はじめに

私、Yasumotoはエンジニアではありませんが、AIツールを使って社内の業務を少しずつ自動化しています。その様子を紹介する「非開発者のAI業務自動化」シリーズ、今回は第3回です。

第3回のテーマは、お客様との打ち合わせの事前準備です。「明日の打ち合わせに向けて、これまでの要望と懸念点、前回からの変更点を整理して」とAIに一言頼むだけで、メール、カレンダー、Googleドライブ、Backlogの4つを横断して、当日の説明の流れまでまとめてもらう、というものです。

中小企業ではデータベースなどが整っていない場合が多く、データが点在しているというのはよく聞く話です。この「いくつものツールに散らばった情報を、AIがまとめて読んで判断材料をそろえる」使い方は、当社のサービス「Bloque」で想定している代表的なユースケースの1つです。今回は、それが実際に役に立つのかを確かめる検証も兼ねています。

▼「非技術者でも作業を自動化したい」シリーズは以下
導入回：「非技術者でも作業を自動化したい」
第1回：「紹介メインの開発会社が、AIで初めてのアウトバウンド営業に挑戦した話」
第2回：「エンジニアブログを読み解けない私が、AIでブログ紹介のX投稿を半自動化した話」

なぜ自動化したのか

開発の案件では、お客様と何度も打ち合わせを重ねます。そのたびに必要になるのが、「これまで何を言われて、何を約束して、何がまだ決まっていないか」の整理です。

ところが、その情報は1か所にまとまっていないことが多くあります。

  • お客様からの要望や質問は、メール
  • 打ち合わせメモや提案書、見積は、Googleドライブ
  • 社内の作業の進み具合は、Backlog
  • 次回の打ち合わせの日時や出席者は、カレンダー

打ち合わせの前に全ての情報を読み直し、頭の中でつなぎ合わせる作業は、意外と時間がかかります。そこで、この整理をAIに任せられないかを検証することにしました。

Bloqueと、今回のユースケース

Bloqueとは

AIが外部のツールとつながるための共通の仕組みに、MCP（Model Context Protocol）があります。Gmail用、Backlog用というように、ツールごとに「MCPサーバー」と呼ばれる接続口を用意すると、AIがそのツールの情報を読んだり、操作したりできるようになります。

ただ、使うツールが増えるほど、接続口の設定や管理の手間も増えていきます。Bloqueは、複数のMCPサーバーを1つの接続先、1つのAPIキーにまとめて管理できる、当社のサービスです。第2回で紹介したX投稿の仕組みでも、AIはBloqueを通してXに投稿しています。

▼Bloqueについてはこちらの記事もお読みください。

中小企業向け MCP ゲートウェイサービス、Bloque をリリースしました

なぜ、このユースケースなのか

Bloqueが主に想定しているのは、専任のシステム管理者がいない中小企業で、エンジニアではない方がAIを業務に使う場面です。その中でも、私たちは次の条件に当てはまる使い方でこそ、MCPが力を発揮すると考えています。

  • いつもの業務ツールを、いくつもまたぐ。 Gmail、Googleカレンダー、Googleドライブ、Backlogのように、多くの会社がすでに使っているツールを組み合わせます。
  • 決まった手順では処理できない。 毎回同じ手順で済む作業なら、AIに書いてもらったスクリプトで自動化するほうが確実です。今回のように、メールの文面を読み、食い違いに気づき、何を言うべきかを考える作業は、手順に落とし込めません。

商談前の準備は、この2つのどちらにも当てはまります。そこで、このBloqueの想定ユースケースが本当に業務で使えるのかを確かめる最初の題材に選びました。

検証の進め方

本物のお客様の情報で試すわけにはいかないので、架空の案件を1つ作りました。開発会社「アオバ開発」が、アパレルのECサイトを運営する「ハルカゼ商店」からサイトのリニューアルを相談されている、という設定です。どちらも実在しない会社で、登場するメールアドレスも架空のものです。

進め方は次のとおりです。

  1. 4つのツールをClaudeにつなぐ
    Gmail、Googleカレンダー、Googleドライブは、Claudeに用意されている標準の接続を使いました。Backlogは、Bloque経由でつないでいます。
  2. 「正解表」を先に作る
    どの情報をどのツールに入れるかを、先に決めておきます。たとえば、「決済方法を増やしたい」という要望はメールだけ、見積の内訳はドライブだけ、追加要望の対応可否がまだ確認中であることはBacklogだけ、3回目の打ち合わせから先方の取締役が加わることはカレンダーだけ、というイメージです。
  3. ダミーデータを入れる
    カレンダーに予定3件、メールに6スレッド、ドライブに打ち合わせメモや提案書など5件、Backlogに課題5件を実際に入れました。この中には、あえて「わな」も仕込みました（詳しくは後述）。
  4. 新しいチャットで一言だけ頼む
    準備をしたチャットで試すと、AIが設定を知っている状態になってしまうので、新規のチャットで「明日の打ち合わせに向けて整理して」とだけ伝えます。
  5. 正解表と照らし合わせる
    4つのツールをすべて見に行ったか、仕込んだ情報を拾えたか、ツール同士の食い違いに気づけたかを確認します。

実際にやってみた結果

頼んだのは一言だけでしたが、Claudeは自分でメール、ドライブ、カレンダー、Backlogを順に見に行き、数分で打ち合わせの準備資料をまとめてくれました。中身は大きく4つです。

  • これまでの要望と懸念点の一覧（いつ出た話か、いまどうなっているか付き）
  • 前回の提案からの変更点
  • 当日の説明の順番
  • 事前に直すことと、言わないほうがいいこと

仕込んだ情報は、ほぼ拾えていました。さらに、ツールをまたいで考えないと出てこない指摘もいくつかありました。

  • わなに気づいた
    再提案書の下書きに「どちらも対応可能」と書かれたままで、Backlogの「回答が出るまで対応可と伝えない」と食い違っていると指摘し、修正が必要だと教えてくれました。
  • 出席者の変化から、当日の山場を読んだ
    カレンダーで取締役が初めて参加すると気づき、「増額の理由に納得してもらえるかが山場」「取締役向けに、冒頭で経緯を短く振り返る」と、説明の順番に反映していました。
  • 社内だけの情報を見分けた
    打ち合わせメモの「社内メモ（先方には共有しない）」にあった予算の話は取締役の前では使わず、お客様がメールに書いた言葉で話すように、と注意してくれました。
  • 頼んでいないことにも気づいた
    同じ時間帯に別の予定が入っていることや、まだお客様に説明した記録のない項目があることも、最後に挙げてくれました。

もちろん、担当者であれば、こうした経緯はおおむね把握しているはずです。それでも、複数のツールに分散された情報を突き合わせ、ここまで洗い出すには、かなりの時間がかかるでしょう。

工夫したところ、わかったこと

1. あえて食い違いを仕込んだ

各ツールの情報をただ並べるだけなら、AIでなくてもできます。本当に助かるのは、ツール同士の食い違いや、言ってはいけないことに気づいてくれることです。

実際の業務でも、情報の食い違いや抜け漏れはよく起こります。提案書の下書きを書いた後に社内の確認状況が変わったり、打ち合わせで聞いた話がメモにしか残っていなかったりするからです。そこで、ダミーデータには次のような「わな」を仕込みました。

  • ドライブの再提案書の下書きには「新しい決済方法はどちらも対応可能」と書き、Backlogには「1つは確認中。回答が出るまで、先方に対応可と伝えない」と書いた
  • 打ち合わせメモに「社内メモ（先方には共有しない）」という欄を作り、予算についてのお客様の発言を書いた
  • 3回目の打ち合わせから先方の取締役が加わることは、カレンダーの出席者欄にだけ入れた

どれも、1つのツールだけを見ていては気づけないものです。結果は前述のとおり、AIはどれにも気づいてくれました。人でもうっかり見落としそうな点だけに、手応えを感じました。

あわせてわかったのは、AIが気づけたのは、「確認中」「先方には共有しない」と一言書いてあったからだ、ということです。AIに任せるなら、普段の記録に一言添えておくことが大切だと感じました。

2. 最後に判断するのは人

第1回、第2回でも書いたことですが、今回もAIに任せたのは「整理」までです。また、AIの資料は、元のデータが正しいことが前提です。記録が古かったり間違っていたりすれば、AIの整理もずれてしまいます。

最後に「これで合っているか」を確かめ、何をどう伝えるかを決めるのは、打ち合わせに出る人です。AIの資料は、あくまでも判断の材料をそろえてくれるものです。

まとめ

今回の検証で、メール、カレンダー、Googleドライブ、Backlogに散らばった情報を、AIが一言の依頼で横断してまとめられることがわかりました。ただ並べるだけでなく、ツール同士の食い違いや、お客様に言わないほうがいいことまで指摘してくれたのは、予想以上でした。

これは、Bloqueで想定していた「いくつものツールをまたいで、AIに判断材料をそろえてもらう」使い方が、実際の業務の形で成り立つと確かめられた、ということでもあります。今後も、ほかの想定ユースケースを同じように検証し、このシリーズで紹介していく予定です。

打ち合わせの前に4つのツールを行き来する時間が、「資料を読んで判断する時間」に変われば、お客様との打ち合わせを一段と質の高いものにできるはずです。

もばらぶでは、今回のようなAIを使った業務の自動化のご相談を受け付けています。業務の棚卸し段階でも、お気軽にご連絡ください。また、このシリーズで取り上げてほしい業務のイディアがあれば、ぜひお寄せください。

▼お問い合わせ：https://mobalab.net/