Kitaokaの以下の資料などをご確認ください ‧バクラクの AI-BPO を⽀える AI エージェント  〜とそれを⽀える Bet AI Guild〜 ‧Amazon Bedrock Knowledge Basesで実現する"元のリンクとセット"で検 索できるRAG

Slide 19

Slide 19 text

© LayerX Inc. 19 実装の裏側 利⽤している技術 1. Slackでbotメンション a. 起動呪⽂+解析ファイルを添える b. 起動呪⽂で後続の表⽰を変更 2. モーダルから必要情報を⼊⼒ a. ⼊⼒情報を保有してSubフローへ 1. 解析ファイルを⼀時的にGoogleドライブへ a. スプレッドシートへ変換して編集 2. 解析+⼊⼒情報をRAGに渡して回答⽣成→書込 3. 再度Excel形式に戻してSlackメンション 【本ページ】 【次ページ】

Slide 20

Slide 20 text

© LayerX Inc. 20 実装の裏側 利⽤している技術

Slide 21

Slide 21 text

© LayerX Inc. 21 実装の裏側 利⽤している技術

Slide 22

Slide 22 text

© LayerX Inc. 22 実装の裏側 ユーザーは「お客様から質問表を受け取った忙しいフィールドセールス」 常に以下が悩みの種 ● 膨⼤な量の質問表を対応しながら、他の商談のハンドリング ○ 1つの質問表への回答だけで0.5-1営業⽇ ○ さらに新しい商談+検討中のお客様との終わりなき対応(⽉末はさらに過酷) 設計思想 ● 社内のチャットbotも優秀だけど… ○ どうしても1質問1回答なので、1つ1つ対応するとめちゃめちゃ時間がかかる ○ でもサポートページを回遊して答えを⾃分で作る⽅がもっと苦しい →結果、商談がない時間でせっせと1問ずつ回答を作成… (本当は追客や新規商談の準備もっとしたい…)

Slide 23

Slide 23 text

© LayerX Inc. 23 実装の裏側 全ページの苦しみの裏は、以下の3つでは? ● 受け取った質問表(基本Excel)だけでなんとかしたい ○ 加⼯や変換はいらない、とにかく⼿元の質問の⼭を少しでも切り崩したい ○ ExcelはExcelのままでAI回答が欲しい csv変換なんてやってる暇ない 設計思想 ● AIが回答を⽣成した後、ファクトチェックの⼿間も限界まで減らしたい a. 責任を持つために⼈間がチェック+修正するとしても、 正しい参照元(サポートサイト)に簡単にアクセスできるようにしたい ● 普段触るツール以外は使⽤したくない ○ そもそも新しいツール覚える時間を取りたくない ○ 必要最低限のインプットで使いたい

Slide 24

Slide 24 text

© LayerX Inc. 24 実装の裏側 ● 受け取った質問表(基本Excel)だけでなんとかしたい ○ 加⼯や変換はいらない、とにかく⼿元の質問の⼭を少しでも切り崩したい ○ ExcelはExcelのままでAI回答が欲しい csv変換なんてやってる暇ない 設計思想 ユーザーの⼿離れの良さを追及し、「Excelを⼊れたらExcelが返ってくる」体験を重視

Slide 25

Slide 25 text

© LayerX Inc. 25 実装の裏側 ● 普段触るツール以外は使⽤したくない ○ そもそも新しいツール覚える時間を取りたくない ○ 必要最低限のインプットで使いたい 設計思想 モーダルをHTTPリクエストで構築し、⼊⼒の迷いを省略する形で実装 ※シート名⼊⼒はプルダウン式、⼊⼒ミスを軽減して使いやすい設計へ ※頻繁な利⽤例を記載 (個別調整する場合がない なら固定値でもいいかも)

Slide 26

Slide 26 text

© LayerX Inc. 26 実装の裏側 ● AIが回答を⽣成した後、ファクトチェックの⼿間も限界まで減らしたい ○ 責任を持つために⼈間がチェック+修正するとしても、正しい参照元(サポートサイ ト)に簡単にアクセスできるようにしたい 設計思想 質問回答の後に参照URLを表記できるようにプロンプトを調整し、ワンクリックで検証先へ

Slide 27

Slide 27 text

効果

Slide 28

Slide 28 text

© LayerX Inc. 28 効果 ● 10/17-10/30のデータをとったところ、⽉90hの削減 ○ 回答を⽣成した質問:1091問 ○ 削減された時間:45h/14⽇間 → 1ヶ⽉だとだいたい90h 実際の業務最適化の効果 修正難易度 Shinuchi開始後 これまで 1から作成(全直し) 5分 x 25問 = 125分(2h) 5分 x 100問 = 500分(8.3h) 少し修正 3分 x 25問 = 75分 (1.25h) - 修正なし 1分 x 50問 = 50分 - 合計 250分(4.1h) 500分(8.3h)

Slide 29

Slide 29 text

まとめ

Slide 30

Slide 30 text

© LayerX Inc. 30 まとめ ● 理想とするAIエージェントは「アンビエント AIエージェント」 ○ 今のShinuchiはワークフロー+AIの要素が強い ■ ユーザーは(ほぼ)努⼒なしでもAI利⽤はできるが、さらに気づかれない「溶け込み ⽅」が必要 ○ アンビエント AIエージェントは「チャットではない、受動的なトリガー(ボタンクリッ ク、申請でsubmit、メール受信やカレンダー登録...etc)から起動するAgent 」 ○ ユーザーに最⾼のタイミングでパスを出せるAIエージェントカッコよくないですか? 今後⽬指したいAIエージェント LayerXは、お客様向けのバクラクはもちろんのこと、営業⽣産性でもAIをフル動員して 「AI時代に最⾼のパフォーマンスを発揮できる」会社を⽬指します

Slide 31

Slide 31 text

© LayerX Inc. 31 ● LayerXでは、⼀緒にAIを使って「すべての経済活動を、デジタル化する」仲間を⼤募集中!!! ● 興味を持たれた⽅は是⾮ jobs.layerx.co.jp へアクセスしてください!!! ● とりあえずおしゃべりして話を聞きたいよ、という⽅はこちらまで!!! 【バクラク】ビジネスオペレーションスペシャリスト 【バクラク】経営企画‧事業企画 We are hiring!!! おわりに

Slide 32

Slide 32 text

おわり