01 サポート窓口
お客様からメールが届く
今は手作業で
- メールを読む
- お客様が本当に求めていることを読み解く
- 過去の返信と注文履歴を探す
- ヘルプデスクに記録する
- フォローアップを忘れないようにする
システム導入後
- 届いたメッセージをすべて読んで仕分ける
- 御社の文書と注文から事実を引き出す
あなたに残る作業
- 下書きを承認または修正する
AI システム · Laravel と WordPress
チャットのタブではなく、システムの中で働く AI。
御社がすでに使っているソフトウェアに AI を組み込みます。メールを読み、請求書を読み取り、商品ページの下書きを作り、御社の文書をもとに回答する Laravel アプリケーションや WordPress サイト。そして、本当に大切な 1 つの判断は人に委ねます。公式の Laravel AI SDK と WordPress AI Client を使い、御社のデータ、御社のキー、お選びいただいたモデルで構築します。
構築に使うもの
Laravel AI SDK · WordPress AI Client
モデル
OpenAI、Anthropic、Gemini から切り替え可能
御社に残るもの
コード、データ、API キー
- 受信 メール
-
読み取り
{ 意図：見積もり、数量：40、期限：金、緊急度：高: } - 照会 顧客 #1042 · 価格表 · 在庫
- 処理 御社の口調で見積もりを下書き
- 確認 判断のためにあなたへ
01時間を節約できる場所5 つの業務フロー、導入前と導入後
受信箱とデータベースの間にある、繰り返しの作業。
ほとんどの企業はすでにどこかで AI を使っています（マッキンゼーの 2025 年調査では 88%）。それでも 80% 以上が、利益は動いていないと答えています。違いはほぼ常に、AI をどこに置くかにあります。仕事の横にあるチャット画面で節約できるのは数分です。同じモデルを業務フローの中に置けば、届いたものを読み、システムに入力し、必要なときだけ人に確認することで、工程そのものをなくせます。
02 請求書と書類
PDF が届く
今は手作業で
- PDF を開く
- ファイルする
システム導入後
- 目を構造化データとして抽出する
- 合わないものに印を付ける
- 問題のないものをシステムに計上する
あなたに残る作業
- 印が付いたものだけ確認する
03 商品カタログ
新しい商品が入荷する
今は手作業で
- 商品を撮影する
- 仕様を調べる
- 説明、FAQ、検索向けテキストを書く
- 市場ごとに翻訳する
システム導入後
- 写真を読み取って商品を特定する
- 説明、使い方、FAQ、検索向けテキストを下書きする
- 翻訳する（ワンアクションで 7 か国語）
- 各バージョンを WooCommerce の下書きとして保存する
あなたに残る作業
04 見込み客と問い合わせ
誰かがフォームに入力する
今は手作業で
- 問い合わせを読む
- 会社を調べる
- 合うかどうか判断する
- に回す
- 最初の返信を書く
システム導入後
- 報を補う
- に振り分ける
- 最初の返信を下書きし CRM に記録する
あなたに残る作業
- 電話で話す
05 社内のナレッジ
同僚が疑問を抱く
今は手作業で
- いちばん古株の人に聞く
- 規程の 3 つのバージョンを見つける
- どれが最新か推測する
システム導入後
- キーワードではなく意味で御社の文書を検索する
- 答えがないときは「わからない」と言う
あなたに残る作業
- 質問する
02範囲私が作るもの
AI 開発に実際に含まれるもの。
御社のコンテンツをもとに答えるアシスタント
インターネットではなく、御社の文書、規程、商品データ、過去の問い合わせをもとに答える検索窓やチャット。コンテンツは分割・ベクトル化して保存し、意味で検索できるようにします。回答にはすべて、その根拠となった箇所へのリンクが付きます。答えが資料にないときは、作り話をせずにそう伝えます。
書類やメールをデータに変える
請求書、発注書、履歴書、契約書、申込書、受信メール。決まった構造で返すよう義務づけたモデルが読み取り、ほかの入力と同じように検証してから、御社のデータベースや会計システムに書き込みます。判断に迷うものは、その理由とともに人のためのキューへ送ります。
WordPress でのコンテンツとカタログの自動化
商品ページ、説明文、FAQ、代替テキスト、翻訳を、御社の口調で WordPress と WooCommerce の下書きとして作成し、編集者が確認します。実際に本番環境で構築した実績があります。1 枚の写真から商品ページを書き、ワンアクションで 7 か国語に展開する仕組みです。
行動するエージェント。スイッチは人の手に
エージェントとは、ツールを使えるモデルです。注文を照会し、CRM を更新し、予約枠を押さえ、返金を処理します。どのツールも、独自の権限チェックを持つ普通のテスト済みコードで、影響のある操作はすべて実行前に承認を待ちます。Laravel AI SDK にはこの承認ステップが組み込まれており、私はそれを使います。
サイトを AI ツールに安全に開く
WordPress には Abilities API と公式の MCP アダプターが加わり、AI アシスタントが御社のサイトで許可された操作（下書きの公開、注文の照会など）だけを見つけて実行できるようになりました。チームにとって意味のある操作を、それぞれ権限チェック付きで登録します。
すでにお使いのアプリケーションに AI を追加
この仕事の多くは、新しいプロダクトではありません。動いている Laravel アプリや WordPress サイトに、誰かの 1 日で最も退屈な工程をなくす機能を 1 つ加えることです。まず御社のコードを読み、別のサービスを外付けするのではなく、同じ書き方で追加します。
03方針モデルを取り巻くエンジニアリング
モデルは簡単な部分です。残りはここにあります。
モデルを呼び出すのは 10 行で済みます。それが御社の業務の中で行うことを信頼するには、その 10 行を取り巻くすべてが必要です。私が作るものの大半はそこです。
御社のデータに基づき、出典を示す
回答は御社のコンテンツから取り出した箇所をもとに組み立て、その出典を示します。自信満々の誤答を防ぐ最も効果的な方法で、誰でもワンクリックで内容を確かめられます。
構造化され、検証された出力
結果がほかのシステムに渡る場合、モデルは項目、型、許容値が定められた構造で返さなければならず、保存の前に検証されます。形式の崩れた回答は、再試行されるか印が付く失敗ジョブになるだけで、壊れたレコードになることはありません。
大切なことは人が承認する
送信、支払い、削除、公開は人を待ちます。下書き、仕分け、抽出、照会は待ちません。その線をどこに引くかは、業務フローごとに一緒に決め、信頼が深まるにつれて動かすこともできます。
本番の前に計測する
公開前に、御社の実際の事例からテストセットを作り、それに照らしてシステムを評価します。プロンプトやモデルの変更は、期待まかせではなく、計測できる変更になります。
モデルは入れ替え可能、コストは見える化
コードは特定の事業者に依存しない層を通して動くため、OpenAI、Anthropic、Gemini の間の切り替えは書き直しではなく設定変更で済みます。すべての呼び出しをトークン数、費用、時間とともに記録するので、各業務フローの運用コストがわかります。
スプレッドシートの数式や単純なルールで済むなら、そうお伝えします。AI が向いているのは、文章、書類、画像といった構造化されていないものを読むことで、計算ではありません。
04進め方小さく始めて、確かめてから
AI プロジェクトの進み方。
- 01
対象の業務を 1 つ見つける
- 最も印象的なものではなく、最も繰り返しが多く、頻度が高く、確認しやすい作業を 1 つ選びます。何をして、何をしないのか、そしてリスクがどこにあるのかを記した範囲を文書でお渡しします。
- 02
実際のデータで試作する
- およそ 1 週間で、御社の実際の事例で動く様子と、そこから作ったテストセットをご覧いただけます。基準に届かないなら、今のうちに、安くわかります。
- 03
システムに組み込む
- ガードレール、構造化出力、承認、記録、コスト管理を、御社の Laravel アプリや WordPress サイトの中に、周りのコードと同じ書き方で組み込みます。
- 04
人が関わる形で試験運用
- 実際の業務で動かし、結果はすべて確認します。正しい場面と迷う場面を見極め、数字が裏づけたときだけ承認の線を動かします。
- 05
計測して引き継ぐ
- リポジトリ、プロンプト、テストセット、コストのダッシュボード、引き継ぎ文書。あとでモデルを変えるのは設定の変更だけで、今も正しく動くことを証明するテストも手元にあります。
05よくある質問よく聞かれる質問に、率直にお答えします
AI で作る前によく聞かれること。
AI がスタッフの代わりになるのですか？
いいえ。スタッフの 1 日から打ち直し、仕分け、探し物を取り除き、判断を任せます。私が作るすべてのシステムでは、大切なことを人が承認します。実際には、同じチームがより多くの仕事をより少ないミスでこなし、誰もやりたくなかった作業から解放されます。
データがほかの会社のモデルの学習に使われませんか？
私が使う法人向け API プランでは使われません。OpenAI、Anthropic、Google は、既定では API のデータで学習しません。文書は御社のデータベースに置いたままで、リクエストと一緒に送るのは、その回答に必要な箇所だけです。データを特定の地域やサーバーから出せない場合は、選べるモデルが限られるため、最初にそうお伝えします。
AI が間違えたらどうなりますか？
見つけられるように設計しています。回答には出典が付き、システムに渡る結果は検証を通過しなければならず、影響のある操作はすべて承認を待ちます。さらに、プロンプトやモデルを変えるたびに、実際の事例のテストセットを実行し直します。目指すのは決して間違えないモデルではなく、間違った答えが知らないうちに被害を出せないシステムです。
運用コストはどのくらいですか？
たいていは予想よりずっと少なく、ほとんどの業務フローはモデルの利用料が 1 件あたり数セントです。すべての呼び出しを費用とともに記録するので、試験運用の 1 週目から、見積もりではなく業務フローごとの実際の数字をご覧いただけます。
どの AI モデルを使いますか？
御社の作業を適切なコストで最もうまくこなすものです。たいていは Anthropic、OpenAI、Google のモデルです。コードは事業者に依存しない層（Laravel AI SDK または WordPress AI Client）を通して動くため、あとでモデルを変えるのは作り直しではなく設定変更です。
今ある Laravel アプリや WordPress サイトに AI を追加できますか？
はい、この仕事の大半がそれです。まず既存のコードを読み、あとで同期を保たなければならない別サービスではなく、新しいジョブ、新しい管理画面、新しいブロックといった形で、同じ書き方で機能を加えます。
動くものが見られるまで、どのくらいかかりますか？
実際のデータを使った試作はおよそ 1 週間、最初の業務フローの本番稼働はつなぐシステムにもよりますが 3〜6 週間ほどです。1 つの業務から始めるのは意図的です。次に投資する前に、価値を証明できるからです。
次のステップ
もう二度とやりたくない作業を教えてください。
最初はひと段落あれば十分です。AI が正しい答えでなければそうお伝えします。正直な解決策が単純なルールや 小さな Laravel アプリケーション であることもあります。