セミナー動画「特定担当の判断に依存し、属人化で案件が滞留していませんか？ ～東大松尾研発スタートアップが語る、AIエージェント×人の最適分業設計～」を公開します。


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■ 本ウェビナーの概要

生成AIは「回答」から「実行」へ、業務を動かす段階に
生成AIの活用は、情報を検索して答える段階から、業務手順に沿ってタスクを進める段階へと広がっています。
問い合わせ対応や社内ナレッジ活用に加え、申請・確認・チェック・作成といった一連の業務を“止めずに回す”
ための仕組みとして、AIエージェントへの関心が高まっています。

少数担当に審査が集中し、案件が滞留・属人化しやすい
リーガル審査のように、専門知識を持つ少人数が確認を担う業務では、審査の集中がそのまま案件の滞留につながりやすくなります。
チェックする観点がある程度定まっているにもかかわらず、手作業の確認や差し戻し対応が積み重なり、リードタイムが伸びる。
結果として、業務が属人化し、スピードと品質の両立が難しくなります。
こうした“専門業務の詰まり”は、機会損失や利益インパクトにも直結します。

AIと人の最適分業をデザインし、使われるAIエージェントへ
本セミナーでは、 AIエージェントと、チャットボットで用いられるRAGの違い を整理したうえで、
AIエージェントが向いている仕事／向いていない仕事 を具体的に解説します。
あわせて、製造業のデータ分析、ワークフロー自動作成、リーガル審査（規程・法規・社内ルールに基づくチェック業務）
をAIで支援する事例などの事例を通じて、少数の専門担当に集中しがちな業務をどのように自動化し、滞留を減らしていくかを紹介します。
東大松尾研発スタートアップAImondo は、 業務設計〜運用定着まで一気通貫で伴走 し、 現場で使われるAIエージェント導入 を支援します。

こんな方におすすめ
・特定の担当者に業務が集中し、処理の滞留や属人化が起きやすい業務を改善したい管理職／業務責任者の方
・チャットボット（FAQ/RAG）の対応範囲に限界を感じ、“実行”まで担えるAIエージェントを検討したい方
・自社での開発リソースが乏しく、無理なく始められる生成AI構築法を探している方