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  • No-Code development platform v16.2, Introducing New String-type, “Markdown”

    No-Code development platform v16.2, Introducing New String-type, “Markdown”

    Kyoto, Japan, Dec. 15th, 2024 — Questetra, Inc., the global SaaS provider of Business Process Management (BPM), today announced the publication of the new version 16.2 of the No-Code development platform Questetra BPM Suite. In this new version 16.2, a new String-type Data Item, Markdown, is added.

    Markdown is a lightweight markup language that lets you easily format text (like bold or italic) and structure layouts (like bullet points or links) using simple syntax. It’s supported by many cloud tools, including Google Docs and WordPress, and is widely used across various fields today.

    In the new version 16.2, business users can input text using Markdown syntax, which will automatically be rendered into a document display of visually appealing format during the later stages.

    For example, telecommunications companies can improve operational efficiency when creating outage information for publication on their websites. During the drafting process, details such as the cause of the outage, affected areas, and the date and time of occurrence can be organized using bullet points and bold text. The Markdown text created is displayed in an easy-to-read format for approvers. This allows approvers to review the information in a well-structured manner, enabling quick and accurate approvals without misunderstandings.

    What is Questetra BPM Suite

    Questetra BPM Suite is a cloud-based business process management system (SaaS BPMS). You can develop and operate workflow systems (Workflow Apps) entirely through a web browser, without needing programming knowledge (coding skills). This allows business departments to lead continuous process improvements.

    You can systematize various day-to-day operations such as approval flows, quotation submission processes, and inquiry handling. Advanced automation, such as “Requesting AI to draft a document” or “Saving files to Google Drive,” can also be implemented in No-Code.

    (Examples of business process improvements: https://questetra.com/solutions-en/)

    (Examples of Business Flow Diagrams: https://questetra.zendesk.com/hc/en-us/articles/360012492211)

    Markdown texts

    When entering Markdown text, you can check the display in the preview field.

    Other improvements

    Task Operating Screen Decoration: Markdown Supported

    You can now decorate (add descriptions to) the Task Operating screen using Markdown syntax. (Eligible Editions: Basic, Advanced, Professional)

    File Upload to Google Drive: Convert to Google Workspace Files

    In the automated Step for uploading files to a specified folder in Google Drive, files can now be converted into “Google Workspace files” (Google Docs, Sheets, Slides) during the upload.
    (Eligible Editions: Advanced, Professional)

    Open Chat: Carousel Display for Multiple Attachments

    The in-house social networking feature, Open Chat, now supports viewing multiple attached images in a carousel format, allowing users to switch between them horizontally. Additionally, it now supports “thumbnail display for video files” and “preview playback for video files.” (Eligible Editions: Basic, Advanced, Professional)

    Please see the Release Notes for details.

    Version 16.2 Release Note: https://support.questetra.com/versions/version-162/

    About Questetra, Inc.

    Questetra, Inc. is an enterprise cloud computing company in Kyoto Japan, founded in 2008. We optimize the world’s Business Processes.


    Corporate Name

    Questetra, Inc. (株式会社クエステトラ)

    CEO

    IMAMURA Genichi

    Corporate Address

    206 Takamiya-cho Oike Bldg. 4th Fl., Nakagyo-ku, Kyoto 604-0835, Japan

    Capital Stock

    184,057,500 JPY

    Founded

    April 1, 2008


  • ノーコード開発基盤 v16.2、新データ型「Markdown テキスト」を追加

    ノーコード開発基盤 v16.2、新データ型「Markdown テキスト」を追加

    SaaSベンダーの株式会社クエステトラ(京都市、代表執行役 CEO 今村元一)は12月9日、クラウド型ワークフロー製品 『Questetra BPM Suite』 の新バージョン16.2を公開しました。本バージョンでは、新たに「Markdown」という文字列型が追加されました。

    Markdown とは、シンプルな記法によって文字の装飾(太字や斜体)やレイアウト(箇条書きやリンク)を実現できる軽量マークアップ言語です。Google ドキュメントや WordPress をはじめとする多くのクラウドツールが対応しており、現在、幅広い分野で利用されています。

    新バージョン16.2では、ビジネスユーザが、Markdown 記法で文章を入力することで、後工程での文章表示の際に自動的に見やすい形式にレンダリングされます。

    例えば、通信事業者が Web サイトで発表する障害情報の作成において、業務効率化が期待されます。草稿の作成工程では、障害の原因や対象エリア、発生日時等を箇条書きや太字を使って整理しながら記述できます。作成された Markdown テキストは、見やすい形式で承認者に表示されます。承認者は情報を整理された状態で確認できるため、誤解なく迅速に承認できます。

    Questetra BPM Suite とは

    Questetra BPM Suite は、クラウド型の業務プロセス管理システム (SaaS BPMS) です。ワークフローシステム(ワークフローアプリ)の開発および運用が、Webブラウザだけで完結します。プログラミングの知識(Codingスキル)は必要ありません。業務部門が主体となって、継続的に業務プロセスを改善できます。

    稟議フロー、見積提出プロセス、問合対応プロセスなど、さまざまな日常業務をシステム化できます。「生成AIに草稿作成をリクエスト」や「Google Drive へファイルを保存」といった高度な自動化も No-Code で実装可能です。

    (業務プロセスの改善例: https://questetra.com/solutions/
    (業務フロー図サンプル: https://questetra.zendesk.com/hc/ja/articles/360012492211

    Markdown テキストについて

    Markdown テキスト入力時は、プレビュー欄で表示を確認することが可能です。

    その他の機能改良について

    タスク処理画面のデコレーション:Markdown で記載可能に

    タスク処理画面を Markdown 記法でデコレーション(説明)できるようになりました。(対象エディション: Basic, Advanced, Professional)

    Google ドライブへのファイルアップロード:Google Workspace ファイルに変換が可能に

    ファイルを Google ドライブの指定フォルダにアップロードできる自動工程において、アップロード時に「Google Workspace ファイル(Google ドキュメント、スプレッドシート、スライド)」に変換できるようになりました。(対象エディション: Advanced, Professional)

    オープンチャット:複数添付画像のカルーセル表示が可能に

    社内ソーシャル機能「オープンチャット」において、複数の添付画像を左右に切り替えて閲覧できるようになりました(カルーセル表示)。また「動画ファイルのサムネイル表示」と「動画ファイルのプレビュー再生」にも対応しました。(対象エディション: Basic, Advanced, Professional)

    詳細については、リリースノートを御参照ください。

    クエステトラ社について

    株式会社クエステトラは京都を拠点とする SaaS BPM ベンダーです。世界中のビジネスプロセスを最適化します。

    商号

    株式会社クエステトラ (Questetra, Inc.)

    代表

    代表執行役CEO 今村 元一

    所在地

    京都市中京区御池通間之町東入高宮町206 御池ビル4階

    設立

    2008年4月

    資本金

    1億8405万7500円

    本プレスリリースに関する問い合わせ

    pr@questetra.com or 075-205-5007

  • SNS広報活動のSlack共有

    SNS広報活動のSlack共有

    アパレルや雑貨を扱うオンラインショップ 森のショッピング株式会社 では、商品の認知度向上と販売促進を目的に、広報部が毎日1件、自社商品の投稿を Facebook や Instagram などのSNSで行う定例業務を続けています。

    この地道な取り組みは、アカウントの成長を支える重要な基盤となり、ブランド力の向上や販売促進にも大きく貢献しています。

    1. 課題:情報共有の不足による業務遅延

    SNS投稿は会社のマーケティング活動に欠かせない重要な業務です。しかし、SNS投稿後の情報共有が不十分であったことが業務遅延の大きな原因となっていました。

    投稿前の内容確認は部長が行う仕組みが整っていましたが、投稿後の部内共有は手作業に頼っていたため、正確に情報が共有されないことがありました。その結果、部員間で投稿内容の把握にズレが生じ、同じ内容が重複して投稿されたり、不整合な情報が発信されるケースが発生していました。

    情報共有の不足により、キャンペーン準備や関連施策の進行が遅れ、マーケティング活動全体のスケジュールにも影響が出ることが少なくありませんでした。

    2. 解決策:Slack連携で情報共有を自動化

    こうした課題を解消するため、プロセスオーナーは、SNS投稿の内容が報告と同時に自動的にSlackへ共有される仕組みを導入しました。

    具体的には、ワークフローに自動工程 ” Slack: チャット投稿 (Bots) ” を追加し、Slack API と連携しました。これにより、作業担当者が投稿内容を報告すると、自動的に指定のSlackチャンネルへ送信されるようになりました。

    この自動化によって、手作業での転記が不要となり、投稿内容が瞬時に関係者全員に通知される仕組みが整いました。

    Basic Edition
    Advanced Edition
    Professional Edition
    ワークフロー図の詳細を見る
    投稿文準備

    作業担当者は、SNSでの投稿文や画像を準備します。

    レビュー

    担当者が投稿準備を行うと、部長へレビュー依頼が送られます。部長は内容に問題がなければ承認、不備があれば、修正のため差し戻します。

    修正

    不備のため部長から差し戻された場合、作業担当者は投稿内容を修正し再提出します。

    SNS投稿

    作業担当者が、SNS投稿処理を行います。

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    Advanced Edition
    Professional Edition
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    投稿文準備

    作業担当者は、SNSでの投稿文や画像を準備します。

    レビュー

    担当者が投稿準備を行うと、部長へレビュー依頼が送られます。部長は内容に問題がなければ承認、不備があれば、修正のため差し戻します。

    修正

    不備のため部長から差し戻された場合、作業担当者は投稿内容を修正し再提出します。

    SNS投稿

    作業担当者が、SNS投稿処理を行います。

    Before / After 比較(スライダを動かせます)

    3. 効果

    共有漏れの解消

    手作業による報告が不要になり、情報が確実にSlackへ共有されることで、共有漏れが完全に防止されました。

    情報の正確な把握

    リアルタイムで情報が共有されるため、部員全員が最新の投稿内容を把握し、重複や不整合が発生しなくなりました。

    キャンペーン準備の迅速化

    情報共有の遅れがなくなったことで、関連部署との連携がスムーズになり、キャンペーン準備や施策の進行が予定通りに行えるようになりました。

    マーケティング施策全体の改善

    投稿内容の把握が徹底されたことで、タイムリーなフォローアップや追加施策の実行が可能となり、マーケティング活動の成果向上につながりました。

    4. その他の業務への応用

    コンテンツ制作・公開業務

    ブログ記事や動画が公開されると同時に内容が自動通知される仕組みを導入することで、関係部署への共有漏れを防ぎ、同じ内容の重複発信もなくなります。

    商品ページの修正・更新業務

    修正内容が反映されたタイミングで自動通知されることで、カスタマーサポートやマーケティング部署が最新情報を把握でき、誤情報の発信や修正漏れを防止できます。

    広告出稿業務

    出稿完了と同時にスケジュールや内容が自動的に共有されることで、広報や営業部門が広告内容をリアルタイムで把握し、関連施策をスムーズに進めることが可能になります。

    カスタマーサポート業務

    顧客対応の進捗や内容が自動的に共有されることで、二重対応や対応漏れを防ぎ、サポート品質の安定化につながります。

  • 割込にも対応可能なSNS投稿業務

    割込にも対応可能なSNS投稿業務

    アパレルや雑貨を扱うオンラインショップ 森のショッピング株式会社 では、商品の認知度向上と販売促進を目的に、広報部が毎日1件、自社商品の投稿を Facebook や Instagram などのSNSで行う定例業務を続けています。

    この地道な取り組みは、アカウントの成長を支える重要な基盤となり、ブランド力の向上や販売促進にも大きく貢献しています。

    1. 課題:割り込み依頼による定例投稿忘れ

    SNS投稿フローは、会社全体のマーケティング活動を支える重要な定例業務の一つです。そのため、投稿漏れを防ぐために、毎朝タイマーを使用して確実に実施されています。

    しかし最近では、定例投稿中に、緊急性の高い投稿依頼が頻繁に割り込むようになりました。他部署からの依頼は定例投稿よりも優先されるケースが多く、これにより、担当者は急な対応に追われ、投稿計画が乱れます。そのため、定例投稿が遅延したり、漏れてしまうことが増えていました。

    2. 解決策:投稿依頼専用フローを追加

    この課題に対応するため、プロセスオーナーは新たにメッセージ開始イベントを追加しました。この仕組みにより、他のワークフローアプリからのHTTPリクエストを受信すると、他部署からの投稿依頼を処理する専用のプロセスが自動的に立ち上がるようになりました。

    これにより、定例投稿とは独立した形で処理できる環境が整備されました。

    結果として、他部署からの依頼は別ルートで対応可能となり、定例投稿のスケジュールを安定して維持できるようになりました。

    Basic Edition
    Advanced Edition
    Professional Edition
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    タイマー開始

    毎日7:00AMにプロセスが開始され、作業担当者全員にタスクが届きます。設定した締切時間になっても部員がタスクを引き受けない場合、プロセスは終了します。

    1.投稿

    作業担当者が、SNS投稿処理を行います。

    件名変更

    件名に投稿予約日時を追加します。

    投稿報告

    SNSへの投稿予約内容と日時を、Slackに自動投稿します。

    Basic Edition
    Advanced Edition
    Professional Edition
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    タイマー開始

    毎日7:00AMにプロセスが開始され、作業担当者全員にタスクが届きます。設定した締切時間になっても部員がタスクを引き受けない場合、プロセスは終了します。

    1.投稿

    作業担当者が、SNS投稿処理を行います。

    件名変更

    件名に投稿予約日時を追加します。

    投稿報告

    SNSへの投稿予約内容と日時を、Slackに自動投稿します。

    Before / After 比較(スライダを動かせます)

    3. 効果

    定例投稿のスケジュールが安定

    定例投稿と他部署からの投稿依頼が分離されることで、定例投稿が計画通りに進行し、スケジュール遅延が防止されます。

    他部署との連携が円滑化

    他部署からの投稿依頼専用フローが追加されたことで、依頼内容が整理され、対応がスムーズになります。これにより、他部署との調整が効率的に行えます。

    メッセージ開始イベントは、受信パラメータで受け取った値を業務データにセットすることができます。つまり、投稿依頼に必要な情報(例:投稿日時、優先度、依頼内容など)を自動的に反映させることで、依頼処理の手間を削減し、情報漏れを防ぐ仕組みが整っています。

    確認ミスや情報漏れのリスク軽減

    投稿依頼が整理され、フローが明確になったことで、急ぎの対応でもミスや漏れが発生しにくくなります。

    4. その他の業務への応用

    顧客対応業務(カスタマーサポート)

    問い合わせを緊急度や内容に応じて分類し、それぞれのフローで対応を自動化。緊急対応の処理速度を向上させつつ、通常の対応が遅れない仕組みを整備できます。

    人事管理業務

    人事業務を定型処理(データ更新)とイレギュラー対応(相談・採用)に分け、各フローを明確化。一部を自動化することで、イレギュラー対応を迅速に行える仕組みを整えることが可能です。

    プロジェクト管理業務

    定例タスクと緊急タスクを専用フローで分け、それぞれにリソースを割り当てます。タスクの進捗状況や優先順位をリアルタイムで可視化することで、効率的なプロジェクト運営を実現できます。

    提案書サンプルをダウンロード

  • 記事数の誤集計を防ぐ

    記事数の誤集計を防ぐ

    ソリューション概要
    • チームで制作した記事数の集計を自動で行っていた
    • 自動処理にエラー発生した場合、誤った件数が集計されていた
    • そこで、エラー発生を検知し、再集計を実行できるようにした

    1.課題:自動処理エラーの見逃し

    Que-Queシステムズ社はクラウドSaaSベンダです。自社製品の価値を顧客に伝えるため、製品Webサイトに利用方法提案記事を掲載しています。目標は100記事の作成です。

    記事作成はWeb製作チームが担当し、BPMSを活用したワークフローアプリを使用して進められています。記事作成が完了したタイミングで、社内チャットツール「OpenChat」に完了連絡としてメッセージが投稿されます。このメッセージには、累計件数が掲載されています。これにより、100記事公開に向けた進捗が社内に周知されます。

    オープンチャットへの「公開記事数」の記載例

    具体的な累計件数の計算方法は次の通りです。まず、ワークフローアプリの自動工程で、記事情報(記事タイトルやURL)が Google Spreadsheet に追加されます。次に、Google Spreadsheet 側で、count 関数を利用して行数(=公開記事数)が自動計算されます。その上で、ワークフローアプリにより行数が取得されます。この取得された行数がメッセージに埋め込まれます。

    記事情報(記事タイトルやURL)が Google Spreadsheet に追加される自動処理において、まれにエラーが発生することがあります。エラー率は低いのですが、これまで見過ごされていたため、記事数のカウントが正確でない状態で、社内チャットに共有される場合がありました。このような誤差は、進捗管理に影響を及ぼし、Web製作部門の信頼を損なう原因となりかねません。

    2.解決策:エラー検知機能を追加

    プロセスオーナーはワークフローに処理失敗時の動作を設定しました。具体的には、記事情報の追加処理でエラーが発生した場合、トークンは「エラー境界イベント」に進みます。

    エラー境界イベントの次工程が割り当てられることで、ライターはエラーが発生したことに気づきます。次工程(エラー処理時手動実行)で、ライターは記事情報の追加処理工程に再度トークンを進めることができます。

    Before :

    詳細を見る
    • 1-1.記事作成
    • 2. レビュー
    • 3. 公開
    • 4x. spreadsheet 行追加
      • 指定した Google スプレッドシートに行が追加されます
    • 5x. 件数取得
      • スプレッドシートが計算した、公開済みの記事行数が取得されます
    • 6x. 公開報告(件数共有)
      • 記事の公開が完了した旨と合わせて、取得された件数が、オープンチャットで部内に共有されます。

    After :

    詳細を見る
    • 1-1.記事作成
    • 2. レビュー
    • 3. 公開
    • 4x. spreadsheet 行追加
      • 指定した Google スプレッドシートに行が追加されます
    • 4. エラー時手動実行
      • 4x がエラーの際、この工程を処理することで、再度 4.x spreadsheet 行追加 が実施されます
    • 5x. 件数取得
      • Google スプレッドシートが計算した、公開済みの記事行数が取得されます
    • 6x. 公開報告(件数共有)
      • 記事の公開が完了した旨と合わせて、取得された件数が、オープンチャットで部内に共有されます。

    Compare Before/After

    (スライダを使い before/after の比較が可能です)

    3.効果

    1. 記事数の正確なカウントを実現
      • エラー検知機能を追加することで、記事情報の追加処理での不整合を防ぎ、公開記事数のカウントが正確になります。
    2. 進捗管理の信頼性向上
      • エラー発生時に適切な対応が可能となり、進捗報告の信頼性が向上ます。
    3. 業務効率の向上
      • エラー発生時の対応が迅速に行えるようになり、業務のスムーズな運営が実現します。

  • 送信前のAI点検でメール品質向上

    送信前のAI点検でメール品質向上

    見込顧客に読みやすいメールを届け、返信率を高めて効果的なインサイドセールスを実現します。

    1.課題:難読メールの送信が頻発

    A社はクラウドサービスを提供しています。インサイドセールス業務では、見込顧客へのアポイント獲得を目的にメールでコンタクトしています。毎日、数十件の資料請求から見込顧客の連絡先を入手し、担当者がメールでコンタクトを取ります。

    担当者は、見込顧客の規模や業種に応じて、テンプレートを基にメールの文面を作成し、システムで自動送信しています。しかし、顧客ごとに文面を作成するため、「てにをは」の誤用や誤記が増えています。そのため、メールの内容が十分に理解されず、案内情報の信頼性が低下していると考えられています。実際に、返信率が低下しています。

    ※このプロセス改善ストーリーはフィクションです。実在の人物や団体などとは関係ありません。

    2.解決策:AIが送信前にメール文面チェック

    A社は、見込顧客へメールを送信する際、「生成AIが送信可能と判断した場合のみ」とする方針に改めます。プロセスオーナーは、”生成AIがメール文面の読みやすさや日本語の誤用をチェックする工程”を追加設定します。その結果、「問題無」と判断された場合のみ、メールが送信されるようになります。

    Before :

    詳細を見る
    • 担当者は、見込顧客の宛先やメール文面を登録します。
    • システムは、見込顧客の宛先に登録されたメール文面を送信します。
    • 担当者は、見込顧客からの”サービスに対する関心度”といった返信結果を記録します。
    • システムは、”2.返信を記録する”工程の処理を10日間待ち、未処理なら”返信無”を自動記録します。

    After :

    詳細を見る
    • 担当者は、見込顧客の宛先やメール文面を登録します。
    • システムは、生成AIにメール文面の読みやすさや誤記の有無を確認させます。
    • システムは、生成AIから”問題無”の結果を得られた場合、見込顧客の宛先に登録されたメール文面を送信します。生成AIから”誤記”の結果を得られた場合には、”1x.コンタクトメール修正”工程に差し戻します。
    • 担当者は、”2.返信を記録する”工程で見込顧客からの”サービスに対する関心度”といった返信結果を記録します。
    • システムは、”2.返信を記録する”工程の処理を10日間待ち、未処理なら”返信無”を自動記録します。

    3.効果

    1. メール返信率の向上
      • 生成AIによるチェックバックによって誤字や「てにをは」の誤用が減少し、より読みやすい文面が確保されます。 読みやすいメールは顧客の理解を促し、情報が効果的に伝わるため、コンテンツへの関心が高まり、結果として返信率の向上が期待できます。
    2. ブランドイメージの維持
      • 読みやすいメールによって、顧客とのスムーズで質の高いコミュニケーションが可能になります。これにより、見込顧客からの信頼が深まり、その結果として企業のブランドイメージの低下を防止することが期待されます。
    3. 作業負担の軽減
      • 生成AIによる文面チェックを導入することで、誤記や誤用が自動的に検出され、担当者がメールの細部を何度も確認する必要が減ります。この結果、メール作成の負担が軽減されます

    4.その他の業務への応用

    以下の業務で「生成AIがメール送信可否を判断するフロー」が適用可能です。

    • カスタマーサポートの問い合わせ対応
    • 採用活動における応募者とのコミュニケーション
    • 社内広報や通知といった社内コミュニケーション

    5. 提案資料

    当社サービスの導入を検討いただく際の提案書サンプルです。課題に対する解決策の概要を記載しています。実際の相談内容に応じて、内容を個別にカスタマイズして提供いたします。

  • AIが苦手な判断は人が解決

    AIが苦手な判断は人が解決

    AIは曖昧な状況に置かれると適当な結果を出力します。曖昧な状況になったときに何をすべきか示しましょう。

    1.課題: AIによる応対者選定の誤り

    ビジビジ商事は、コピー機やプリンタといったオフィス必需品を幅広く取り扱っています。同社では、オフィスへの電話応対業務を効率化するため、電話応対の代行サービスを導入しています。代表番号への電話をオペレーターが受け、応対結果はメール(応対結果メール)で管理部門に共有されています。また、AI による優先度の判定応対者の選定が行われる仕組みも追加され、効率化が進んでいます。

    しかし、この仕組みには課題が残されています。電話応対オペレーターから送られてくるメールに「サポート担当者様」や「人事担当者様」といった具体性に欠ける宛先が記載される場合、AIは「応対者リスト」の中から無理やりに応対者を選んでしまいます

    この結果、全く関連のない人に応対依頼が届くケースがあります。特に、重要な問い合わせでAIが誤った応対者を選定した場合、適切な人に依頼が届くまでに時間がかかり、応対が遅れる可能性があります。

    このようなAIの誤りはある程度避けられないものの、改善によって無駄な業務の発生を防ぐことが求められています。

    2.解決策: “応対者なし” を出力するプロンプトに変更

    AIによる誤った応対者選定を防ぐため、プロセスオーナーはAIのプロンプトを変更しました。具体的には、オペレーターから送られるメールに宛先が「●●担当様」と記載されている場合、AIが「応対者リスト」から候補を選ばず、代わりに “応対者なし” を意味する「-」(ハイフン)を出力するよう設定しました。

    また、AIが「-」を出力した際には、「1.対応者決定」工程に自動的に分岐する仕組みを構築しました。この設定により、曖昧な宛先が含まれるメールかつ、重要な問い合わせ内容の場合には、管理部門のメンバーに応対者を手動で決定する処理が依頼されるようになりました。

    Basic Edition
    Advanced Edition
    Professional Edition
    ワークフロー図の詳細を見る

    x1.メール内容取得

    Gmailで「電話」ラベルのメールが着信したら、そのメールの内容が読み込まれます。

    x2.重要度判定 by AI

    AI がメールの内容を解析し、売り込みかどうかを判定します。データ項目「判定結果」に、売り込みの場合は “not important”、それ以外は “important” がセットされます。

    x3.応対者リスト取得

    ワークフロー基盤に登録されたユーザ情報が取得されます(応対者リスト)。

    x4.応対者決定 by AI

    AI がメールの内容を解析し、「x3.応対者リスト取得」で取得された応対者リストの中から応対者(のメールアドレス)を選びます。

    x5.set応対者

    「x4.応対者決定 by AI」自動工程で選ばれた応対者(のメールアドレス)に基づき、「2.応対結果の記録」工程の処理担当者がセットされます。

    g1.AI判定結果

    データ項目「判定結果」の値に応じて、次のように経路が選択されます。

    • “not important” の場合、「1.応対者決定」工程へ
    • “important” の場合、メール送信イベント(※)「m1.急ぎ応対依頼」へ
      ※正確には [メッセージ送信中間イベント(メール)] と呼ばれます。

    m1.急ぎ応対依頼

    管理部門メンバと「x3.応対者決定 by AI」で決定された応対者に、「2.応対結果の記録」工程の処理を促すメールが送信されます。

    1.応対者決定

    管理部門メンバはメールの内容に応じて、「応対者」を決定します。このとき、「x4.応対者決定 by AI」で決定された応対者が予め入力されています。

    2.応対結果の記録

    応対者は、メールの内容を確認し、どのように応対したのかを記録します。

    Basic Edition
    Advanced Edition
    Professional Edition
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    x1.メール内容取得

    Gmailで「電話」ラベルのメールが着信したら、そのメールの内容が読み込まれます。

    x2.重要度判定 by AI

    AI がメールの内容を解析し、売り込みかどうかを判定します。データ項目「判定結果」に、売り込みの場合は “not important”、それ以外は “important” がセットされます。

    x3.応対者リスト取得

    ワークフロー基盤に登録されたユーザ情報が取得されます(応対者リスト)。

    x4.応対者決定 by AI

    x5.set応対者

    「x4.応対者決定 by AI」自動工程で選ばれた応対者(のメールアドレス)に基づき、「2.応対結果の記録」工程の処理担当者がセットされます。

    g1.AI判定結果

    データ項目「判定結果」の値に応じて、次のように経路が選択されます。

    • “not important” の場合、「1.応対者決定」工程へ
    • “important” の場合、メール送信イベント(※)「m1.急ぎ応対依頼」へ
      ※正確には [メッセージ送信中間イベント(メール)] と呼ばれます。

    m1.急ぎ応対依頼

    管理部門メンバと「x3.応対者決定 by AI」で決定された応対者に、「2.応対結果の記録」工程の処理を促すメールが送信されます。

    1.応対者決定

    管理部門メンバはメールの内容に応じて、「応対者」を決定します。このとき、「x4.応対者決定 by AI」で決定された応対者が予め入力されています。

    2.応対結果の記録

    応対者は、メールの内容を確認し、どのように応対したのかを記録します。

    Compare After/Before (スライドで動かせます)

    3.効果

    対応時間の短縮

    曖昧な状況でのAIの誤判定を防ぐ仕組みにより、適切な担当者の特定までの時間が短縮され、顧客対応のリードタイムが改善されます。

    顧客満足度の向上

    • 適切な担当者への迅速な引き継ぎにより、顧客の問題解決が迅速化され、不満やストレスの軽減に繋がります。
    • 顧客が適切な回答を得られる可能性が高まり、信頼感を醸成します。

    従業員の負担軽減

    • 誤った依頼対応に費やす無駄な時間や労力が減少し、従業員のストレスが軽減されます。
    • より生産的な業務に注力できるため、モチベーションの向上にも寄与します。

    4.他業務への応用

    カスタマーサポートのチケット管理

    • サポートチケットが正確に担当者に割り振られない場合、顧客対応が遅れることがあります。
    • チケット内容が曖昧な場合、自動的に「担当者未決定」としてフラグを付け、管理者が手動で担当者を割り振るプロセスを導入できます。

    営業リードの割り振り

    • AIによるリードの割り振りで、適切な営業担当者が選ばれない場合、機会損失が発生することがあります。
    • リード情報が不十分で適切な担当者が判断できない場合、「-」を割り当てて営業部長が再評価を行う仕組みを導入できます。

    問い合わせフォームのルーティング

    • ウェブサイトの問い合わせフォームからの情報が曖昧で、部門間で対応が遅れることがあります。
    • フォームの内容が曖昧な場合、問い合わせを「未分類」として自動処理し、適切な部署が手動で割り振る仕組みを設けることが可能です。
  • 追加キャンペーン告知で会員獲得!

    追加キャンペーン告知で会員獲得!

    メールアプローチを自動化して効率的なフォローを実現

    1.課題:会員候補者へのアプローチ不足

    First-Firstフィットネススタジオは、全国に30拠点を展開する会員制のフィットネスジムです。同社では、入会前にジムを体験できるプログラムを提供しており、体験終了時には入会意思を確認しています。しかし、その場ですぐに入会を決める人は少なく、入会率向上に向けた取り組みが求められていました。

    京都支店では、この課題解決のため、「入会金無料キャンペーン」を独自に実施しました。このキャンペーンは、体験日から7日間以内の入会を条件に、入会金を無料とするもので、実施前と比較して入会率が1.5倍に増加するという成果を上げました。

    しかし、このキャンペーンだけでは、体験日から7日が経過してしまった会員候補者へのアプローチが不足しているという課題も同時に浮かび上がってきました。

    2.解決策:キャンペーン期間延長メールを自動送信

    京都支店は、この「入会金無料キャンペーン」をさらに強化し、会員候補者へのアプローチを強化することにしました。具体的には、体験終了後に入会に至らなかった会員候補者に対して、特別なメールキャンペーンを実施します。このメールでは、「入会金無料」キャンペーンの期間を、さらに7日間延長することを告知し、再度入会を検討する機会を提供します。

    プロセスオーナーは、無料体験日から7日経過した場合、自動的に「キャンペーン期間延長メール」が送信されるようにワークフローシステムを改編します。

    Before :

    詳細を見る
    • 3 .入会確認
      • 当日の体験終了後に入会確認をします。
    • 4. キーワード入力(入会保留の場合)
      • 担当トレーナーは、会員候補者からヒアリングしたキーワード(3項目)を入力します。
    • AIが、お礼メッセージを生成します。
    • 5. 文章確認
      • 受付担当者は生成された文章を確認し、表現を微修正します。
    • 会員候補者向けに、担当トレーナーからのフィードバックが記載された御礼メールが送信されます。
    • 6. 後日入会
      • 後日改めて入会希望があった場合に、入会処理を実施します。
        (体験日から7日間経過した場合、自動的に終了します)
    • 7. 振り返り
      • 無料体験を提供するトレーナーは、入会有無の結果を確認し、振り返りを入力します。

    After :

    詳細を見る
    • 3 .入会確認
      • 当日の体験終了後に入会確認をします。
    • 4. キーワード入力(入会保留の場合)
      • 担当トレーナーは、会員候補者からヒアリングしたキーワード(3項目)を入力します。
    • AIが、お礼メッセージを生成します。
    • 5. 文章確認
      • 受付担当者は生成された文章を確認し、表現を微修正します。
    • 会員候補者に、担当トレーナーからのフィードバックが記載された御礼メールが送信されます。
    • 6. 後日入会
      • 後日改めて入会希望があった場合に、入会処理を実施します。
    • キャペーン期間延長メール送信
      • 体験日から7日間経過した場合、メールが送信されます。
    • 7. 最終判断
      • 期間延長メール送信後、入会希望があった場合に、入会処理を実施します。
    • 8. 振り返り
      • 無料体験を提供するトレーナーは、入会有無の結果を確認し、振り返りを入力します。

    Compare Before/After

    (スライダを使い before/after の比較が可能です)

    3.効果

    1. 入会率の向上
      • キャンペーン期間を延長することで、会員候補者が入会意思を固める機会を増やします。
      • 無料期間内に決断できなかった会員候補者が入会意思を固める機会を増やします。
    2. フォロー漏れの防止
      • メール送信を自動化することで、会員候補者に確実にフォローが行き渡ります。
    3. 顧客体験の向上
      • 延長のお知らせを自動で送ることで、会員候補者に対して細やかな配慮を感じさせることができます。
      • このような対応により、会員候補者はジムへの信頼感や満足感を高め、長期的な会員化にも繋がる可能性があります。
  • 電話応対者リストの自動更新

    電話応対者リストの自動更新

    AIが正しく動作するよう、正しいデータを用意しよう。

    1. 課題: 応対者リスト更新の重い負担

    ビジビジ商事は、コピー機やプリンタなどのオフィス必需品を幅広く提供する企業です。同社では電話応対業務の効率化を目的に、代行サービスを導入しています。代表番号への電話をオペレーターが受け、応対結果はメール(応対結果メール)で管理部門に共有されています。最近では、AIにより応対者が自動選定される仕組みが追加され、効率化がさらに推進されています。

    一方、この仕組みの運用には課題もあります。AI は、事前に作成された「応対者リスト」を基に選定を行いますが、社員の入退社や異動のたびにリストが更新される必要があります。

    この更新作業がプロセスオーナーの負担となっており、遅延が発生すると、例えば、未登録者への電話については、AI が適切な応対者を選定できなくなります。

    その結果、AI の選定ミスをカバーするために手動で応対者を選定する必要が生じ、担当者の負担が増えるだけでなく、引き合いへの応対遅れにつながるリスクも高まっています。

    2. 解決策: 基盤のユーザ情報で自動更新

    これらの課題を解決するため、プロセスオーナーはワークフロー基盤のユーザ情報を基に「応対者リスト」を自動生成する仕組みを電話応対フローに導入しました。

    この変更により、常に「応対者リスト」が最新の状態に保たれるようになりました。

    Basic Edition
    Advanced Edition
    Professional Edition
    ワークフロー図の詳細を見る

    x1.メール内容取得

    Gmailで「電話」ラベルのメールが着信したら、そのメールの内容が読み込まれます。

    x2.重要度判定 by AI

    AI がメールの内容を解析し、売り込みかどうかを判定します。データ項目「判定結果」に、売り込みの場合は “not important”、それ以外は “important” がセットされます。

    x4.応対者決定 by AI

    AI がメールの内容を解析し、予め用意された応対者リストの中から応対者(のメールアドレス)を選びます。

    x5.set応対者

    「x4.応対者決定 by AI」自動工程で選ばれた応対者(のメールアドレス)に基づき、「2.応対結果の記録」工程の処理担当者がセットされます。

    g1.AI判定結果

    データ項目「判定結果」の値に応じて、次のように経路が選択されます。

    • “not important” の場合、「1.応対者決定」工程へ
    • “important” の場合、メール送信イベント(※)「m1.急ぎ応対依頼」へ
      ※正確には [メッセージ送信中間イベント(メール)] と呼ばれます。

    m1.急ぎ応対依頼

    管理部門メンバと「x3.応対者決定 by AI」で決定された応対者に、「2.応対結果の記録」工程の処理を促すメールが送信されます。

    1.応対者決定

    管理部門メンバはメールの内容に応じて、「応対者」を決定します。このとき、「x4.応対者決定 by AI」で決定された応対者が予め入力されています。

    2.応対結果の記録

    応対者は、メールの内容を確認し、どのように応対したのかを記録します。

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    x1.メール内容取得

    Gmailで「電話」ラベルのメールが着信したら、そのメールの内容が読み込まれます。

    x2.重要度判定 by AI

    AI がメールの内容を解析し、売り込みかどうかを判定します。データ項目「判定結果」に、売り込みの場合は “not important”、それ以外は “important” がセットされます。

    x4.応対者決定 by AI

    AI がメールの内容を解析し、「x3.応対者リスト取得」で取得された応対者リストの中から応対者(のメールアドレス)を選びます。

    x5.set応対者

    「x4.応対者決定 by AI」自動工程で選ばれた応対者(のメールアドレス)に基づき、「2.応対結果の記録」工程の処理担当者がセットされます。

    g1.AI判定結果

    データ項目「判定結果」の値に応じて、次のように経路が選択されます。

    • “not important” の場合、「1.応対者決定」工程へ
    • “important” の場合、メール送信イベント(※)「m1.急ぎ応対依頼」へ
      ※正確には [メッセージ送信中間イベント(メール)] と呼ばれます。

    m1.急ぎ応対依頼

    管理部門メンバと「x3.応対者決定 by AI」で決定された応対者に、「2.応対結果の記録」工程の処理を促すメールが送信されます。

    1.応対者決定

    管理部門メンバはメールの内容に応じて、「応対者」を決定します。このとき、「x4.応対者決定 by AI」で決定された応対者が予め入力されています。

    2.応対結果の記録

    応対者は、メールの内容を確認し、どのように応対したのかを記録します。

    Compare Before/After (スライドで動かせます)

    3.効果

    精度の向上

    応対者リストが常に最新の状態であるため、AIが正確に適切な応対者を選定できるようになります。これにより、ヒューマンエラーや手作業でのミスを防ぎ、正確な業務遂行が可能となります。

    顧客応対の迅速化

    適切な応対者が即座に選定されるため、顧客対応のスピードが向上します。これにより、顧客満足度が高まり、信頼関係の強化につながります。

    コスト削減

    手動での更新作業にかかる労力や時間を削減することで、人件費や運用コストが抑えられます。結果として、企業の収益性が向上します。

    4.他業務への応用

    ワークフロー基盤に登録されているユーザ情報が活用される仕組みは、次のような業務に応用できます。

    情報セキュリティ教育

    • 教育担当者が教育内容やスケジュールを決定した後、ワークフロー基盤に登録されているユーザー(特定部門に限定することも可能)が「結果報告」工程の処理担当者として自動的に割り当てられる仕組みを構築できます。
    • これにより、教育の進捗管理が効率化され、担当者間の連携ミスが防止されます。

    年末調整

    • 管理部門が年末調整のスケジュールを設定した後、ワークフロー基盤上のユーザーが「書類提出」工程の処理担当者として自動的に割り当てられる仕組みを構築できます。
    • この仕組みによって、提出期限の周知や進捗状況の把握が容易になり、業務の効率化が図れます。

    イベント企画

    • 社内イベントの内容やスケジュールが決定した後、ワークフロー基盤に登録されているユーザー(必要に応じて特定部門に限定)が「参加連絡」工程の処理担当者として割り当てられる仕組みを構築できます。
    • これにより、迅速かつ確実な参加意思確認が可能となり、イベント運営の円滑化につながります。
  • 円滑な発送体制を自動化で作る

    円滑な発送体制を自動化で作る

    発送担当者が多忙でも安心!期限が来たら別担当者にタスク移譲して迅速発送

    1. 課題:発送担当者の手が回らずに滞留発生

    「はんなり旅館おいし荘」は、美味しい料理と観光地に近い立地が魅力の旅館です。最近、宿泊客に人気の名物鍋スープを真空冷凍パックで販売開始し、注文が電話・FAX・インターネットで急増しています。

    現在のシステムでは、発送担当者グループ内からローテーション指名することで、業務の偏りを低減しています。しかし注文の増加に対して、指名された発送担当者が多忙な場合に作業が滞留しています。

    この状況を改善できる効率的な発送体制の確立が急務です。

    2. 解決策:発送担当者の状況を自動判断してタスク移譲

    プロセスオーナーは、指定された発送担当者が2時間以内に作業を終えられない場合、自動的に次の担当者へ割り振る仕組みを導入しました。発送担当者グループ内で順番に指名されるので、遅延が発生する前にタスクを引き継ぐことを可能にします。

    ワークフロー図の詳細を見る
    1. 受注情報入力(手入力)

    担当者は、受注情報を手動で入力します。

    2. 発送作業(主担当)

    発送の主担当が、発送作業を行います。完了後に発送メールが送信されます。

    x1. 件名設定

    ワークフロー基盤は、注文IDと注文日を件名にセットします。

    x2. 主担当を指名

    ワークフロー基盤は、発送の主担当を発送担当者グループ内からローテーションで指名します。

    ワークフロー図の詳細を見る
    1. 受注情報入力(手入力)

    担当者は、受注情報を手動で入力します。

    2. 発送作業(主担当)

    発送の主担当が、発送作業を行います。完了後に発送メールが送信されます。

    2′. 発送作業(副担当)

    発送の副担当が、発送作業を行います。完了後に発送メールが送信されます。

    x1. 件名設定

    ワークフロー基盤は、注文IDと注文日を件名にセットします。

    x2. 主担当を指名

    ワークフロー基盤は、発送の主担当を発送担当者グループ内からローテーションで指名します。

    x3. 主担当を候補から除外

    ワークフロー基盤は主担当を指名判定から除外する判定を加えます。

    x4. 副担当を指名

    ワークフロー基盤は、発送の主担当を除外して副担当を指名します。

    Before / After 比較(スライダを動かせます)

    3. 効果

    発送遅延の解消

    • 作業が滞留する前に対応担当を切り替えることで、迅速な発送が実現できます。

    チーム全体の効率化

    • 自動割り振りで負担を均等化し、特定の担当者への作業集中を回避。チームの連携力を強化。

    顧客満足度の向上

    • 発送の迅速化で、顧客からの信頼を獲得。リピーターの増加が期待される。

    4. その他の業務への応用

    問い合わせ対応業務

    顧客サポートチームでの問い合わせ対応を主担当・副担当制にし、対応が遅れる場合は自動的に他のメンバーに引き継ぐ仕組みを導入。これにより、問い合わせ遅延やクレームを削減。

    在庫管理業務

    在庫補充や棚卸作業を担当者間でローテーションし、進捗が遅れる場合に別の担当者に自動割り振り。これにより、棚卸ミスや在庫切れのリスクを低減。

    イベント準備業務

    イベント企画・運営での作業(資料作成、備品準備など)を主担当とサポート担当に分け、遅延時に別担当がサポートに回る仕組みを導入。これにより、準備遅れや漏れを防止。

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    文章を書くのが苦手なら、AIに助けてもらいましょう。

    1.課題:来場お礼の文章を書く手間

    First-First フィットネススタジオは、全国に30拠点を持つ会員制のジムです。同社では、入会前にジムを体験できる無料プログラムを提供しています。無料体験からの成約率が高く、会員獲得に貢献しています。

    入会者の会員管理は、全店舗共通のシステムが利用されています。一方、無料体験の受付や管理については、各支店が独自の方法で実施しています。京都支店は、独自のワークフローシステムを導入しました。体験受付用のWebフォーム機能や、予約の確定連絡メールの自動送信機能などを備えています。

    無料体験終了後、受付担当者は来場者に入会意思を確認します。しかし、その場では入会せず、入会意思を後日に連絡する来場者も多いのが実情です。そこで、体験者の熱が冷めないうちに、「お礼メール」を送信することが重要とされています。担当トレーナーが作成したメッセージを添えたメールを当日中に送信したところ、来場者の印象が向上し、入会率が平均5%増加したとのデータが確認されています。(お礼メール送信機能もワークフローシステムに組み込まれています)

    効果はあるものの、担当トレーナーが個別にお礼メッセージを作成するプロセスは時間と手間がかかり、残業時間が増加しています。また、文章作成が苦手なメンバーにとっては心理的負担が大きな課題となっています。そのため、効率化が急務です。

    2.解決策:AIを使いメッセージを自動生成する

    プロセスオーナーは、AI(ChatGPT)によって、お礼メッセージが自動生成されるようワークフローを改編します。

    担当トレーナーは、来場者からヒアリングした「入会検討の背景」・「入会に向けての不安点」・「体験で使用した主なマシン」の3点をタスク処理画面で入力します。これらの入力内容を元にして、AIによってお礼メッセージが自動で生成されます。トレーナーは、文章作成の必要が無くなります。

    トレーナーが入力する項目 (タスク処理画面イメージ)
    AIで生成されたメッセージ

    Before :

    詳細を見る
    • 3 .入会確認
      • 当日の体験終了後に入会確認をします。
    • 4. 御礼文入力(入会保留の場合)
      • 担当トレーナーは、体験者向けのフィードバックを100文字程度で入力します。
    • 来場者向けに、担当トレーナーからのフィードバックが記載された御礼メルが送信されます。
    • 5. 後日入会
      • 後日改めて入会希望があった場合に、入会処理を実施します。
        (一定期間をおいて、自動的に終了します)
    • 6. 振り返り
      • 無料体験を提供するトレーナーは、入会有無の結果を確認し、振り返りを入力します。

    After :

    詳細を見る
    • 3 .入会確認
      • 当日の体験終了後に入会確認をします。
    • 4. キーワード入力(入会保留の場合)
      • 担当トレーナーは、来場者からヒアリングしたキーワード(3項目)を入力します。
    • AIが、お礼メッセージを生成します。
    • 5. 文章確認
      • 受付担当者は生成された文章を確認し、表現を微修正します。
    • 来場者向けに、担当トレーナーからのフィードバックが記載された御礼メールが送信されます。
    • 6. 後日入会
      • 後日改めて入会希望があった場合に、入会処理を実施します。
        (一定期間をおいて、自動的に終了します)
    • 7. 振り返り
      • 無料体験を提供するトレーナーは、入会有無の結果を確認し、振り返りを入力します。

    Compare Before/After

    (スライダを使い before/after の比較が可能です)

    3.効果

    1. 業務効率化とコスト削減
      • トレーナーが個別に御礼文を作成する時間と手間が削減されます。
      • 文章作成に苦手意識を持つメンバーの心理的負担も軽減されます。
      • 従業員の生産性が向上し、業務効率化が実現します。
    2. 従業員満足度の向上
      • AIの導入によって文章作成の負担が軽減され、特に文章作成が苦手なトレーナーにとって心理的ストレスが減少します。
      • このような業務負担の軽減は、従業員の満足度向上や職務意欲の改善につながり、結果として従業員の離職率低下や職場環境の向上が期待されます。
    3. 入会率の維持によるAI導入の正当性確認
      • AIによる御礼メール作成に移行しても、入会率が従来と同等に維持されることで、業務効率化と成果の両立が実現します。
      • この成果により、AI導入がトレーナー個々の対応力に依存しない仕組みとして正当性を持ち、他の業務領域へのAI活用拡大のモデルケースともなります。

    フィットネスジムの「無料体験」を効率化して、入会率もあげる!