社内のAIエージェントを自社開発しました。「AIマネジャー」で仕事はどう変わったか

「あの件、どうなってた？」
その答えを探して、チャットをさかのぼったり、人に聞いて回ったりしていませんか？

社内のチャットには、毎日たくさんのやり取りが流れていきます。大事な経緯や約束ごとも、その中に埋もれてしまいがちです。弊社でも、同じことに悩んでいました。

そこで弊社は、社内のAIエージェント「AIマネジャー」を自社で開発しました。設計から自分たちで行い、自社の仕事の流れに合わせて、いまも育て続けています。この記事では、なぜ作ったのか、何ができるのか、どんなしくみなのか、そして開発してわかったことをご紹介します。

なぜ、自社で開発したのか

開発のきっかけは、毎日の仕事の中にあった、小さな困りごとでした。

• 大事な経緯が、チャットの中に埋もれる：あとから「なぜそう決まったのか」をたどるのに時間がかかる
• 止まっている話に、気づけない：相手の返事を待っているのか、こちらの番なのかが分からなくなる
• 同じ作業に、2人が手を付けてしまう：知らないうちに作業が重なり、やり直しが出る
• 管理の画面がバラバラ：見たい情報ごとに画面とログインが分かれていて、手間がかかる
• AIごとに、覚えていることがバラバラ：社員それぞれのAIに、毎回同じ説明をし直す必要がある

こうした困りごとを解決するために、市販のツールを組み合わせるのではなく、自社で開発する道を選びました。理由は4つです。

• 自社の仕事の流れや決まりに、そのまま合わせたい
• 社内のデータを、自社の管理のもとに置きたい（置き場所も自分たちで決めたい）
• 使いながら、どんどん変えていきたい
• 社員がふだん使っているAIから、そのまま使えるようにしたい

AIマネジャーにできること

AIマネジャーは、社内のチャットを読んで覚え、整理し、聞かれたことに答え、必要なことを知らせてくれる、チームの「マネジャー役」のAIです。

社内のチャットを読んで、覚える

AIマネジャーは、AI専用のアカウントで社内のチャットに参加しています。数分ごとに新しいやり取りを読み込み、データベースにためていきます。元のやり取りは消さずに、すべて残しています。

毎日、整理する

ためたやり取りをもとに、話題ごとの毎日のまとめ、止まっている話（相手の返事待ちか、こちらの番か）、残っている宿題を整理します。「何が、どこまで進んでいるか」が、ひと目で分かるようになりました。

聞かれたことに、答える

「あの件、どうなってた？」と聞くと、これまでの経緯を、日付と元のやり取りへのリンク付きで答えてくれます。チャットをさかのぼったり、人に聞いて回ったりする必要がなくなりました。

作業を知らせて、重なりを防ぐ

だれかが作業を始めると、AIマネジャーが社内のチャットに「〇〇さんが〇〇の作業中です」と自動で知らせます。同じ作業に別の人が手を付けようとすると、AIが「〇〇さんが作業中です」と伝えて止めてくれます。作業が終われば、完了したことも知らせます。

手順と決まりを、みんなのAIで共有する（社内メモリー）

作業の手順や会社の決まりを「社内メモリー」にためて、社員それぞれのAIから、同じように読めるようにしました。だれのAIに頼んでも、同じ手順・同じ決まりで動きます。

新しい作業をしたあとには、AIのほうから「この作業を手順にして共有しますか？」と聞いてきます。だれかが手順を直していれば、作業を始める前に「手順が更新されていますが、取り入れますか？」と確認してくれます。使えば使うほど、会社の知恵がたまっていきます。

社内の管理を、ひとつの画面に

これまでバラバラだった社内の管理の画面を、AIマネジャーの管理画面にまとめました。ログインは1回だけで、必要な情報を見られます。

しくみ（少し技術的なお話）

AIマネジャーは、次のようなしくみで動いています。

• Cloudflareの上で動く：自分でサーバーを持たない仕組み（Cloudflare Workers）の上に、本体とデータベースを置いています。データの置き場所は、日本に近い「アジア太平洋」を選びました
• AIとは「MCP」でつなぐ：社員が使うAIからは、MCPという共通の形でつながります。AIマネジャーが、社内の情報への「受付係」になるイメージです
• 人ごとに鍵と範囲を分ける：つなぐときは、人ごとに別の鍵を使い、見られる範囲・できる操作も人ごとに決めています。鍵は、住所（URL）ではなく、通信の見えない部分で渡しています
• AIの使い分け：届いたメッセージの自動の解説だけは、AIのAPI（プログラムから呼び出す窓口）を使っています。整理やまとめは、社員がふだん使っているAIが読んで行います
• 管理画面は、社員だけが入れる門の後ろ：社外の人は、管理画面を開くことすらできません
• 大事な操作は、人の確認つき：チャットへの送信や決まりの変更は、人がOKしてから動きます

開発してわかったこと

実際に開発して、使ってみて、分かったことがあります。これからAIエージェントを作る方にも、参考になると思います。

1. 最初から完璧を目指さず、動かしながら育てる

AIマネジャーは、最初は何も覚えていない、空っぽの状態から動かし始めました。使いながら「ここはこう変えて」と決まりを足していくことで、少しずつ自社に合った形に育っていきます。

2. 長い文章は、最後まで読ませる

開発の途中、長いやり取りの冒頭だけを読ませていた時期があり、まとめの中身に食い違いが出ました。すべての文章を最後まで読み直させて、まとめを直しました。「AIが読んだ範囲」を人が把握しておくことが大切だと分かりました。

3. 覚えさせないものを、先に決める

社員の個人的な事情や、ログインのための情報などは、まとめや記録に入れないようにしています。何でも覚えさせるのではなく、覚えさせないものを先に決めておくことが、安心して使うための前提です。

4. 毎回読ませる量を、小さくする

AIには、最初に社内メモリーの「目次」だけを渡し、中身は必要なときだけ読む形にしました。毎回すべてを読ませないので、速く、費用もおさえて、しかも必要な情報を見つけやすくなりました。

5. 大事な操作は、人が確認する

AIは便利ですが、まちがえることもあります。チャットへの送信や、決まりの変更など、あとから取り消しにくい操作の前には、必ず人の確認をはさむようにしています。

仕事はどう変わった？

	これまで	AIマネジャーを入れてから
経緯を調べる	チャットをさかのぼる・人に聞く	AIに聞けば、経緯とリンクが返ってくる
止まっている話	気づかないことがある	毎日、一覧で分かる
作業の重なり	起きることがあった	始める前に知らせ、重なれば止める
手順の共有	人によってバラバラ	みんなのAIが同じ手順で動く
管理の画面	バラバラで、何度もログイン	ひとつの画面・ログイン1回

いちばん大きな変化は、「だれかに聞かないと分からない」ことが減ったことです。そのぶん、本来の仕事に使える時間が増えました。

「ZEN AIエージェント」との役割分担

弊社には、もう1つ、社内のデータに話しかけて聞ける「ZEN AIエージェント」があります。2つは、次のように役割を分けています。

• ZEN AIエージェント：社内のデータ（予定・資料・数字など）について、話しかけて聞く
• AIマネジャー：社内外とのやり取りを読んで覚え、整理し、知らせる

どちらも、自社の仕事に合わせて自社で開発し、毎日使いながら改良を続けています。

自社で作るなら、3段階で

AIマネジャーのような社内のAIエージェントは、いきなり全部を作る必要はありません。次の3段階で、少しずつ進めるのがおすすめです。

1. 読んで、覚える社内のチャットや資料を、AIが読んでためられるようにします。まずは「ためるだけ」から始めます。
2. まとめて、答えるためた情報を整理し、聞かれたことに経緯付きで答えられるようにします。
3. 知らせて、作業につなぐ作業の知らせや、手順の共有など、人の動きとつながる仕組みを足していきます。大事な操作には、人の確認をはさみます。

ご相談ください

弊社では、自社で開発・運用しているAIエージェントの経験をもとに、企業さまごとに合わせた社内のAIエージェントづくりのご相談をお受けしています。

• 社内のチャットや資料を、AIが読んで答えられるようにしたい
• 止まっている話や宿題を、AIに整理してほしい
• 社員それぞれのAIで、手順や決まりを共有したい
• 社内のAIの使い方を、会社として整えたい（社員まかせのAI利用のリスクもご覧ください）

「うちの会社だと、どんな使い方ができる？」という段階のご相談でもかまいません。お気軽にお問い合わせください。

※2026年11月時点の内容です。