1. Agent Routing Engine
依頼の内容・緊急度・チャネル・担当領域を読み取り、最適なAIエージェントを自動で選定。 一次対応の迷いを減らし、初動スピードを大幅に改善します。
- 問い合わせ種別の自動分類
- 役割別エージェントへの自動配車
- 優先度に応じた分岐ルール設計
マルチエージェント運用を、現場の武器に。
複数のAIを 配車・指揮・実行 する、新しい業務基盤。
問い合わせ対応、リサーチ、見積もり作成、社内連携、Slack通知まで。 AI Agent Dispatchは、目的に応じて最適なAIエージェントを呼び分け、 人の判断を残したまま業務を一気通貫で前に進めるオペレーションOSです。
最大72%
初動対応の時間を短縮
24/7
AIエージェントが常時待機
1つのUI
現場の依頼窓口を統合
routing
問い合わせを自動トリアージ
内容に応じて営業、CS、制作、調査系エージェントへ振り分け。
execution
依頼から実行までを短縮
人の待ち時間を減らし、最初の一手をAIが即時に開始します。
09:41
Dispatch Live
Live Ops
依頼が来た瞬間、最適なAIが動き出す。
Slack・フォーム・社内チャットから入った依頼を一本化し、 条件に応じて担当エージェントを自動で起動します。
見積もり依頼を解析
営業エージェントが内容確認中
active
FAQ候補を自動提案
CSエージェントが回答を生成
ready
競合調査を開始
Researchエージェントが情報収集中
run
visibility
いま何が進んでいるかを可視化
各エージェントの状態、成果物、承認待ちを1画面で確認できます。
governance
承認ポイントを残したまま自動化
勝手に送らない、勝手に公開しない。人の判断を挟む前提で設計。
Problem
AIを入れたのに、現場が速くならない理由。
多くの組織では、AIツールは増えたのに「どのAIを、いつ、誰が、どう使うか」が属人化したまま。 その結果、依頼の初動が遅く、回答品質も安定せず、結局人が全部ハンドリングしています。
現場で起きがちな3つの詰まり
01
入口がバラバラで、依頼が埋もれる
フォーム、メール、Slack、口頭依頼に情報が散在し、緊急案件でも気づくのが遅れます。
02
AIの役割分担が決まっていない
調査、草案、返信、要約、連携処理を同じ人が都度判断。再現性が低く、運用も続きません。
03
成果物は出るが、業務フローに乗らない
AIが生成したテキストが最終成果物にならず、転記・整形・共有・承認で再び人手が必要になります。
Solution
AI Agent Dispatchは、AI活用を「運用」まで設計する。
単体のAIチャットではなく、役割を持った複数エージェントを配車し、 判断・実行・連携・承認をひとつの流れとして扱う。だから現場で回ります。
人の判断を残しつつ、初動と反復を自動化
AI Agent Dispatchは、依頼の受付からエージェント起動、成果物作成、承認待ち、通知までをつなぎ込み、 「AIを使った」ではなく「AIで前に進んだ」状態をつくります。
依頼内容を読んで最適な担当AIへルーティング
営業・CS・制作・調査・バックオフィスなど役割別にディスパッチ。
標準化されたプロンプトとフローで品質を平準化
誰が依頼しても同じ土台でスタートするから、属人化が減ります。
Slack・メール・ファイル・CRMまで接続可能
生成して終わりではなく、実務のシステムへ受け渡しまで設計します。
Dispatch Board
業務リクエストの受付から完了までを一元管理
12 agents online
Incoming
lead
09:45
新規問い合わせの一次分析
フォーム送信内容を解析し、温度感・業種・ニーズを分類。
ops
09:49
週次レポートの素材収集
複数ソースからKPIデータを回収し、要約の準備を開始。
Active Agents
sales
agent-03
提案仮説を作成
対象業界と課題パターンをもとに、提案骨子をドラフト化。
research
agent-08
競合比較表を生成
公開情報を取得し、主要機能・価格・導入難易度を整理。
Approval & Delivery
review
manager
送信前チェック
AIが作成した返信案を確認し、1クリックで送信または修正。
done
09:58
Slackへ進捗通知
完了報告と次アクションを関係者へ自動連携。
Features
主要機能3つで、AI活用を現場実装まで引き上げる。
ただ高性能なモデルをつなぐだけでは足りません。ルーティング、制御、接続。 この3点を押さえることで、AI活用は「実験」から「運用」に変わります。
2. Human-in-the-Loop Control
外部送信、公開、承認、重要判断などのポイントでは必ず人間が介在。 現場に任せられる自動化と、事故を防ぐガバナンスを両立します。
- 承認フローとレビュー待ちの可視化
- 変更履歴・監査ログの追跡
- 誤送信や暴走を防ぐガードレール
3. Workflow Integration Layer
Slack、メール、Google Drive、CRM、社内DBなどと接続し、AIの成果物をそのまま業務に流し込みます。 コピペ運用を減らし、最後のひと手間まで自動化します。
- 通知・保存・同期まで一気通貫
- 既存業務ツールとの接続設計
- 部署ごとの運用フローに合わせた拡張
Pricing
フェーズに合わせて始められる3つの料金プラン。
まずは1業務から検証し、成果が見えたら全社運用へ拡張。AI導入をPoC止まりにしないための設計です。
Starter
¥98,000
/ 月
まずは1つの窓口業務や定型フローから始めたい小規模チーム向け。
- 1ユースケース導入
- 最大3エージェント構成
- Slackまたはフォーム連携
- 月次レビュー1回
初期設計費は別途。最短2週間で導入可能。
Most chosen
Growth
¥248,000
/ 月
部署単位でAI活用を定着させ、複数業務に横展開したい企業向けの標準プラン。
- 3〜5ユースケース設計
- 最大10エージェント構成
- 承認フロー・ログ管理対応
- Slack / メール / Drive連携
- 月2回の改善ミーティング
AI導入の成果指標設計まで伴走します。
Enterprise
Custom
個別提案
全社展開、複数部署横断、独自ガバナンス、既存システム接続が必要な大規模導入向け。
- 全社設計・個別要件定義
- SSO / CRM / DB / API連携
- 監査・セキュリティ設計支援
- 専用サポートと運用伴走
業界要件や社内ルールに合わせてカスタマイズ可能。
Voices
ユーザーの声：導入後に変わったのは、AIの精度より「回り方」。
単発の自動化ではなく、現場の依頼処理そのものが滑らかになる。そんな変化を感じたチームの声です。
“
以前は問い合わせ対応の一次整理だけで午前中が終わっていたのに、今はAIが振り分けと草案作成まで済ませてくれる。 メンバーは判断と提案に集中できるようになりました。
CS
SaaS企業 カスタマーサクセス責任者
月間問い合わせ 1,200件規模
“
AIツール自体は色々試してきたけど、現場で使い続けられたのは初めて。 承認ポイントが明確で、Slackに自然に馴染むから運用が止まりませんでした。
OP
マーケティング支援会社 事業責任者
提案作成と定例レポート業務に導入
FAQ
導入前によく聞かれること。
技術導入のハードル、セキュリティ、既存ツールとの相性まで。実運用を前提にした質問に答えます。
Q. ChatGPTやClaudeを使っているだけでも導入価値はありますか？
あります。単体AIの活用は個人最適に強い一方、組織運用では「入口・役割・承認・連携」の設計が不足しがちです。 AI Agent Dispatchは、そこを業務フローとして整えるための仕組みです。
Q. どんな部署・業務から始めるのが向いていますか？
問い合わせ対応、営業一次対応、提案準備、定例レポート、情報収集、社内申請整理など、 反復性がありつつ判断ポイントが明確な業務から始めるのが最も成果が出やすいです。
Q. AIが勝手に外部送信してしまうことはありませんか？
重要アクションには承認フローを設ける前提で設計します。レビュー待ち、送信前確認、監査ログを残せるため、 自動化しつつ統制を保てます。
Q. 自社の既存ツールや独自運用に合わせられますか？
はい。Slack、メール、Google Workspace、CRM、データベースなどとの接続を前提に、現場のフローに合わせて設計します。 既存の運用を壊さず、無理なく組み込む進め方が可能です。