学ぶ
会話・資料が、会社のノウハウになる
アクセス権の範囲内で、会話・資料・判断から会社の手順や判断基準をAIが学び、スキルとして蓄積します。
AI社員プラットフォーム ― AIに会社を学ばせる
人が「AI社員」を育て、会社の仕事に定着させる
導入したAIの多くは、まだ成果に届いていません。原因は性能ではなく「定着しないこと」。AGTOは、会社のノウハウを学んだAIを「AI社員」として育て、人の承認のもとで日々の業務に定着させます。
アクセス権の範囲内で、会社の資料・会話・判断からノウハウを学習。使うほど賢くなり、毎日の業務フローに自然に組み込まれます。
Why AGTO
「学ぶ・働く・見える」で、AIを定着させる
会社のノウハウを学んだAIが「AI社員」として働き、依頼・承認・成果・コストが仕事単位で見える。だから、現場に定着します。
働く
学んだAIが「AI社員」として働く
蓄積したスキルを土台に、役割を持ったAI社員が業務に配属され、人の承認のもとで仕事を担当します。
見える
依頼・承認・成果・コストが仕事単位で見える
仕事（Objective）ごとに、誰が承認し・何を出し・いくらかかったかを記録する「仕事台帳」で追えます。
定着
毎日の業務フローに組み込まれる
新しいツールを覚えるのではなく、いつもの業務の中にAI社員がいる。使うほど賢くなり、定着します。
Problem
なぜ、導入したAIは使われないのか？
生成AIの多くは、まだ事業成果に届いていません（MIT NANDA は95%の組織が明確なリターンを得られていないと報告）。原因は性能ではなく「定着しないこと」。AIが現場の仕事に組み込まれていないからです。
1
使う側に依存
プロンプト力が要り、一部の人しか使えない
AIを使いこなすための努力が個人に委ねられ、得意な一部の社員以外には広がりません。
2
飽きて止まる
導入直後がピークで、使われなくなる
最初は触っても、業務の中に組み込まれないまま、いつのまにか使われなくなります。
3
効果が不明
効いているか分からず、PoCで止まる
コスト・効果・リスクが見えないまま、本番展開の判断がつかず止まってしまいます。
How AGTO Works
会話が、会社のノウハウに変わるループ
アクセス権の範囲内で、AIが候補を出し、人が確認した内容だけをスキルとして蓄積します。蓄積されたスキルはAI社員のスキルとして再利用され、使うほど賢くなります。
Knowledge Loop
スキルを育て、業務に戻す
Input
ノウハウを拾い上げる
現場のやりとり、資料、FAQ、定例報告、AIへの依頼、フィードバックから手順や判断基準を抽出します。
Learn
スキルとして育てる
担当者が確認・編集・承認した内容を、AIが再利用できる業務ノウハウの単位として管理します。
Reuse
次の業務へ戻す
質問対応、未読整理、定例確認、承認待ち、通知、レポートへ戻して、回答で終わらない学習ループを作ります。
Use Cases
ナレッジで終わらず、確認・通知・実行までつなげる
一度きりの検索・要約で終わらせず、日々のやりとりから生まれたノウハウを、質問対応、未読整理、定例確認、承認待ち、通知、レポートに戻します。
AGTO 01
Q&A
質問対応を標準化する
過去のやりとり、資料、FAQ、スキルを参照し、手順や判断基準に沿った回答を返します。
回答の属人化を減らす
参照元つき回答関連スキル提示
AGTO 02
Digest
未読と論点を整理する
未読の要約だけでなく、決定事項、未解決論点、次のアクション、関連スキルをまとめます。
確認時間を短縮する
決定事項抽出次アクション整理
AGTO 03
Routine
定例確認・承認待ちを自動で回す
毎朝の確認、週次レポート、期限リマインド、承認待ちチェックをスキルに沿って回します。
確認漏れを減らす
期限リマインド承認待ち確認
AGTO 04
Proactive AI
抜けやすい確認を先回りで提案する
蓄積したノウハウとフィードバックをもとに、抜けやすい確認、報告、次の対応を提案します。
対応の遅れを減らす
先回り提案フィードバック反映
Why AI Native
チャットにAIを足したのではなく、AIネイティブの業務基盤
SlackやTeamsは「人が会話する」ために作られ、AIは後付けのボットです。AGTOは最初から、AIがメンバーとして会話に入り、ノウハウを学び、業務システムまで動かすことを前提に設計しています。
Multi-LLM
複数のAIを会話で使い分ける
従来のチャット＋AIボット
後付けのボットは1つのモデルに固定され、用途で選べません。
AGTO（AIネイティブ）
@Claude @GPT @Gemini @Grok を会話で直接指名。タスクの重さに応じて最適なモデルへ自動で振り分け、特定ベンダーに縛られません。
Self-improving
会話がそのままノウハウになる
従来のチャット＋AIボット
会話は流れて消え、良い回答や判断も組織に残りません。
AGTO（AIネイティブ）
高評価のやりとりからQ&Aを抽出し、人の承認を経てスキル化。使うほど組織の標準手順が増え、AIが賢くなります。
Tool Use
AIが業務システムを操作する
従来のチャット＋AIボット
AIは「答える」だけで、CRMや資料の操作は人が別ツールで行います。
AGTO（AIネイティブ）
HubSpotの商談更新やGoogle Workspaceの操作までAIが実行。書き込みは承認（HITL）を通して安全に反映します。
Proactive
AIの方から情報が届く
従来のチャット＋AIボット
聞かれたときだけ答える、受け身のチャットボットです。
AGTO（AIネイティブ）
未読要約や抜けやすい確認をAIが先回りで提案し、毎朝のダイジェストとして自動で配信します。
サービス比較詳しく見る
AI Employee
会社を学んだAIが、AI社員として担当を持つ
蓄積したスキルを土台に、役割・トーン・制約を定義したAIペルソナをチャンネルに配置。ルーチンで自律的に実行して結果を投稿します。使えるツールはホワイトリストで制限し、高リスクな操作は人の承認を必須にします。
AIを「使う」のではなく、AI社員を「育てる」
受け身のチャットボットではなく、会社を学んだAIが役割を持ったメンバーとして働きます。学習が進むほど、ルーチンと承認ゲートで任せられる範囲を段階的に広げられます。
役割・トーン・制約を定義
使えるツールはホワイトリスト
高リスク操作は承認（HITL）必須
実行はすべて監査ログに記録
01
リサーチ社員
情報収集と要約を担当し、論点と出典を整理して投稿します。
02
DevOps社員
障害検知や定例チェックを監視し、状況をチャンネルに報告します。
03
コンテンツ社員
下書き作成や校正を担当し、レビュー用にまとめて提出します。
04
BizOps社員
数値集計や定例レポートを作成し、決まった時間に共有します。
AI社員詳しく見る
Product Demo
抽出、承認、ルーチン化、監査まで画面で確認する
抽象イメージではなく、AIが候補化した判断基準を人が確認し、次の質問・確認・レポートへ再利用し、誰が何を変更したか追跡できる流れを見せます。
01候補化
よくある判断基準をAIが候補化
AIが学習した手順・判断基準・確認ルールを候補として集め、担当者がレビューできます。
02承認
人が確認した内容だけを業務に反映
承認されたスキルを、質問対応、未読整理、確認業務、ルーチン実行に再利用します。
03
業務用途に再利用
1
質問対応
スキルを参照してチームの文脈で回答
2
未読整理
決定事項・未解決論点・次アクションを整理
3
Routine
期限・承認待ち・週次報告を定期確認にする
4
先回り提案
必要な確認や次の対応を先に提示
5
標準手順の共有
承認されたスキルをチームや拠点ごとに共有
6
監査ログ
誰が何を承認・変更したか追跡
回答、検索、要約で終わらせず、スキルを次の確認、通知、レポート、Routine実行に戻すことがAGTOの中核です。
Governance
AIに任せる範囲を、人が管理できる
AGTOは、AIが参照する情報、使うスキル、実行できる範囲を管理できます。人の承認、権限、監査ログ、Version / Rollbackにより、業務に合わせて段階的に任せる範囲を広げられます。
勝手に動くAIではなく、人が管理できるAI業務基盤として使う
対象データ、権限、除外情報、承認者、保持期間、Routineの実行範囲を最初に決めます。AIが何を見て、なぜ提案し、どこまで実行したかを確認できる状態で運用します。
権限に基づく参照制御
ユーザー、チーム、ロールごとに、AIが参照できる情報と実行できる範囲を管理します。
ロール別アクセス
除外データ設定
参照元の明示
回答や提案に使ったやりとり、資料、FAQ、スキルを確認できる状態にします。
参照データ管理
根拠の確認
人の承認（HITL）
AIが提案したスキル変更や実行内容は、人が確認・編集してから業務に反映します。
レビュー担当者
承認ログ
Version / Rollback
スキルの変更履歴を管理し、誤った更新や運用に合わない変更を必要に応じて戻せます。
変更履歴
復元運用
仕事台帳（成果・コストが仕事単位で見える）
利用量だけでなく、仕事（Objective）ごとに依頼・承認・成果・コスト・失敗理由までを記録。効果が数字で見えるので、PoCで止めず全社展開の根拠になります。
成果・コスト
承認・失敗理由
監査ログ
誰がどのスキルを承認・変更したか、どの確認業務やRoutineに使われたかを追跡します。
監査ログ
実行履歴
AIガバナンス詳しく見る
Pilot
まずは、1チームのノウハウをスキル化して検証する
データ範囲と権限を確認したうえで、Q&A候補、スキル候補、Digest、Routine、承認フロー、監査ログを小さく検証します。
FAQが整備されている場合は、既存FAQから回答品質を検証できます。FAQがない場合は、議事録、業務資料、現場のやりとり、定例報告から開始します。小さく検証する
1
Day 1-2
対象チーム・業務・利用データ範囲を選定
対象データ、権限、除外ルール
2
Day 3-5
やりとり、FAQ、議事録、資料、定例報告を接続・投入
初期データセット
3
Week 1
繰り返し質問、手順、判断基準をスキル候補化
Q&A候補、スキル案
4
Week 2
Digest、Routine、承認フロー、レポート案を検証
要約品質、確認ルール案
5
最終日
効果と次ステップを確認
展開判断、改善案、運用設計
検証できる指標
業務に広げる前に、効果、運用負荷、任せられる範囲をこの指標で確認します。
同じ質問の削減キャッチアップ時間承認できたスキル数Routine化できた確認業務
ASEAN / Multilingual
各メンバーの設定言語で、同じノウハウを確認できる
日本語・英語・タイ語・ラオス語に対応。ユーザーごとの表示言語とテナント別の自動翻訳設定に合わせて、他言語の投稿やチャンネル情報を各メンバーの言語で確認できます。
例：日本本社が日本語で標準手順をスキル化し、タイ拠点のメンバーはタイ語設定で確認。AGTOが他言語の投稿を設定言語に翻訳し、現地のフィードバックを次のスキル更新に反映します。
01
日本本社
標準手順・判断基準をスキルとして整理
02
User language
日本語・English・ไทย・ລາວをユーザーごとに設定
03
自動翻訳
他言語の投稿を各メンバーの設定言語で表示
04
改善ループ
現地のフィードバックを次のスキル更新へ戻す
Fit / Data Sources
チャットだけでなく、資料・FAQ・定例報告・AI依頼から学習
日々の業務が集まるチャンネルを入口にしつつ、Google Workspace、PDF、業務システム・管理台帳、FAQ、定例報告まで、会社ごとの手順・判断基準・確認ルールをスキルとして育てます。
こんな組織に向いています
製造、保守、品質管理など、現場判断が属人化しやすいチーム
本社と海外拠点で同じ質問・確認が繰り返されるチーム
FAQやマニュアル更新が追いつかない管理部門
AI回答や自動化を、人の承認と監査ログつきで広げたい企業
最初に確認するデータ
現場のやりとり
チャンネル上のチャット、コメント、問い合わせ履歴、AIへの依頼、修正指示
Google Workspace・資料
Google Workspace、PDF、既存マニュアル、社内文書
業務システム・管理台帳
案件情報、顧客情報、作業履歴、問い合わせ、点検記録、管理台帳
FAQ・定例報告
既存FAQ、問い合わせ回答、日報、週報、月次報告、進捗共有
業務ルーチン
確認項目、通知、承認待ち、締切管理、レポート作成
Difference
使い方を覚えるAIから、仕事に定着するAIへ
社内検索やチャットAIは、必要な情報にすばやくたどり着くことに強みがあります。AGTOは、その場の回答で終わらせず、会社のノウハウを学んだAIが「AI社員」として働き、依頼・承認・成果・コストを仕事単位で残します。だから、使いこなせる一部の人だけでなく、チーム全員が成果を出せます。
比較対象できることAGTOの違い
汎用AIチャット質問に答える、文章を作る回答や修正内容をスキルとして残し、次回もチームの手順として使う
社内検索 / RAG資料や社内ナレッジから答えを探す見つけた情報を、Q&A・未読整理・定例確認で使えるノウハウに変える
FAQ管理ツールよくある質問を登録して共有する現場の会話からFAQ候補を拾い、承認済みの標準手順にする
ワークフロー自動化決めた手順を自動で実行する例外時の確認観点や判断理由も、更新しながら残す
Slack / Teams AI会話の要約、検索、キャッチアップを支援する会話以外の資料・FAQ・ルーチンも、確認や通知に再利用する
サービス比較詳しく見る
FAQ
導入前に、よく聞かれること
対象データ、AIに任せる範囲、セキュリティ、検証方法、料金の考え方を初回相談前に把握できます。
チャット以外の資料やFAQからも始められますか？
始められます。チャンネル上のやりとり、Google Workspace、PDF・既存マニュアル、業務システム・管理台帳、FAQ、定例報告などから対象範囲を絞ってスキル化します。
AIは勝手に業務を進めますか？
AGTOは、人の承認、権限、実行範囲を前提に運用します。スキル化やRoutine実行は段階的に任せる範囲を管理できます。
社外秘情報はどう扱いますか？
対象データ、除外情報、参照権限、保持・削除ルール、承認ログを事前に定義します。
FAQが整備されていなくても使えますか？
使えます。議事録、業務資料、現場のやりとり、AIへの依頼履歴から、まずスキル候補を抽出する形で開始できます。
小さく検証する場合、何を確認できますか？
Q&A候補、スキル候補、Digest、Routine、承認フロー、監査ログの品質と、展開時の運用課題を確認します。
料金はどう決まりますか？
対象ユーザー数、接続するデータ範囲、AI利用量、導入支援の範囲をもとに個別に設計します。
Service Deck
サービス資料で確認できること
仕組み、スキルとRoutineの使い方、標準手順の共有、品質・コスト・実行状況の可視化、対応データ、統制設計、検証範囲、料金の考え方をまとめて確認できます。
Next Step
まず1つの業務から、AIを会社に定着させる
対象の業務（おすすめは問い合わせ・社内QA）、FAQや資料の有無、AI社員に任せたい仕事が分かれば、小さく始める範囲を設計できます。